方格精選
《大數據玩行銷》1：小而美的高效行銷
一、它比你還了解自己？
你身邊有沒有什麼朋友比你自己更了解你自己呢？
ー ー 它或許也可以用來了解自己。
■ 為什麼讀這一本書？
今天想要分享的這一本書是《大數據玩行銷》，為什麼想要分享這一本書？其一是因為〝精準行銷〞是未來的趨勢，不管是店家或是消費者，都必須了解〝精準行銷〞的一些運用原理，它們是怎麼精準判斷我們的需求、而我們又就怎麼被蒐集數據的，這本書都透過很簡單的方式讓我們了解並且得以應用。
這本書也很適合想要做〝客戶關系管理 ( CRM ) 〞的店家參考，它把一些很複雜的公式、模型簡化成〝只看關鍵 10 指標〞，透過這些關鍵指標讓我們了解〝客戶流失率〞、〝提升新顧客〞、〝下次回購時間〞… 等等，透過幾個簡單的模型來提升掌握客戶的精準度。
■ 它如何分析我們的數據？
這個問題的答案有可能在每個人身上都會出現，但可能不是人，而是透過〝大數據〞，它可能比你還了解自己，因為萬物互聯的時代來臨，你任何的數據都會被傳到雲端上去做分析，它了解你的消費習慣、嗜好，甚至能預測您的需求。
未來我們每個人的衣食住行、生活起居，都將有大量的數據記錄。我們的行為會變成一串串數字成為可量化的數據，成為描述我們的訊息。
我想您大概不是第一次聽到這個觀點了，大家都說〝大數據〞比您還了解您了自己，這個觀點是正確的嗎？這個答案先不用急著給，我們必須要先來了解「大數據」是如何運用的，店家們是如何透過這些數據來行銷的，我們先來有一個基本的認識。
舉例來說，只要你手機有開啟 GPS 定位，那麼你去到哪邊，到什麼店家，你都會發現，Google 都幫你把這些軌跡和時間軌都記錄下來了，如下圖所示；
除了你的行跡之外，只要你透過 Google 瀏器進行搜尋，瀏覽網頁，這些資訊都被自動被記錄下來，這些對你生活的描述絕對比你自己的日記都要真實。
這些數據將被轉換成有價值的商業數據，來描述你各方面的訊息。你喜歡黑色的衣服、你喜歡長髮的女生、你比較文藝、你有高度近視、你最近剛失戀…… 關於你，可能這些數據比你爸媽都要清楚。
以下我們來看一個場景故事：
有一天，你剛想家裡已經沒有衛生紙，想要去超市採買，順便買一點青菜，但你剛走進超市的時候，就有店員跟你說：「您好，恭喜你，您只要消費再滿 1000 元，您就可以升級成〝金級VIP〞會員，這次的購物將會有 9 折優待，並且將會再送您一箱衛生紙。」
這時候您心想：「我靠，剛好我需要衛生紙，這下剛好可以省下來，順便幫家裡補一點貨」。於是這次的購物你就買了 1 千多元。
大數據絕不會止步在為決策僅僅提供幫助，它的終極形態就是可以用海量的數據描述我們一個個具體的個體。當達到這一步時，現在所謂的市場調研、用戶分析就都是小兒科了。
二、大數據玩行銷：小而美的高效行銷
有了對大數據基本的認識之後，如果我們能掌握到消費者的這些資訊，我們就能充份的拿來應用在各種商業場合當中，透過你對消費者的有更進一步的認識，了解他們近期內想要什麼、需要什麼，這個就是最好的行銷點了。
今天我想要分享的這一本書籍是《大數據玩行銷》，若要用一句話來形容這一本書，我會用〝小而美的高效行銷〞這句話。這本書雖然用的名詞是〝大數據〞，但我覺得這個比較像是一個〝噱頭〞，因為〝大數據〞這一個詞很熱門，大家相對有興趣和好懂，但這一本書的觀點其實比較像是〝厚數據（Thick Data） *註1〞，簡單說，就是〝精準數據〞的行銷，而非是像大數據來找出規律。
這本書的重點可以用一句話來形容：「發現問題、解決問題、預測未來」。
很多時候我們在日常瑣事當中，很難發現什麼原因讓我們的顧客流失，而這本書的方法將透過簡單的「NES 模型」，要只關注 10 個關鍵指標就能避免一些客戶的流失，而提醒我們想辦法喚醒客戶，讓我們更容易的發現問題、進而解決問題，而最後的預測客戶的未來需求，我們都可以先做好佈局。另外還提倡我們做到〝人機決策〞 ( 就是指透過計算機幫你蒐集資料和分析來輔助你做決策 )。
對於如何提高「精準」行銷的人蠻推薦看這一本書的，裡面有一些「基本分析模型」和「大數據精準行銷」的概念都很實用。
接下來我透這本書分成三個重點來進行心得分享：
- 要如何提高數據預測的精準度？
- 化繁為簡的NES模型和人機分工。
- 數據行銷實際應用與應用場景。
若對這本書的觀點有興趣，我會陸續分享這些重點的心得來與大家交流，若大家有各種想法，也歡迎隨時交流與指教。
✰ 補充：
註1：厚數據（Thick Data）
- 厚數據是指利用人類學定性研究法來闡釋的數據，旨在揭示情感、故事和意義。厚數據通過小樣本分析找出特定人群的需求，挖掘數據背後的故事、情感、緣由。厚數據雖不“厚”，卻能從少量樣本裡解析出深刻的意義。
- 厚數據是以較少量樣本分析解讀以人為本的模式，大數據則通過大量數據研究運用機器運算法則計算的特定模式；厚數據呈現的是有背景有情感和意義的故事，而大數據呈現的是提出個性化等元素資訊的標準化數據。
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若有推薦的書單，請歡迎隨時向我推薦哦 ^^
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