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(duì)零售品牌企業(yè)的行銷人來(lái)說(shuō)，最常關(guān)注的數(shù)據(jù)可能只有從POS機(jī)得來(lái)的銷售數(shù)據(jù)，大多的零售促銷計(jì)劃都仰賴過(guò)去的銷售數(shù)字來(lái)做事前規(guī)劃及事后檢視，有時(shí)候多加一點(diǎn)資深行銷人的經(jīng)驗(yàn)做些微調(diào)；這樣經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的行銷決策看似煞有其事，說(shuō)穿了只是因?yàn)闆](méi)有其他能夠參考的指標(biāo)，在整個(gè)環(huán)節(jié)中也一點(diǎn)都沒(méi)有將消費(fèi)者考慮進(jìn)去，如此的決策背后隱含著許多不確定性，既不科學(xué)也無(wú)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(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析卻能有效降低這種不確定性，透過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備搜集現(xiàn)場(chǎng)人流信息，再將POS交易數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備所搜集到的現(xiàn)場(chǎng)人流、以及像是天氣、開(kāi)放數(shù)據(jù)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(dòng)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(shí)看清消費(fèi)者樣貌，掌握消費(fèi)者的動(dòng)態(tài)喜好，甚至能透過(guò)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(gòu)買時(shí)間、某產(chǎn)品下次被買走的時(shí)間、消費(fèi)者下次進(jìn)入實(shí)體通路的時(shí)間等的預(yù)測(cè)信息，從“隨客而變”做到“先客而變”。
這樣的技術(shù)已成功應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)產(chǎn)業(yè)，為提供給消費(fèi)者更好的服務(wù)，知名國(guó)際運(yùn)動(dòng)品牌在旗艦店及一般門(mén)市安裝了熱點(diǎn)人流偵測(cè)裝置，收集了店里店外的人流數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析，結(jié)合交易數(shù)據(jù)交互比對(duì)之后，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(gè)柜位停留的時(shí)間與頻率，但在導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備與數(shù)據(jù)分析模型后，成功地搜集到消費(fèi)者在門(mén)市的信息，像是每一個(gè)柜位駐足停留的消費(fèi)者人數(shù)…等，結(jié)合該柜位所擺放的產(chǎn)品與銷售數(shù)據(jù)，就能知道店內(nèi)哪一區(qū)的坪效/業(yè)績(jī)最好，另外，根據(jù)這些信息調(diào)整店內(nèi)的人力配置、動(dòng)線設(shè)計(jì)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(guò)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(duì)時(shí)間，讓顧客"再買一次"締造驚人回購(gòu)比
但零售業(yè)掌握以人為中心的全景就夠了嗎？其實(shí)"人"充滿了許多變量，這些變量中其實(shí)只要掌握最關(guān)鍵的"時(shí)機(jī)"，就能以簡(jiǎn)馭繁，創(chuàng)造更大利潤(rùn)。許多企業(yè)對(duì)于開(kāi)發(fā)新顧客非常熱衷，幾乎所有行銷活動(dòng)都是針對(duì)招攬更多新顧客上門(mén)而量身打造，雖然在開(kāi)拓新客上有一定成效，但是這樣的行銷模式往往卻忽略"時(shí)間"這個(gè)影響人的關(guān)鍵因素，只要掌握消費(fèi)者的動(dòng)態(tài)，就能在對(duì)的時(shí)間讓既有顧客乖乖上門(mén)，讓快流失的舊客再回來(lái)購(gòu)買一次，在營(yíng)收上產(chǎn)生不小的貢獻(xiàn)。
有個(gè)同時(shí)經(jīng)營(yíng)便利商店、超市以及百貨購(gòu)物中心的大型連鎖零售品牌投入數(shù)據(jù)采集及研究已有一段時(shí)日，旗下?lián)碛谐^(guò)七百萬(wàn)的有效會(huì)員，內(nèi)部設(shè)置有會(huì)員數(shù)據(jù)分析部門(mén)，長(zhǎng)期搜集并維護(hù)會(huì)員的主檔并記錄完整的會(huì)員交易數(shù)據(jù)，該品牌每波檔期活動(dòng)的溝通轉(zhuǎn)換率都穩(wěn)定的維持在40%-45%（當(dāng)波活動(dòng)會(huì)員回購(gòu)人數(shù)/當(dāng)波活動(dòng)溝通會(huì)員人數(shù)），對(duì)比其他同類型競(jìng)爭(zhēng)品牌動(dòng)輒只有7%-10%的活動(dòng)回應(yīng)率已算有相當(dāng)驚人的成效。但這個(gè)轉(zhuǎn)換率仿佛觸及到成長(zhǎng)瓶頸，隨著競(jìng)品不斷地投入市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)搶分消費(fèi)市場(chǎng)，該品牌已經(jīng)有一段時(shí)間找不到更好的變項(xiàng)或是新參數(shù)可以突破自己設(shè)下的成效門(mén)檻，促使分析團(tuán)隊(duì)開(kāi)始嘗試尋求更有效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案。
在兩個(gè)星期的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備期間，根據(jù)NPT（Next Purchase Time）模型需求導(dǎo)入了顧客數(shù)據(jù)、顧客交易數(shù)據(jù)兩大類數(shù)據(jù)，雙邊團(tuán)隊(duì)決定要以該品牌關(guān)鍵檔期活動(dòng)來(lái)驗(yàn)收新模型的預(yù)測(cè)成效，為比對(duì)出品牌傳統(tǒng)模型與NPT模型的差異，決定讓雙邊團(tuán)隊(duì)用各自的預(yù)測(cè)模型挑選等量的溝通會(huì)員名單，統(tǒng)一交由行銷單位在相同時(shí)間、透過(guò)同樣的溝通工具傳遞相同的活動(dòng)訊息，看看經(jīng)過(guò)11天的活動(dòng)走期后，兩份名單的轉(zhuǎn)換率是否有顯著的差異；檔期活動(dòng)剛結(jié)束一周，NPT模型所預(yù)測(cè)的回購(gòu)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(jī)單，在銷售貢獻(xiàn)度上，更高出品牌傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型近9,000萬(wàn)元新臺(tái)幣的營(yíng)業(yè)額。
這個(gè)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(zhǎng)障礙，創(chuàng)造歷史新高的轉(zhuǎn)換記錄；NPT預(yù)測(cè)模型已經(jīng)在許多零售產(chǎn)業(yè)的品牌中復(fù)制并取得穩(wěn)定的成功，這同時(shí)也讓零售行銷業(yè)界重新思考過(guò)去傳統(tǒng)屬性標(biāo)簽的價(jià)值，除了透過(guò)這樣簡(jiǎn)單的概念以簡(jiǎn)馭繁之外，也讓品牌開(kāi)始重新正視"時(shí)機(jī)"這個(gè)長(zhǎng)久以來(lái)被低估的行銷預(yù)測(cè)變項(xiàng)。
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(gè)擁有歷史脈絡(luò)的產(chǎn)業(yè)，面對(duì)消費(fèi)者劇烈變動(dòng)的今天，零售業(yè)正面臨一個(gè)前所未有的世代沖擊與競(jìng)爭(zhēng)挑戰(zhàn)，基于大數(shù)據(jù)行銷所發(fā)展的零售科學(xué)架構(gòu)，透過(guò)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(kāi)放數(shù)據(jù)，打造出屬于零售業(yè)的全景視野，傾聽(tīng)消費(fèi)者真實(shí)的需求與聲音，用以創(chuàng)造更個(gè)性化、更貼心的消費(fèi)者零售服務(wù)體驗(yàn)
大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為零售業(yè)創(chuàng)造新價(jià)值的決勝點(diǎn)，在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)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(guò)數(shù)據(jù)采集與分析，看見(jiàn)顧客全景樣貌，時(shí)時(shí)刻刻掌握顧客需求與偏好的變化，搶在對(duì)的時(shí)機(jī)溝通，才能成功的在未來(lái)的商務(wù)世界里用大數(shù)據(jù)玩出一席之地。
