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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）

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）

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）

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）

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。