加入軟體業數據公司之後,發現自己對於數據該如何應用在客戶各式情境不夠瞭解,也想理解大數據對企業營運與行銷策略優化的協助,進而讓身為B2B行銷的我,在工作上能更快進入狀況。
這本書是對於一個剛加入martech的新手是一本很好的入門書籍,從名詞定義到數據模型應用,由淺到深的介紹martech如何協助企業經營會員,很適合想知道martech如何與自身工作結合運用的行銷人員閱讀,除了推薦這本書給正在做會員行銷的行銷人員閱讀之外,也推薦想知道如何使用更專業商業用詞進行溝通,這也是一本很好入門的書籍。
企業在導入大數據前該思考的是?
企業在導入和投資大數據之前,必須先了解現在企業想解決的問題是什麼,比如:我現在發現導入新客的成本很高,我希望可以經營舊客,或是現階段我已經有累積會員資料可以使用了嗎?
對於企業而言,投資大數據的目的不外乎是降低成本跟提升利潤,對於B2C的公司投資大數據,不外乎就是要增加銷售、提升利潤,對於B2B的公司來說,則是希望改善流程進而降低成本。
會員經營跟大數據的關係
過去我在使用LINE的平台進行會員訊息發送時,我通常看到的數據就是,開封率、互動率以及封鎖率,而當企業導入能協助應用martech數據平台的好處如下,
- 可以全方位掌握顧客足跡,建立起品牌自己的數據資產,數據不再受制於其他平台(例如FB平台、第三方電商...等)
- 可以同時管理線上與線下的顧客數據
- 可以對客戶進行客製化自動化行銷應用
數據對於品牌的重要性
當品牌導入martech平台除了記錄第一方數據之外,也要想辦法取得第二方數據,而第三方數據則可以透過分析(機器學習或演算法),找出隱藏的市場特性與趨勢,將資訊推播給潛在客群。
Martech的行銷定位:RFM
過去的行銷定位可能會用STP,將客戶進行分層,以Martech來說需要將客戶改為RFM進行客群分級,
Recency:接觸的時間點,決定會員的策略。
Frequency:頻率,評估顧客的忠誠度。
Monetary:消費額度,消費金額計算顧客的終身價值 。
以RFM作客群分級,重要的是讓會員理解品牌對他們的禮遇,要會員感受到尊榮,進而讓會員一層一層的往上升級(或維持等級),這也就是在進行會員忠誠計畫的鋪墊。
圖片來源:https://hivemarketingcloud.com/articles/what-is-rfm-analysis
會員忠誠計畫從入會前、中、後開始
會員渴分成:入會前、入會中以及入會後,分一層層的進行行銷計畫。
- 入會前(拉新):我們需要創造顧客對於入會的渴望,例如:告訴潛在目標族群我們為他量身設計的頂級會員權益有哪些,誘發讓他加入會員的渴望,例如:加入好友送30元折價券、累積點數換贈品、會員享折扣優惠等等。
- 入會中:品牌需要讓加入會員時的門檻,降到最低,這階段重要的是,讓消費者在加入會員時的體驗很舒適。
- 入會後:入會後要進行的行銷活動很廣泛,大致上可分為四項活動,分別是
- 權益行銷:提醒會員有什麼樣的權益,例如:會員可以不斷升級,升級有什麼好處。
- 預測行銷:適時的推薦個性化商品。
- 互動行銷:提供顧客專屬的行銷活動,例如:生日禮或是專屬優惠券。
- 全員行銷:關心提醒簡訊,或MGM以及異業合作。
綜合以上,大數據如何幫助品牌經營會員提升銷售呢?
- 透過多方資料精準描繪顧客輪廓。
- 透過數據分析觀察顧客旅程斷點,進而優化行銷活動。
- 透過RFM開啟會忠誠計畫,進而分眾行銷制定專屬行銷活動與訊息。
本篇總結:
- 企業必須要有相關行銷數據人才,才能妥善運用數據資料。
- 會員制度與會員忠誠計畫,需要明確訂定目標,並且思考誘因是否足以吸引會員持續回流和拉新。
- 制定會員忠誠計畫是經營會員的起步。
註一: 第一方數據:例如顧客交易資料、登記優惠劵時填寫的個人資料、加入成為會員時的聯絡資料,瀏覽品牌網站與使用移動程式所產生的行為數據等。 第二方數據:網路平台上對商品有興趣的顧客足跡。 第三方數據:是指由與顧客沒有直接關係的機構所收集的資料,「量」是第三方數據的絕對優勢。
品牌取得這些資料後,就能透過顧客旅程,了解顧客在哪一個節點斷點,進一步優化活動跟內容,對於企業,終極資產就是品牌,而品牌需要靠擁有會員基礎逐漸累積,與因此擁有會員資料累積數位資產是要經營品牌的第一步。
而使用大數據經營會員,需要有一個重要的觀念即是,要先確定會員類型再投入行銷(分眾行銷)。
註二: MGM:MGM(Member Get Member),是指讓顧客帶其他顧客、會員帶其他會員進行消費,中文可稱「舊客帶新客」、「會員裂變」。主要運作方法是企業提供誘因,讓品牌原有顧客以各種方式讓尚未接觸品牌的新顧客加入、和企業發生消費行為。