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精準行銷 領實體零售洞悉消費者
葉芊妏
2018-02-02
商業發展研究院／葉芊妏
隨著時代的演進、科技的進步，大數據已成為家喻戶曉的名詞，大數據顧名思義就是巨量資料，意指資料量龐大到資料庫系統無法於合理時間內進行儲存、運算、處理及分析成能夠解讀資訊的情形。
而大數據的出現，引領企業踏入全新的時代，在近年來實體零售業面對整體企業升級的情況下，多數實體零售業者面臨著消費者習性的改變，如消費者轉向於網路上消費，同時追求消費便利性及快速性。大數據對於實體零售業者來說，成為一樣可運用的工具，為企業深入了解消費者的心思，提煉出吸引消費族群的購物模式，而它的精確應用更成為業者是否能夠成功的基礎。
數據分析與行銷策略 創造顧客價值
即使在過去幾年就已有大數據分析的相關議題，但真正引起大數據熱潮的原因在於業者善用數據分析並將結果應用於行銷策略上，不僅帶給業者明確的方向也給予消費者需求的滿足。
對於經營一家企業的業者來說，行銷資源的妥善分配極為重要，而將資源擺在有利可圖的顧客上更是一門學問，傳統上業者雖握有數據資料，如顧客資料檔及交易明細檔，但必須花時間進行交叉比對找出價值顧客，此方法雖能達成目的，卻容易出現誤差，對於講究即時性及準確性的行銷團隊來說，須利用更有效率的方法，達成事半功倍的成效。
大數據協助業者運用數據分析模型，產出相關數值，並依據數值結果擬定行銷策略或修正決策方向。在大數據分析的輔助下，業者能夠對於不同客群訂定不同的促銷方案。
例如：美國梅西百貨以數據分析將顧客群細分，把過去使用的通用型線上型錄改成客製化線上型錄，依據消費者購買喜好不同，製作不同的商品型錄。又如美國Chico’s女裝店將客戶進料進行分類後，將顧客群分成喜愛購買新品、熱衷購買折扣品及習慣於購買網上商品的三大群，再針對此三大客群寄送客製化的商品目錄或郵件。
西班牙品牌ZARA則利用店內攝影機、現金資料、交易系統等資料，即時分析當日熱銷商品，了解各區域流行商品，做出最符合當地顧客需求的市場區隔，並將此資料送至倉儲系統，除了能在商品顏色、版型進行調整外，也能進行商品量調配，大幅降低存貨成本。
上述這種客群分類主要透過人口統計變數及交易明細表進行顧客區分後，再對特定的客群以郵寄型錄、簡訊折扣、線上型錄等行銷方式吸引消費者購買。
此外，也可以進行顧客價值分類，主要根據顧客購買商品、金額及消費頻率的不同，提供不同程度的折扣方案，利用此分析方法，業者不僅可以提升行銷資源的使用效率，也可以滿足各價值顧客群的需求，提升客群滿意度。
預知未來 業者追向精準行銷
在進入大數據時代後，業者亦能夠運用數據分析預測顧客未來的消費傾向，反轉過去業者總是猜不透顧客心思的困境。業者能將手中握有的大量數據資料庫，以預測模型了解特定消費者將會購買的商品及下次購買區間。
如美國Target零售百貨，針對女性消費族群研發一項「懷孕預測模型」，藉由女性消費者所購買的商品判定此消費者是否即將組成家庭。此預測模型顯示出若女性消費者突然從購買有香味的乳液轉而成購買無香味乳液，甚至購買無香味肥皂或補充葉酸、鈣、鎂、鋅等營養品時，說明此女性消費者有懷孕特徵，而之後可能會陸續購買相關嬰兒用品及孕婦用品。
得知此訊息後，行銷團隊便可在消費者購買前，就提前寄送相關商品的型錄及折扣券。英國Tesco連鎖超級市場也透過消費者的購買數據，進行消費精準預測，Tesco利用數據資料預測出某些生鮮商品會熱賣，則趁勢推出食譜，引導消費者選購，除了能滿足基本會員，更能創造出消費需求。
由此可見，數據分析的預測能力，已達到精準分析消費者未來的商品需求、消費區間以及產品銷售量，並提供行銷團隊針對個人化的行為模式進行行銷宣傳。
大數據與行銷經驗相融合
零售業表現將逆流而上
大數據為行銷人員解決效率及決策問題，在大數據的輔助下，行銷人員不須再耗時地進行報表比對，或是猜測消費者心思，而能直接在數據的引導下，進行決策擬定或是修正策略方向。
大數據發揮其價值，為行銷人員提供目標客群以及未來消費預測，行銷人員則運用其核心能力，從市場經驗中，思考數據結果的應用層面，進而訂定最佳的應對方案。
當企業藉由大數據進行深入挖掘找出潛在問題後，行銷決策並不單單取決於數據的結果，關鍵仍在於行銷人員是否能從數據結果中推論出解決方法，同時考驗行銷人員是否能以商業經驗為主、數據分析為輔，將兩者雙輔雙成形成能夠與敵競爭的武器。
因此大數據分析被認為是目前且未來商業趨勢之一，企業須精確地將大數據與行銷經驗相結合，以多年累積的歷史數據，加上行銷人員的專業背景，萃取出其中精華以解決面對之難題。