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大數據的時代來臨,如何因應行銷的轉型與變化?

結合鉅量資料應用的新型策略「大數據行銷」即將成為最具革命性的行銷大趨勢,顛覆傳統行銷的思維。奉行近半世紀的行銷4P理論,也因大數據行銷而改寫。

傳統4P行銷理論:產品(product)、價格(price)、促銷(promotion)、通路(place)

新4P行銷理論:人(people)、成效(performance)、步驟(process)、預測(prediction)


顛覆舊商業模式, 預測(Prediction)就是其中關鍵。

隨著科技發展與經濟型態變遷,市場行銷概念更提升到另一個階段,改寫行銷4P的定義。企業應從過去「經營商品」的思維,轉向以人為核心的「經營顧客」,而大數據時代讓「一對一行銷」、「個人化行銷」實踐。根據資策會MIC的調查,台灣近3成企業建置大數據的兩大主因分別是「行銷管理」與「客戶關係管理」,企業之所以熱衷於導入雲端運算(Cloud)、智慧分析(Analytics)、行動商務(Mobile)、社群應用(Social)這些熱門科技的原因中,「親近客戶」的原因高居第一,這都是希望透過了解客戶來打造產品、訂定價格、選擇最適的促銷方式及通路。


個人化行銷:減少市場區隔、建立分眾市場。

每一位消費者的購買時間、週期、特性不盡相同,傳統行銷多半為大眾行銷或群體化行銷。且因資源與人力等方面的限制,是人去配合行銷,而不是行銷來配合人;大數據行銷則是消費者可以配對到最適合的活動,翻轉舊的行銷觀點,轉變為人找活動,而不是活動找人。從人群到個人化行銷,市場區隔越來越小,每個顧客都成為一個分眾市場,形成個人化行銷。


新4P理論,大數據與行銷的結合。


人(people)

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在「人」的方面,以往將行銷預算和工作時間,根據顧客自然屬性的分群進行分配,較常見的做法為將顧客過往的累積消費,與前一次的交易紀錄,結合顧客的性別以及消費能力指標,來決定顧客的標籤設定與經營方式,即時掌握消費者的個人實際狀態,持續追蹤顧客數據,以達到個人化行銷的效果。


成效(performance)

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在「成效」方面,掌握顧客動態是首要工作,顧客的流動反映在門店導向的觀點,許多企業在檢視獲利營收時,發現來客數下滑,就直接判定新客數疲弱不振,是造成營收衰退的罪魁禍首,但數據僅反映出實際數量,透過大數據分析結果才能真正深入探討問題,除了新客減少外,亦有可能是忠誠度高的顧客流失.因此,每一家門店營運的KPI都應該個性化設定。


步驟(process)

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透過有層次的步驟分析,來改善營收方程式。當店家發現營收下滑,檢視品項銷售狀況、來客數與客單價等數據,必須考應對措施與危機處理,應想辦法增加新顧客,或是想辦法留住舊顧客。如果是顧客忠誠度的問題,則可以針對早期再購顧客,或是增加對現有顧客的定期關懷,購買時的事先提醒等各種不同的行動,去提升顧客的活躍度。


預測(prediction)

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在「預測」方面,充分展現出控制能夠被智能化的監控與執行。從第一次購買的新朋友,到漸行漸遠的流失客,這個過程是常態。但有了大數據之後,行銷卻可以及早做出因應方案,用數據分析未來走向。從分析走向預測,推算出會員的「下次購買時間」(Next Purchasing Time, NPT),讓店家在對的時間對最有可能上門的顧客說話。



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