|文/傑思‧愛德威|原文出處/數據行銷時代來臨:企業挑選數據工具的五大要點!|首圖/Pexels
近年來,數據發展已經是數位行銷的顯學,大家都已經聽過太多數據很重要、數據是未來企業發展的核心基礎、第一方數據的收集是後cookie時代企業成長利基的關鍵等等的呼籲不絕於耳。亞太行銷數位轉型聯盟協會(AMT)在2021年8月所發表的台灣MarTech版圖裡,數據類工具產品有62種,更是在所有分類中,產品數量最多的,更遑論還有許多輕量級的數據分析工具未包含在版圖內。
Google在2021年8月發佈的「2021台灣企業數位轉型關鍵報告」提到,數位轉型已經是進行式,66%的企業正在推行第一方的消費者數據收集,然而數據應用才是能幫助企業回應市場與客戶需求的關鍵,更有75%的企業預計未來一年提高數位科技發展的預算,其中,投入在數據應用領域是最大共識,期盼達到數位獲客及有效維繫的效益。
本篇目錄
數據分析工具導入至應用發揮行銷效益
林林總總這麼多數據分析工具,各家產品都說自己最有助於數位行銷應用,企業該如何評估、配搭或取捨呢?究竟企業需要導入一個客戶數據平台(Customer Data Platform, CDP)?還是一個聊天機器人(Chatbot)搭配分眾貼標管理其實就足夠?又或者,企業需要的是先能落實基礎建設的CRM而後配搭Chatbot、 CDP才能解決問題?
何時需要AI智慧客服、而何時是一個有良好組織的腳本對話型聊天機器人即可滿足需求呢?更甚者,企業導入了CDP或Chatbot這樣的數據工具或產品後,數據應用是否就水到渠成?是否能從所收集的數據中分析出耳目一新的見解?是否能利用這些數據來達到下一步的行銷效益?
下面我們整理了從數據分析工具導入到數據應用,企業必須考慮到的五個要點,這些將會是數據應用專案的成敗關鍵:
企業對數據收集與應用目標要有的明確共識
企業對數據收集的用途,有些是為了新用戶獲取、想提升用戶的價值、或是跨渠道的行銷管道佈建,有些企業則是為了提升內部行政效率,有些為了品牌宣傳,有些則希望透過數據來降低行銷費用。不同目的,則數據建設都會有不同的搭建方式,很難一體適用。
謹慎評估數據分析工具及估算各種導入成本
有了明確目標後,我們就能據以評估該導入什麼樣數據分析工具、以及在佈建上的導入成本。其中導入成本,除了明確的數據工具系統預算必須完整計算、避免額外追加的不確定性之外,一般最容易忽略的就是隱形成本。
也就是時間及人力的配搭:數據分析工具需要多少時間可完成搭建?有沒有外部協作的時間延遲風險?內部系統需要做什麼對接串連?企業內部需要有哪些部門支持、以及需要多少內部人力來協作這樣的數據分析工具導入案?
體檢並調整企業既有的用戶數據收集策略與流程
導入數據分析工具或系統後,是否就有源源不絕的數據進來了呢?事實上往往不是如此。舉個例子來說,有些零售業者的主要通路為大型電商平台,其售賣數據其實是累積在大型電商業者手上,此時企業可以調整策略,加強一些可取得用戶數據的通路銷售力道,或者鼓勵消費者持發票或購買證明來登記成為企業會員。
持續投入行銷預算,且搭配活動導流與貼標才能積累數據
有了工具、策略與流程也確認了,那麼還需要投入行銷費用、搭配行銷活動來做導流,才是累積用戶數據的最後一哩路。在行銷活動的設計上,企業需要透過各種媒體來引導用戶參與及點擊互動,並適時的進行貼標、跨系統連結綁定等,讓用戶數據得以有組織的順利進入系統,達到原先預想的目標。
以下圖為例,結合企業自媒體、會員名單與付費廣告資源,來引導人流進入企業的LINE官方帳號,並對用戶進行貼標與標記,可以有效累積用戶在企業的LINE OA官方帳號內。
利用數據,隨時確保跨行銷渠道的通暢性與互動性
許多企業在數據累積了一段時間有了足夠的資料後,才開始設想後續如何應用。這常造成企業等到要使用了,才發現原有數據的不足。舉例來說,有些企業雖然已經開設LINE OA,但並未積極在LINE OA上做會員維運經營,日常以Facebook為主要廣告行銷曝光渠道,雖然內部搭建了CDP來收集數據,一些會員也透過CRM收集到他們的email。
但是當Covid-19疫情當下,企業積極數位轉型而打算嘗試在LINE OA做直播導購,才發現跨渠道的會員串連與拉攏是多麽困難、無法有效觸及會員,自然直播活動的成效也不如預期。因此日常隨時運用各類行銷活動來串連跨行銷渠道做會員歸戶,確保行銷渠道的通暢性與互動性,往往是一家企業面對重大環境變遷時,是否得以隨時應變的關鍵。
幫助企業因應快速變化,數據行銷顧問服務興起
根據美國CDP協會的統計,全球共有149家數據產品開發公司,除了開發商,值得注意的是另有42家公司登錄為數據顧問服務提供商,達該協會總會員數的22%之多。這顯示從數據導入到應用的過程,具有高度的複雜性、專業性、時效性與持續性,企業可尋求可靠的數據行銷顧問公司,來協助企業從數據收集到產生應用效益,讓我們掌握數據,應用數據!
數據導入到應用,具有高度的複雜性、專業性與持續性,企業都做到了嗎?
- 數據收集與應用目標共識
- 數據分析工具系統尋訪與評估
- 系統預算、時間、人力等導入成本評估
- 系統導入之內外協作與溝通
- 各類數據渠道的串接
- 企業用戶數據收集策略與流程的調整
- 數據系統貼標體系與分析切角定義
- 自媒體與廣告資源的導流加速數據積累
- 確保各類行銷渠道的通暢性與互動性
- 數據效益分析
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