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從舊4P到新4P,大數據究竟如何顛覆傳統行銷?
 

 


大數據行銷新4P,即時預測消費者狀態和動態,零時差、零誤差的個人化行銷,1個人就是1個分眾市場,行銷命中率100%。

當大數據結合行銷──大數據行銷,將成為最具革命性的行銷大趨勢,大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論:產品(product)、價格(price)、促銷(promotion)、通路(place)。大數據下的行銷將產生一個全新的4P:人(people)、成效(performance)、步驟(process)和預測(prediction)

最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司(Gartner Research)的副總裁Kimberly Collins,而我們將最後一個P(profit,利潤)修正為預測(prediction)。

從舊4P到新4P,大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷?

首先,企業應該從過去「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,正提供了觀點轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚,而是基本服務

每一位消費者的購買時間、購買週期、購買特性都不相同,但是傳統行銷,無法做到很細緻的個人化行銷,多是大眾行銷或群體化行銷。例如傳統行銷依據消費者的需求和差異性等,將市場區隔為各個不同族群。例如一家運動鞋品牌有7個市場區隔,然後搭配7個行銷活動,往往已經耗費不少人力物力。

但是大數據時代的行銷,市場區隔可以是7萬個,相應的行銷活動也有7萬個,同時在系統上或平台執行,若像傳統行銷一樣只能依賴人力去執行這7萬個活動,幾乎是件不可能的任務。

每個人的購買行為、消費習慣都不一樣,但是傳統行銷因為資源與人力的限制,因此,往往只能是人去配合行銷,而不是行銷來配合人;當企業一次只能執行7個行銷活動,自然只能是人找活動,而不是差異化的活動找人(people to campaign)。但是當行銷活動有能力變成多達7萬個,每一位消費者都可以從7萬個活動中配對到最適合他的活動,因而翻轉舊的行銷觀點,變成是人找活動,而不是活動找人。

於是,行銷活動從人群到個人,市場區隔愈來愈小,或者說每個顧客都成為一個分眾市場,個人化行銷應運而生。

第1個P:人(People)

NES模型,再多的顧客問題都只分5種

在大數據時代,以人為核心,消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變動性,其中又以變動性最難掌握。

圖說明

對於顧客來說,我們建構了一個NES模型:

N=新顧客(New Customer)

E=既有顧客(Existing Customer)
1.E0主力顧客:個人購買週期2倍時間內回購的人
2.S1瞌睡顧客:超過個人購買週期2倍未回購的人
3.S2半睡顧客:超過個人購買週期2.5倍未回購的人

S3=沉睡顧客(Sleeping Customer),購買頻率超過個人購買週期3倍未回購、回購率低於10%。

NES模型即是為了即時掌握顧客的變動性而設計,這3個標籤及5族群,完全根據消費者實際交易數據演算,並能夠配合資料更新進行動態修正。

大數據行銷的第一個P是「消費者」(People)。NES模型能夠透過即時的演算將消費者分成N(新顧客)、E0(主力顧客)、S1(瞌睡顧客)、S2(半睡顧客)以及S3(沉睡顧客)5種標籤,隨著顧客沉睡度愈來愈深,品牌能夠有效喚醒的機會愈低、而相對的喚醒成本也將大幅度增加。

行銷人過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,習慣性從顧客過往的累積消費貢獻與前一次的交易紀錄,結合顧客的性別以及消費能力指標,來決定他們的標籤設定與經營方式;但是很明顯的在這些數據資料背後,我們低估了時間對消費者動機干擾的影響力,可能只是透過一個平均數的概念「大概」定義了超過180天沒有回購的顧客,就是所謂的沉睡顧客。

但是事實上,當我們將數據透過NES模型演算後發現,很多顧客早在120天左右就進入了S3(沉睡顧客)階段,品牌一視同仁的時間定義讓企業不但錯失了關鍵的喚醒時機,然後在低喚醒率的S3階段才著手補救,這些看似微不足道的小細節,都在浪費企業寶貴的成本與資源。

即時掌握每一個消費者的實際狀態是大數據行銷最重要的第一步,如果我們已經有能力為每一個顧客量身訂製專屬的溝通時間點,該是時候把撒網捕魚的行銷網給收起來了...ReadMore

 
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