淺談大數據行銷：未來已來，你還不來？

嗨，我是37天。大數據一詞最早出現於2012年，直至今日大部分產業都無可避免的需要大數據這項技術。對於很多沒有技術背景的學生來說，要理解大數據算法、處理邏輯或許較為困難，但大數據帶來的新商業模式所創造的供需革新，之於每個崗位都需做出相應調整迎合未來趨勢。

本篇圖多字多XD將集中探討大數據行銷的可行方式，衡量指標與評估分析，探討用戶分級和應對模式，希望能對相關領域感興趣的同學有些許啟發。

數據趨勢由從前的品牌時代(電視台購物)→用戶時代(PC端)→AI時代(移動端)，通過資料庫分析和標籤歸類用戶，再以用戶行為的識別進而產生高社交性的產品設計。

因信息流動加速、用戶獲取信息渠道增加，使得數據分析精確度和速度的要求提升，多筆資料之間也需更密集的交換與整合，避免數據孤島產生。

現代市場與傳統最大的區別在於：「由市場開發轉為由產品本身出發。」不是先決定要進入什麼市場才制定對應產品，而是「先找出用戶需求」再量身打造市場策略。

因此在制定策略前，我們首先要知道可開發用戶能夠分為哪幾種類型：

a.現有用戶：知道此產品且定期、定量購買。故現有與未來價值皆高。

b.不滿意型：知道此產品，但購買意願不高(外觀、實用性...)。可理解為：已購買產品但回購率低，所以未來價值較低。

c.拒用型：知道此產品，但不需要(有其他替代品)。可理解為：未購買產品但如果有較優秀的替代品會選擇購買新產品，所以未來價值較高。

d.準客戶：知道此產品並表現喜愛，但沒有管道購買或買不起。故現有價值低但未來價值高。

再參照CLV(顧客終生價值)將上述四種類型矩陣化：

對應不同顧客，在行銷手法和媒介上的選擇也會有所不同。以重點發展型客戶群來看，其特點是缺乏管道、價格高昂、刺激等原因，等於客戶無法接觸或不想接觸產品；對於這類型客戶我們需要做的就是提供「誘因」，無論是促銷優惠券、線上場景式H5平台、線下沉浸式體驗互動，都是可實行的方法之一。

☑ 手遊「絕地求生」的例子：

網路世代出現後，行銷理論由4P轉為整合性高的4I原則：

☑ Interesting趣味原則：將行銷包裹「娛樂」的糖衣，讓娛樂性將使用戶主動產生話題。

☑ Interests利益原則：站在用戶角度思考，這項行銷活動能帶給我什麼好處？

☑ Interaction互動原則：用戶親自參與互動與創造的行銷過程，與品牌之間相互交流。

☑ Individuality個性原則：打造個性化行銷方式投用戶所好，使用戶產生獨一無二的尊榮感。

大數據行銷模式除了創意外，還需要顧客管理(如：售後服務如何執行？)、商品開發(如：數據分析出來的客群該用什麼產品滿足？)、組織決策(如：組織如何調整部門工作分配？)、社群經營(如：如何透過網絡強化品牌形象？)等由內而外、由線上至線下的完整配合，所以並非所有企業都適合這種新行銷方式，若一味效仿潮流或不當投入反而可能破壞企業體質導致失敗。

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