行銷5.0時代到來，帶你搞懂什麼是資料行銷與預測行銷

資料行銷和預測行銷
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｜文／數位行銷專員 Lesley Su｜原文出處：《Digit Spark 震豪網路媒體事業集團》／【數據應用】《行銷5.0》觀點-1：超前市場，創業家與行銷人這樣做｜首圖／Shutterstock

隨著消費者在網路上活動、進行購物的頻率大幅增加，厚植企業的數據能力、串聯線上線下的行銷策略甚為重要。行銷大師飛利浦．科特勒的《行銷5.0》中就提出兩大企業內功：〈資料行銷〉、〈敏捷行銷〉，與三項延伸應用：〈預測行銷〉、〈場景行銷〉、〈增強行銷〉，強調企業掌握Martech工具，啟動數據轉型的重要性。

今天我們來談其中的〈資料行銷〉與〈預測行銷〉，企業主與行銷人為什麼一定要研究它們：

資料行銷：搞懂數據，是行銷人的事

涉獵數據行銷時，都要有一個觀念：「搞懂數據不是IT人的事，而是行銷人的事。」創業家和行銷人要能辨識數據之間的關係，才會了解潛在顧客的網路軌跡；進而針對產品、品牌調性、品牌精神等企業核心，與消費者對話。IT人員能提供技術、執行架網站與埋點任務；但「為何」埋點、要埋在「哪裡」、點與點之間的關係能提供「什麼訊息」、有了這些訊息可以拿來「做什麼」，卻是企業主/行銷人要思考的品牌策劃問題。

為什麼「資料行銷」這麼重要？資料行銷，就是用數據蒐集和數據解讀去了解市場。超過40%的新創公司很快就失敗，其中一大原因就是沒有搞懂市場。成功的創業人不是夢想家，而是理性蒐集情報的企業家。資料行銷的應用範圍相當廣泛，我們會先界定資料蒐集的範圍和目標，再廣布數據埋點。

資料行銷的用意，除了判斷要端出什麼產品，也判斷「要往哪個客群取向走？行銷渠道和地理位置？投入什麼產業？規模大小？什麼時候進入/離開市場？……」除了對某產品、服務的熱門討論度，也會從時事環境去研究對產業發展，設計整個資料行銷過程、數據蒐集涵蓋的範圍、訂立明確的成效目標、規劃配合的IT設備……等。

環環相扣的資料行銷新4P

對顧客進行區隔剖析，是為分眾行銷打data base基底。過去的理論會以「舊4P」來區隔市場環境，舊4P包含人口、環境、經濟、科技、社會文化等大環境因素；與影響企業行銷的個人或群體（顧客、中間供應商、競爭者）因素等。

而在打破了區域限制數位行銷時代，只有舊4P遠遠不夠，我們更需要加入「以人為核心」新4P：People人、Performance成效/顧客動態、Process步驟、Prediction預測。人的網路行動軌跡隨時在變化，數據化蒐集、根據目標族群的行動隨時劃分新的4P，行銷團隊才可以靈活調整行銷目標對象和行銷策略。

資料行銷和預測行銷
（圖片出處:shutterstock）

新4P：

  • People 人：

數位化的消費市場崇尚個人主義，顧客需要的是「以我為重」的消費體驗。而千千萬萬顧客的異質性、生活軌跡變動性都不同，行銷人需要利用數據輔助做分眾行銷，才能快速生產大量的顧客導向服務，抓住商機。

  • Performance 成效/顧客動態：

在第一個「People」的數據分析啟動之後，接下來也需要分析：我們做市場區隔、分眾行銷的成效優劣？執行的行銷策略是否達成預期效益和其原因？如果營收沒有起色，關鍵點是什麼？例如連鎖品牌有兩家分店舉辦同一檔行銷活動，但兩者成效有落差，經過分析後發現，A店需要積極拓展知名度、而B店最需要的是留住熟客，不同需求造成行銷活動的吸引力有別。因此不同分店營運的行銷方向、策略和KPI都應該個性化設定。

  • Process 步驟：

營收浮動的成因不外乎：1.銷售狀況、2.來客數、3.客單價。當獲利出現變數時（不論變好變壞），都應該透過後台數據，有層次地篩選變數成因，找出需優先處理的問題、或可進一步放大的亮點，制定下一步動作，有效地將資訊再次push到消費者面前。在Process部分做數據分析，根本性地探究數字改變原因。讓企業在獲利不佳時能立刻下決斷、往有意義的改善方式前進；當獲利良好時，也要理性踢出虛榮指標*1，聚焦在真正有影響力的事物上。結論要客觀，企業才能有意識地提取單次成果，積累品牌成長的智慧結晶。

  • Prediction 預測：

熟捻前三項指標後，企業可以透過分析工具，檢查過去客戶/潛在消費者的行為、評估他們未來的產品搜尋軌跡（例如數據算出即將生產的家庭，對其推播嬰幼用品的優惠廣告）、類似購物行為出現的週期（例如A牌乳液的使用者約每2個月就要補貨一次），給予行銷建議。數據讓我們在對的時間、廣告渠道執行正確的個人化行銷，讓會員持續黏著、甚至判斷出何時要放棄經營某一個顧客、把預算轉往其他人，精算留客成本。

新4P可以應用在品牌成立期、轉型期，利用專業數據分析，為正在培育的品牌定調行銷方向、最終規劃品牌成長進度。剛起步的品牌在定義產品與服務後，會先用「People」鎖定目標客群、建立User Personas、規劃分眾行銷的行銷目標（行銷目標不一定是獲利，還有增加知名度、提高品牌瀏覽時間……等）。

接下來同時進行「Performance」、「Process」，呈現「銷售、拓客、成效監測、變因分析、持續校準 User Personas、制定下一次行銷目標、規劃留客策略」同時滾動式更新的狀態；這也就是為什麼仰賴數據會這麼重要，要同時完成如此詳盡縝密的工作，靠人為根本不可能辦到。

預測行銷：走在市場之前，啟動行銷

品牌理想化的行銷模式，是可以透過資料行銷建構的基底，預測未來的產品銷售結果；以此作為企業營運策略的重要參考。我們會用數據規劃顧客關係管理（CRM），量化誰是更值得開發/維護的顧客、精算每個顧客的黏著期長短，以集中行銷成本投在當下最適合的對象。例如小孩長大、沒有生下一胎的父母，對於兒童用品廠商而言，就已經不再視為需努力維護的顧客。

在消費者還未意識到自己的行為軌跡前，就先洞燭先機，找出潛力顧客、為客人送上適合的產品/行銷方案，促成客人購買的動作、以及收穫一批信賴品牌的會員；這也就是4P中的最後一環「Prediction」應用。

極致的CRM可以做到嫁接《行銷5.0》中的「預測行銷」，運用AI機器學習，分析數據預測策略執行前的結果；企業從預期會發生的市場反應，提前部屬連環策略，主動介入市場會發生時麼事情、影響消費者的意見。

對中小規模的企業而言，以自身影響力要讓市場產生巨變、追捧自家產品不太可能，但是可以善用「數據式CRM」，達到促成顧客主動購買、收穫忠誠顧客目的，例如：

  • 培育AI自主學習，衡量出顧客對不同廣告文案、視覺組合的興趣度高低，製作出高點擊率/說服力強的廣告。例如激起觀眾的「啊！好可愛！」或「太催淚了」哪一種情緒比較有用？
  • 會員區隔：銷售成效/再行銷潛力最高、次高、低的會員，進行分眾再行銷和分眾維護。
  • 透過行銷活動的成效表現，分析下一次活動的目標、預期獲利。
  • 產品推薦引擎，以及不同產品廣告如何互相搭配產生效益（例如手機門號專案廣告搭配防摔手機殼廣告）。

企業善用數據式CRM設計細緻、個性化的客戶體驗，例如從廣告投放就切分出每一位潛在顧客，將收到不同排列組合的廣告；或不同喜好的會員收到各自實用的優惠碼等。這些對接收資訊的消費者來說只是一件很小的瑣事，卻能有效增加對產品/服務的好感記憶點，是品牌行銷必須而為之。

身為消費者我們只是一個人，但品牌方同時得面對千萬個消費者(陌生開發/潛在客戶/會員…….)；也就如前文所說的一樣，我們不可能單靠人為實現如此龐大工作量。活用數據、AI機器人會在每一次服務消費者的經驗中快速成長，自動校正下次如何給每一個消費者最適合的服務，不論是各行各業，數據都是帶領我們壯大品牌、讓企業穩健經營的諸葛先生。

結語

數據是行銷人的武器與導航，行銷人洞悉人心除了能當下搶占商機；以企業經營的角度來看，有效地把品牌價值傳達給消費者，能為產品帶來溢價空間、避免掉進價格競爭黑洞；並且進一步鞏固擁護者繼續支持下一代、下下一代產品。

創業發明新產品不是企業的句點而是起點，解決顧客的問題、讓更多顧客回頭來找你才能算成功。企業建立數據思維、熟捻Martech，讓一切策略的背後有數據做支撐、分析、追蹤與再造；將使企業建立一個與市場、消費者之間，可以隨時更新優化的強韌連結，為品牌永續經營奠定基礎。

參考資料：

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｜本文由Digit Spark 震豪網路媒體事業集團授權提供，僅反映專家作者意見，未經原作者授權請勿轉載。｜

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