行銷人的數據分析能力：3步驟解讀數據，六何法(5W1H)整理數據

｜本文摘自《解讀數據的技術》一書，由樂金文化授權刊登，車賢那著｜首圖／Unsplash

現在「符合年紀」、「符合性別」的產品競爭已逐漸消失，轉向推薦符合個人取向與期望的產品。

在這個數據滿天飛的時代，光握有海量數據是不夠的，想抓住目標客群、精準行銷，一定要具備「解讀」數據的能力，才是將數字轉換成金錢的關鍵！解對數據了，就可以讀懂消費者的渴望與想法，找出他們的需求，進而製造出令他們期待的產品與服務。

本篇目錄

3個步驟有效解讀數據
六何法(5W1H)洞察與整理數據

3個步驟有效解讀數據

步驟1：設定明確目標

數據要有明確的目標才有價值，也就是說，如果將數據比喻成珠子，我們得先決定珠寶最後成形的模樣，才能串起美麗的珠寶。因此，我們要解讀數據之前，必須先決定數據的使用目的，才能選用特定的數據。

步驟2：選擇有用的數據

那要怎麼選出有用的數據呢？就是要符合你的目標（目的），例如：一家星巴克想要提高星冰樂的銷售數字，就得參考哪個季節、哪些日子或時間星冰樂的銷售數字較高？或哪些會員較常購買星冰樂？

而這些從 POS 機消費明細和會員結帳紀錄等撈出的數據，就是「主動式數據」，這種數據也是作者認為，可用以了解消費者行為的基本數據。唯有符合目的所選擇出來的數據，對解讀消費者行為用以行銷，是最有效益的。

步驟3：運用消費者行為，精準行銷

解讀數據的目的是看出消費者的行為模式與需求，以提供適合個人的產品與服務。這種個人化推薦的方式，不僅能達到精準行銷的目的，還能將潛在消費者轉變成實際購買者，進而提升營業額。

解讀數據的步驟：首先設定明確的目標、解讀消費者行為，最後再運用在精準行銷上。/ 圖：StockSnap

六何法(5W1H)洞察與整理數據

很多人聽到「數據分析」，就覺得是一門相當困難且深奧的技術，但其實，在日常生活中唾手可得的發票明細裡頭，就藏著企業所需要搜集的資訊。

光是藉由分析藏在發票明細裡的數據，就可以更進一步了解消費者的需求和心理，進而創造巨大商機。

下面就讓我們藉由「六何法(5W1H)」來進行數據整理吧。

誰（who）：誰購買了這項產品

發票明細上會記錄這名顧客是否有加入會員，也能夠看到顧客加入會員時所填寫的姓名、年齡等個人資料。

但是個人資料現今已經不再那麼重要了，會員在意義上有比「知道個人資料」更為重要的事，也就是透過會員資料能夠確認這個人是否為「同一人」。如此一來，這位顧客就能夠成為折扣等活動的目標客群，這才是會員能為數據帶來的畫龍點睛之處。

什麼東西（what）：顧客買了什麼東西

要透過個人消費紀錄來推薦產品並不是件難事，最基本的就是推薦A近期購買過的商品，以及從以前到現在，最頻繁購買的產品。

只要好好搜集A的個人消費取向，就能夠從與A類似的B身上找到關聯性，那麼就可以推薦B沒有買過，但是A經常購買的產品。以產品為中心進行策略分析，不僅能用在既有商品的販賣上，對於製造新產品的時候也非常有幫助。

什麼時候（when）：產品什麼時候銷售出去

發票明細上面的時間數據，會因為使用的方法不同，產生非常大的差異。對於企業而言，掌握產品何時銷售出去非常重要。如果只以月份為單位，嘆息著：「這個月業績怎麼這麼差」，是不可能了解到其中的原因。

我們必須要去了解哪一天（例如：每週幾）、什麼時間、什麼東西賣得特別好和特別差。最近愈來愈多限定週幾，或某個時段特價的折扣活動，就是為了讓銷售量好再更好，或是在銷售量低迷的時候引導顧客消費。

在哪裡（where）：從哪個管道購買

現在網路與實體賣場的界線愈來愈模糊，倘若可以知道一樣的商品，消費者會從何處購入，那麼就能夠更有效的管理實體賣場。

站在企業的立場而言，總銷售額其實是一樣的，所以如果能了解消費者大部分是從哪個管道購入，就沒有必要強迫各賣場都要達到業績標準。

用5W1H法洞察與整理數據背後的意義，分析出消費者心理與行爲更重要。/ 圖：Photo by Shotstash.com on StockSnap

什麼方式（how）：用什麼方式結帳

最近讓消費者選擇支付方式也是一種流行趨勢，如果可以掌握各個支付方式的使用者特性，就能鎖定支付手段與促銷活動的目標客群。

以發票明細為單位，分析使用者的現金、信用卡、折價券、商品券等支付方式，不僅會影響收益多寡，也可以應用在行銷活動的推動上。

為什麼（why）：為什麼消費者有這種行為

到目前為止，我們所討論的發票明細分析，都是為了找到「為什麼」，因為這才是消費者行為的起點。

我們必須去思考「消費者為什麼會在這個時間點購買這項產品」、「為什麼會在這個地點購買這個東西」、「為什麼這張折價券的使用率比較高」，掌握這些原因之後，就能在下次的企劃上發揮很大的作用。

發票明細包含了所有數據，有誰、什麼時候、在哪裡、什麼東西、用什麼方式、花了多少錢，只要妥善整理 POS Data，再與其他表格做對照，就能從中找出豐富的資訊。反之，如果沒有妥適整理這些數據，那麼分析不過是一場無止盡的糾纏。

｜本文摘自《解讀數據的技術》一書，由樂金文化授權刊登，未經出版社同意請勿轉載。

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