對顧客隨機(jī)溝通的背後，反映出零售業(yè)長久以來所仰賴的經(jīng)驗法則，中間有太多臆測與猜疑的成分，所以零售產(chǎn)業(yè)的行銷人員日以繼夜忙碌工作的真相，其實是不斷地在修補(bǔ)被品牌過度行銷後與消費(fèi)者之間的緊張關(guān)係。面對市場的快速多變，數(shù)據(jù)成為零售通路業(yè)者了解客戶樣貌的關(guān)鍵，隨著我們對顧客動態(tài)數(shù)據(jù)掌握能力的提升，此刻已經(jīng)有能力透過預(yù)測模型掌握顧客回購的敏感時機(jī)點(diǎn)，抓準(zhǔn)時機(jī)讓顧客再次上門，確實掌握左右零售商戰(zhàn)的決勝關(guān)鍵因素。
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大數(shù)據(jù)分析預(yù)測軟體公司以特有的演算預(yù)測模型在大數(shù)據(jù)行銷市場扮演著趨勢領(lǐng)袖角色，近來以「零售科學(xué)」的創(chuàng)新商業(yè)模式重新定義零售業(yè)競爭規(guī)則，協(xié)助品牌與零售產(chǎn)業(yè)客戶從傳統(tǒng)的產(chǎn)品導(dǎo)向思維轉(zhuǎn)向以顧客為核心的商業(yè)策略主軸，對於大數(shù)據(jù)如何幫助零售品牌玩出行銷創(chuàng)新，有一番突破式的創(chuàng)新見解。
大數(shù)據(jù)玩行銷創(chuàng)新 1 數(shù)據(jù)融合、以人為中心—看清消費(fèi)者輪廓
對零售品牌企業(yè)的行銷人來說，最常關(guān)注的數(shù)據(jù)可能只有從POS機(jī)得來的銷售數(shù)據(jù)，大多的零售促銷計畫都仰賴過去的銷售數(shù)字來做事前規(guī)劃及事後檢視，有時候多加一點(diǎn)資深行銷人的經(jīng)驗做些微調(diào)；這樣經(jīng)驗驅(qū)動的行銷決策看似煞有其事，說穿了只是因為沒有其他能夠參考的指標(biāo)，在整個環(huán)節(jié)中也一點(diǎn)都沒有將消費(fèi)者考慮進(jìn)去，如此的決策背後隱含著許多不確定性，既不科學(xué)也無標(biāo)準(zhǔn)可循，反而讓行銷失準(zhǔn)，造成不必要的浪費(fèi)。透過數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析卻能有效降低這種不確定性，透過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備蒐集現(xiàn)場人流資訊，再將POS交易資料、物聯(lián)網(wǎng)感測設(shè)備所蒐集到的現(xiàn)場人流、及像是天氣、開放資料整合在一起，套入自行研發(fā)的數(shù)據(jù)分析演算模型，經(jīng)由系統(tǒng)的自動優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)能力，從各種不同面向進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就能確實看清消費(fèi)者樣貌，掌握消費(fèi)者的動態(tài)喜好，甚至能透過數(shù)據(jù)為零售業(yè)者建立特定領(lǐng)域的消費(fèi)者全景，提供例如消費(fèi)者下次購買時間、某產(chǎn)品下次被買走的時間、消費(fèi)者下次進(jìn)入實體通路的時間等的預(yù)測資訊，從「隨客而變」做到「先客而變」。
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這樣的技術(shù)已成功應(yīng)用到運(yùn)動產(chǎn)業(yè)，為提供給消費(fèi)者更好的服務(wù)，知名國際運(yùn)動品牌在旗艦店及一般門市安裝了熱點(diǎn)人流偵測裝置，收集了店裡店外的人流數(shù)據(jù)後進(jìn)行分析，結(jié)合交易數(shù)據(jù)交互比對之後，發(fā)現(xiàn)一些驚人的現(xiàn)象。以前品牌商根本不知道消費(fèi)者在每一個櫃位停留的時間與頻率，但在導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)感測設(shè)備與數(shù)據(jù)分析模型後，成功地蒐集到消費(fèi)者在門市的資訊，像是每一個櫃位駐足停留的消費(fèi)者人數(shù)…等，結(jié)合該櫃位所擺放的產(chǎn)品與銷售資料，就能知道店內(nèi)哪一區(qū)的坪效/業(yè)績最好，另外，根據(jù)這些資訊調(diào)整店內(nèi)的人力配置、動線設(shè)計與產(chǎn)品陳列，讓消費(fèi)者能夠更快地找到想要的產(chǎn)品，成功體現(xiàn)透過數(shù)據(jù)做到以人為中心的全景行銷，有效提升成交率。
大數(shù)據(jù)玩行銷創(chuàng)新 2 抓對時間，讓顧客「再買一次」締造驚人回購比
但零售業(yè)掌握以人為中心的全景就夠了嗎？其實「人」充滿了許多變數(shù)，這些變數(shù)中其實只要掌握最關(guān)鍵的「時機(jī)」，就能以簡馭繁，創(chuàng)造更大利潤。許多企業(yè)對於開發(fā)新顧客非常熱衷，幾乎所有行銷活動都是針對招攬更多新顧客上門而量身打造，雖然在開拓新客上有一定成效，但是這樣的行銷模式往往卻忽略「時間」這個影響人的關(guān)鍵因素，只要掌握消費(fèi)者的動態(tài)，就能在對的時間讓既有顧客乖乖上門，讓快流失的舊客再回來購買一次，在營收上產(chǎn)生不小的貢獻(xiàn)。
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有個同時經(jīng)營便利商店、超市以及百貨購物中心的大型連鎖零售品牌投入數(shù)據(jù)採集及研究已有一段時日，旗下?lián)碛谐^七百萬的有效會員，內(nèi)部設(shè)置有會員數(shù)據(jù)分析部門，長期蒐集並維護(hù)會員的主檔並記錄完整的會員交易數(shù)據(jù)，該品牌每波檔期活動的溝通轉(zhuǎn)換率都穩(wěn)定的維持在40%-45%（當(dāng)波活動會員回購人數(shù)/當(dāng)波活動溝通會員人數(shù)），對比其他同類型競爭品牌動輒只有7%-10%的活動回應(yīng)率已算有相當(dāng)驚人的成效。但這個轉(zhuǎn)換率彷彿觸及到成長瓶頸，隨著競品不斷地投入市場競爭搶分消費(fèi)市場，該品牌已經(jīng)有一段時間找不到更好的變項或是新參數(shù)可以突破自己設(shè)下的成效門檻，促使分析團(tuán)隊開始嘗試尋求更有效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案。
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在兩個星期的資料準(zhǔn)備期間，根據(jù)NPT（Next Purchase Time）模型需求導(dǎo)入了顧客資料、顧客交易資料兩大類數(shù)據(jù)，雙邊團(tuán)隊決定要以該品牌關(guān)鍵檔期活動來驗收新模型的預(yù)測成效，為比對出品牌傳統(tǒng)模型與NPT模型的差異，決定讓雙邊團(tuán)隊用各自的預(yù)測模型挑選等量的溝通會員名單，統(tǒng)一交由行銷單位在相同時間、透過同樣的溝通工具傳遞相同的活動訊息，看看經(jīng)過11天的活動走期後，兩份名單的轉(zhuǎn)換率是否有顯著的差異；檔期活動剛結(jié)束一週，NPT模型所預(yù)測的回購率就已經(jīng)超越了40%，最終，NPT模型在整體轉(zhuǎn)換率上繳出了一張86.1%轉(zhuǎn)換率的亮眼成績單，在銷售貢獻(xiàn)度上，更高出品牌傳統(tǒng)預(yù)測模型近9,000萬元新臺幣的營業(yè)額。
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這個結(jié)果表示轉(zhuǎn)換成效能有效的突破品牌自己設(shè)定的成長障礙，創(chuàng)造歷史新高的轉(zhuǎn)換記錄；NPT預(yù)測模型已經(jīng)在許多零售產(chǎn)業(yè)的品牌中複製並取得穩(wěn)定的成功，這同時也讓零售行銷業(yè)界重新思考過去傳統(tǒng)屬性標(biāo)籤的價值，除了透過這樣簡單的概念以簡馭繁之外，也讓品牌開始重新正視「時機(jī)」這個長久以來被低估的行銷預(yù)測變項。
零售科學(xué)：用大數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)行銷創(chuàng)新
零售業(yè)是一個擁有歷史脈絡(luò)的產(chǎn)業(yè)，面對消費(fèi)者劇烈變動的今天，零售業(yè)正面臨一個前所未有的世代衝擊與競爭挑戰(zhàn)，基於大數(shù)據(jù)行銷所發(fā)展的零售科學(xué)架構(gòu)，透過數(shù)據(jù)科學(xué)建立零售業(yè)與消費(fèi)者之間更好的溝通默契，「零售科學(xué)」將結(jié)合零售業(yè)自有數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)以及開放數(shù)據(jù)，打造出屬於零售業(yè)的全景視野，傾聽消費(fèi)者真實的需求與聲音，用以創(chuàng)造更個性化、更貼心的消費(fèi)者零售服務(wù)體驗。
大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為零售業(yè)創(chuàng)造新價值的決勝點(diǎn)，在這個關(guān)鍵時刻，零售業(yè)者不能再思考要不要導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析，而是該思考如何以人為中心，透過數(shù)據(jù)採集與分析，看見顧客全景樣貌，時時刻刻掌握顧客需求與偏好的變化，搶在對的時機(jī)溝通，才能成功的在未來的商務(wù)世界裡用大數(shù)據(jù)玩出一席之地。
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