驅動精準行銷必備懶人包

　　身處資訊爆炸時代，消費者每天都收到來自社交媒體、通訊軟體、Youtube影音…等四面八方的廣告與促銷訊息。如何從眾多訊息中脫穎而出，已成為營銷的重要課題。為了強化遠東零售行銷同仁的相關知識，集團綜效暨零售規劃總部邀請MarTech行銷科技團隊「愛酷智能」的首席數據應用顧問--吳孟勳，於工作坊中協助實作指導。

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　　新冠肺炎（COVID - 19）加快了企業的數位轉型，也加速了營銷方式變革。行銷學之父--科特勒在「行銷 5.0」書中，提出以五大要素解決現今行銷困境，包括：三項核心應用（預測行銷、場景行銷、增強行銷），以及兩大功夫（資料行銷、敏捷行銷）。其中，核心應用是建立在兩大功夫的基礎之上，而兩大基礎之一的「資料行銷」，是彙整內、外部資料、分析大數據、建立資料生態系，以推動行銷決策之最佳化，這也是行銷5.0的首要原則--所有決策都必須有足夠的資料、數據在手。換言之，數據驅動行銷已成為顯學，將資源花在刀口上，學會數據分析、做好精準行銷，將是最重要的營銷基礎。

數據分析的基本流程

　　身為行銷人員，你是否對圖中的場景感到似曾相識？來來回回的修改需求，是否也讓你開始懷疑人生？

　　為了讓工作更順利，避免傷害部門間的和氣，建議依據以下流程來改善狀況。

　　1.設定問題：打靶時，應有明確的目標，有了目標，再一一列出相關問題。例如：想知道今年雙11的業績成效如何？相關問題為：今年和去年的業績分別是多少？今年和去年的訂單數？今年和去年的來客數…等。

　　2.進行查詢：收到資料後，透過查詢的方式製作成報表，找出對應的解答

　　3.產出結果：透過查詢後發現的結果。例如：今年雙11與去年相比，業績持平、客單增加、來客數減少了，且減少的來客大多小於25歲。

　　4.決策應用：依據產出的結果，提出對應的方案或制訂策略。例如：小於25歲的用戶是我們該關心的嗎？還是應該想辦法吸引更多熟齡顧客？若決定留住年輕客群，先看看手邊的資料是否足夠分析，若需要補充資訊，則回到第一步，找出年輕客群流失的原因。

 

應用會員標籤　有效分眾溝通

　　「會員標籤」是描繪該會員特徵的形容詞，通常來自會員在資料庫中累積的行為，經過演算法提煉後產生的結果；「分眾溝通」則是依照消費者的標籤，進行不同的溝通，取代過往對全體消費者傳達同樣臺詞的做法。因此，規劃出適合的標籤有其重要性。不過，開始規劃標籤之前，應先釐清應用的場景，建議以Why、What、How的提問方式釐清。

　　標籤的規劃可依據以下條件進行分類：

　　1.人口統計：包括性別、年齡、收入、活動地區、教育水平，這些大多不會改變，也可稱為「靜態標籤」。

　　2.消費頻次：例如，一年消費超過NTD 20萬，可定義為VIP；3年沒有消費，則可標為流失客。由於這些標籤會因個人消費習慣而變動，又稱為「動態標籤」。

　　3.興趣愛好：大致可分為娛樂偏好、生活偏好、文化喜好、人格感情和消費心理等類別，這類標籤並非會員自行填寫，而是系統經由會員的行為資料推測得知，因此可稱為「預測標籤」。例如：經常晚上來買咖啡的會員，可以貼上「夜行性會員」的標籤。

 

用數據圖表輔助分析

　　當數據經過分析整理後，以搭配圖表的方式呈現，可加速洞察分析。然而，如何做出一眼就能洞察的圖表，需要經過長期訓練，累積足夠的經驗值後，便可大幅提升效率。初期建議可同時使用多種呈現方式，再從中選出最佳圖表。

　　例一：查看每月新增的會員人數及當月回購狀況時，＜圖二＞較＜圖一＞更易看出自八月起，新會員數增加，但回購人數並無增加，可檢討新會員獲取方式是否符合目標客群。若客群正確但回購率不高，再深度探究其原因。

　　例二：比較商品改版後，第一代和第二代商品的消費者評價。若只有單一商品，可使用圓餅圖＜圖三＞，但需要比較兩者時，＜圖四＞較容易看出差異。

精準行銷　把數據變現

　　根據《Inc. Magazine》研究，開發新客的成本比執行「再行銷」吸引回購客的成本高出5～10倍。建議利用「數據分析」，定義目標市場現況、分析受眾輪廓與需求，進而篩選出更具動機且精準的潛在受眾，將過去漫無目的、大撒廣告的行銷手法，改為針對「數量較少，但具備高動機」的潛在用戶進行行銷，讓有限的行銷資源效益極大化。在現今競爭激烈且資訊爆炸的數位時代，不論是B2C或B2B產業，瞄準客群、精準行銷，才是將潛在客戶有效率地轉換成營收的不二法門。

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