對(duì)顧客隨機(jī)溝通的背後，反映出零售業(yè)長(zhǎng)久以來所仰賴的經(jīng)驗(yàn)法則，中間有太多臆測(cè)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(shí)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(duì)市場(chǎng)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(duì)顧客動(dòng)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(cè)模型掌握顧客回購的敏感時(shí)機(jī)點(diǎn)，抓準(zhǔn)時(shí)機(jī)讓顧客再次上門，確實(shí)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(cè)軟體公司以特有的演算預(yù)測(cè)模型在大數(shù)據(jù)行銷市場(chǎng)扮演著趨勢(shì)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(duì)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(jì)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(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，說穿了只是因?yàn)闆]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(dòng)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(chǎng)人流資訊，再將POS交易資料、物聯(lián)網(wǎng)感測(cè)設(shè)備所蒐集到的現(xiàn)場(chǎng)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(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(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)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(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市安裝了熱點(diǎn)人流偵測(cè)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(duì)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(gè)櫃位停留的時(shí)間與頻率，但在導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)感測(cè)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(gè)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(jī)最好，另外，根據(jù)這些資訊調(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」充滿了許多變數(shù)，這些變數(shù)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)於開發(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(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，讓快流失的舊客再回來購買一次，在營(yíng)收上產(chǎn)生不小的貢獻(xiàn)。
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有個(gè)同時(shí)經(jīng)營(yíng)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(shí)日，旗下?lián)碛谐^七百萬的有效會(huì)員，內(nèi)部設(shè)置有會(huì)員數(shù)據(jù)分析部門，長(zhǎng)期蒐集並維護(hù)會(huì)員的主檔並記錄完整的會(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)換率彷彿觸及到成長(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)下的成效門檻，促使分析團(tuán)隊(duì)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(gè)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(duì)決定要以該品牌關(guān)鍵檔期活動(dòng)來驗(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、透過同樣的溝通工具傳遞相同的活動(dòng)訊息，看看經(jīng)過11天的活動(dòng)走期後，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)束一週，NPT模型所預(yù)測(cè)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(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9,000萬元新臺(tái)幣的營(yíng)業(yè)額。
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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)的品牌中複製並取得穩(wěn)定的成功，這同時(shí)也讓零售行銷業(yè)界重新思考過去傳統(tǒng)屬性標(biāo)籤的價(jià)值，除了透過這樣簡(jiǎn)單的概念以簡(jiǎn)馭繁之外，也讓品牌開始重新正視「時(shí)機(jī)」這個(gè)長(zhǎng)久以來被低估的行銷預(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)前所未有的世代衝擊與競(jìng)爭(zhēng)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(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，透過數(shù)據(jù)採集與分析，看見顧客全景樣貌，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，才能成功的在未來的商務(wù)世界裡用大數(shù)據(jù)玩出一席之地。
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