藍衣人的視界(月刊)

 

2016 年 04 月 — 企業 DMP:零售 4.0 的價值核心

全通路 (Omni-Channel) 的零售 4.0 概念在資料經濟時代開始被零售業高度關注,也開始成為企業 CMO、行銷主管的核心思考焦點。當其概念與應用方向已經開始聚焦之際,企業還需要的是....
藍衣人的視界 04 月號 — 企業 DMP:零售 4.0 的價值核心

 

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2016.04 Issue 49 Etu www.etusolution.com


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以 DMP 抓人
「以 DMP 抓人」,是指透過 DMP (Data Management Platform)......
 
企業 DMP:零售 4.0 的價值核心
全通路 (Omni-Channel) 的零售 4.0 概念在資料經濟時代......
 
行銷人的顧客洞察實現
以下的購物經驗,對許多女生來說應該並不陌生。A 小姐......

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以 DMP 抓人

 

「以 DMP 抓人」,是指透過 DMP (Data Management Platform),行銷人員可以抓出特定的使用者 (UU,Unique User),以便精準地執行後續的行銷活動,如廣告投放、eDM 發送、簡訊發送等 。

 

※ 關於 DMP,可以參考我同事寫的這兩篇文章:《大數據的行銷應用,建構企業私有 DMP》《從 Data Warehouse Offload、Data Lake 到 Data Management Platform》

 

DMP 抓的到底是什麼人?

以私有 DMP (或謂第一方 DMP) 來說,資料來源主要都跟人有關,包含:

  1. 線上資料:來自企業自家 Web 或是 App 上的
    • 人的行為資料
    • 人的交易資料
    • 人的地理資料
    • 人的設備資料
  2. 線下資料:來自企業 CRM 的
    • 人的 (會員) 身份資料
    • 人的 (會員) 交易資料

 

其中線上資料部分,還可再細分匿名者 (Anonymous) 與已登入者(Logged in)所留下來的資料。

 

若是匿名資料,雖然無法得知他/她是王小明或是陳淑華、但還是可以賦予其一個獨一無二的使用者編號 (User ID)。所以即便是匿名蒙面人 A007,我們還是可以蒐集他/她的行為、地理、設備等資料,等其進行 Login,掀開蒙面布,就可加以識別,在對應之後發覺,「阿,原來 A007 就是王小明」。

 

DMP 小宇宙中的真實與擬真

 

以 DMP 抓人的流程,通常需經過資料蒐集、結構化入庫、基因 (屬性) 運算、分群運算 (針對一群人)、圖譜描繪 (針對一個人)。

 

 

圖 1. DMP 抓人流程(圖片出處:Fred Chiang)

 

每一筆資料,都是如實的記錄 (即便資料來源作假,它依然是假造的真實記錄),但記錄本身,卻可能只是對真實世界的一種擬真。比如,User Z168 在最近一週去逛了女性內衣、女性保養品、髮飾等商品網頁,經過資料探勘之後的結果,可能因為 Z168 有 85% 的行為都偏向女性,就被判斷為女性,此即為擬真。

 

在真實世界裡,搞不好 Z168 是一個堂堂七尺男兒。但這並不會阻礙行銷行動的執行。理由有二:

 

  1. 在行為分析中,很多時候,真實的性別並非關鍵性因素,"喜好" 才是。反過來問:誰說男兒不能有女性化的行為?
  2. 定向 (Targeted) 行銷活動的執行,通常是針對分群 (Segment) 後所篩選出來的對象。篩選的條件,是基於 DMP 中各種客群背後的擬真清單,而通常篩選出的 UU,都具有一定的數量規模,相較於轉化率 的級別,少量的擬真偏差,還是可以被接受的。反過來說:定向追求的目標,不是 100% 的擬真精準度,而是儘可能地提昇行動的轉化率。

 

DMP 中的人生歷程

 

就像是真實世界,DMP 中人的行為,會有慣性,也會有例外,隨著時間改變喜好,也是正常的表現。以生命歷程來比喻 DMP 中 UU 的人生階段,不管是匿名還是可識別身分,我們可以這樣說:

 

  1. 生:UU 第一次出現在 DMP 中。
  2. 老/病:UU 出現在 DMP 中的頻率降低。
  3. 死:UU 永久消失在 DMP 中。

 

匿名者從生到死的時間可能短至幾天 (如 Cookie 被定時清除),可識別身分者可能長達數年 (忠誠會員)。而匿名者今天死去,可能明天會以另一個 UU ID 投胎轉世,再一次出現在 DMP 中。只是前世與今生,互不關聯,無業要報。

 

DMP 價值經營 ── 掌握改變的脈動

 

DMP 是一個以人為本的動態系統,所以經營者要關注的是每個週期有什麼不同?在不同的背後,是哪些與人有關的結構被改變了?這些改變會如何影響行銷的行動?

 

企業透過對私有 DMP 系統的使用與洞察,將可以持續最佳化行銷效益與顧客體驗。

 

 

 

本文作者為 Etu CEO 蔣居裕(Fred Chiang)

Insight

企業 DMP:零售 4.0 的價值核心

 

全通路 (Omni-Channel) 的零售 4.0 概念在資料經濟時代開始被零售業高度關注,也開始成為企業 CMO、行銷主管的核心思考焦點。當其概念與應用方向已經開始聚焦之際,企業還需要的是 DMP(Data Management Platform)具體的執行方向。

 

如果您還未了解 DMP,請參考 Etu 同事寫的這三篇文章:《大數據的行銷應用,建構企業私有 DMP》《從 Data Warehouse Offload、Data Lake 到 Data Management Platform》《以 DMP 抓人》

 

DMP:零售 4.0 分析應用變革

 

DMP(Data Management Platform)在過去幾年主要是用在幫助廣告平台投放受眾的管理與效益分析。但零售業,許多企業卻敏銳的發現,DMP 的應用其實可以更寬廣,若能轉化成為幫助企業了解消費者,並支援行銷技術的數據平台,將可以產生更大的加乘效益。但在分析的應用方向,跟過往零售業常用的運營分析常常會有所混淆。透過Etu團隊的研究與經驗,可以分類成為以下個主要項目:

 

  1. 分析素材:從銷售成果的分析項目,增加到了解客戶消費前/後的數位足跡。
  2. 分析標的:從分析商品的銷售成果,進階到分析消費者的習性與偏好。
  3. 分析目的:從評估顧客是否購買,延伸到瞭解客戶的滿意程度。

 

從以上三點可以了解到「零售 4.0」與 DMP,主要的關聯將會在「數位行為」上的分析應用。分析核心將從「商品』變成「消費者」、從分析銷售「結果」,變成解析消費「因子」,企業累積的這些分析成果,最後將成為預測顧客未來行動的核心數據,如果企業想要更深度的認識並解析您的顧客,DMP 就是你不能不知的核心應用。

 

從數據中還原個人特質

 

簡單來說 DMP 就是一個把「行為」原料 轉換為「個人」特質的數據工廠。每一個「人」每日都有數千到數萬筆與外界環境接觸的紀錄,這些紀錄包含您在早晨的電子郵件中獲得健康俱樂部的水療 SPA 試用券、下班時在捷運上的觀看了當紅戲劇的進度、晚上吃飯後帶著健康手環的跑步健身的歷程資料,這些資料都代表了一個人的零散且片段行為。這些紀錄如果沒有經過有架構的整理,那就只是一些行為紀錄,只是一些含金量很低的雜亂紀錄而已。

 

要如何將這些看過、點過、開過、買過的數位行為變成能夠代表消費者特質的量化資料,轉換為可讓業務與研究人員可容易解讀與延伸研究的「作息習性」、「消費價值觀」與「生活態度」,這些就是 DMP 的核心價值。

 

根據行銷大師菲利普·科特勒 (Philip Kotler) 對消費者「購買行為」所定義:人們為滿足需要和慾望而尋找、選擇、購買、使用、評價及處置產品、服務時介入的過程活動。

 

想要更自動化的達成解析消費行為:DMP 的自動紀錄蒐集、與行為量化指標,就是必要的基礎建設。以下呈現 DMP 如何由最底層到上的行為數據,逐層歸納到客戶個人特質。

 

顧客定位 客戶A 是首次消費用戶
產品需求度:新生兒用品(80.1%)
產品需求度:輔助營養品(53.3%)
客戶親合度:53.12%
EDM 回應度:49.12(平均 38.21)
EDM 最高 回應類別:新生兒用品
顧客習性 客戶A 關注新生兒用品類別 69%、其他類別 31%
近期來訪指數:72.21,高於同期註冊者 34.2
總消費次數 1 次
平均消費密度(日) 33.3%
下次消費週期:N/A(次數不足以判別)
行為統計 客戶 A 近七日來訪三日、共 5 次、觀看過 3 類嬰兒用品,平均拜訪 15 個頁面
A 在 7 個月前註冊為會員,半年內來訪 8 次,最近 30 日佔了 62.5%,有上升趨勢
EDM 主題開信率 新生兒用品:50%、輔助營養品 100%、學齡後商品 0%
前次 EDM 開信:30 日以內
行為事件 4/1(六)客戶 A 客戶來訪,觀看了 3 類嬰兒用品,11 種產品、29 頁面
4/2(日) 客戶A 客戶來訪,觀看了 1 類嬰兒用品,3 種產品、8 個頁面
4/5(三)客戶 A 客戶來訪,觀看了 2 類嬰兒用品,4 種產品、9 個頁面、有一張訂單,是 1 個奶瓶、2 個奶嘴
前六個月寄送過六次 EDM,促銷主題主題分別為:2 次新生兒用品、1 次學齡後商品、2 次學齡前商品、一次營養品

 

DMP 與 CRM 的差異

 

DMP 是一個數位時代的衍生產物,與消費者關係為主體的 CRM 在概念上很容易被一起思考與比較,CRM 的客戶資料與跟 DMP 會有哪些差異呢?

 

  • 內容的差異
    DMP更著重在數位行為的紀錄,但現在消費者在網路或手機上要購買一個商品時,會衍伸出來的行為會有「搜尋」、「比較」、「詢價」、「購買」、「保固」、「送修」、「評價」、「分享」等行為。這些「行為」資料在數量上會暴增千萬倍,但含金量卻少了許多,清理資料的流程也複雜許多,此時一個高運算量的自動化行為分析工廠就是必要的價值核心。
  • 分析應用的差異
    建構在 DMP 平台上的分析主體,應從產品為主軸的分析轉變成以顧客為主軸。例如過去的銷售報表中,最常見的就是各商品的銷售日報、月報、熱門商品趨勢等等以產品為中心的分析報表。但有了 DMP 後新增加的延伸標的就會變成顧客了的消費習慣,例如:找到對新型商品比較有興趣的客戶、區隔會購買知名品牌的顧客,或是分析願意接受高價位綠能商品的客群。

 

所以簡單來說:DMP = 行為資料的整合與處理 + 消費者的行為建模 =「個人」特質量化的自動化平台

 

以消費者為主體的並不是一種新的分析方法或概念,過去都是市場調查公司與商業顧問公司所執行,使用問卷或質化的焦點團體來做消費市場的研究。

 

但若企業能自主建立 DMP,這些分析成果就能夠被常態性的產出,成為讓行銷、企劃、業務、營運等單位人員可以自主取用的數據。就不再是偶一為之的年度專案、或花費較高的消費者行為的研究個案。

 

最終價值

 

數位時代網讓人與人的溝通變得更少,所以企業可以藉由 DMP 的建置從另一種方式累積對顧客的認識。但我們最後還是必須了解到不管消費者的行為被紀錄得如何仔細,客戶被區隔得如何細緻,預測做得如何準確。這些演算法或洞察成效,都還是需要建立在產業專家對於顧客的深入了解與累積認識,最後才能成功轉化為資訊系統的自動化流程。大家都知道「巧婦難為無米之炊」,而 DMP 現階段就是企業所需要的新型食材與廚具,幫助產業專家做出一盤美味料理。

 

 

本文作者為 Etu 產品經理 施閔堯(Russell Shih)
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Digital Marketing

行銷人的顧客洞察實現

 

以下的購物經驗,對許多女生來說應該並不陌生。A 小姐想為自己添購最新一季的保養品,但是市面上的選擇太多,不知道從何下手。於是先看了 Facebook 上網友的推薦,自己也動手在 Google 上搜尋相關資訊。於是進入了 C 牌官網,瀏覽產品資訊 ,列入考慮清單中。接下來的好幾個星期,在手機、網站上不斷看到 C 牌的促銷廣告。某次逛街到了 C 牌專櫃填了資料領取試用品,之後便會不定期收到 C 牌 edm。最後也因為 edm 的折扣券讓 A 小姐決定在 C 牌網路商店下單購買。

 

這樣的購物歷程對於一般的消費者來說,再平常不過;對於行銷人員來說,是一層又一層的重要客戶足跡。如何結合數位行銷渠道以及實體線下活動,吸引目標客群的目光、讓準客戶願意行動、最終買單,是行銷人不斷規劃、執行、看數據檢討、再規劃、再執行的成果。

 

圖 2.(圖片出處:網路資源

 

數位行銷的行銷漏斗

 

以大家熟悉的行銷漏斗來說,最上層 Awareness,為了讓產品獲得曝光,行銷人員可能選擇付費廣告、媒體,爭取最佳版位、最長的曝光時間。吸引目標客群(TA,Target Audience)目光後,下一步就是希望引起他們的興趣。到了Interest 階段,透過官方網站,盡可能展現產品特色及客戶使用經驗分享,取得 TA 的信任;同時也可能透過社群媒體、部落格以文章、圖片、影片…等方式,讓 TA 更容易瞭解產品概念。接著到了 Involvement 階段,行銷人可能採取在網站上提供更多的成功案例、產品比較、甚至是白皮書,並透過付費廣告的再行銷 (remarketing),就是為了要讓 TA 深入了解產品,並刺激 TA 進入Conversion 階段。無論 Conversion (轉化) 的定義是下單購買,或是取得 TA 的聯繫方式,通常都會在網站上設計流暢的動線,提醒 TA 如何找到他們需要的產品或服務,完成轉化。後續的 Engagement (客群經營) 則透過官方網站、社群媒體、edm 持續與客戶保持互動,也希望藉由客戶的分享產生口碑行銷的宣傳效果。

 

相較於傳統行銷歷程,數位渠道的運用在各個階段都能有明確且客觀的量化數據,的確提供行銷人、經營決策者調整預算配置、活動時程、網站設計…等執行的重要參考依據。然而,對於如何將數據轉化為「了解顧客」和「經營顧客」的可用資料,對於行銷人來說是不低的門檻。

 

顧客洞察的實現

 

根據美國 MarketingCharts 網站調查,54% 的數位行銷人認為工作中最大的困難瓶頸在於與 IT 及網站開發團隊合作;同時,有超過 80% 的行銷人認為,將數據洞察轉換為可應用的分群是個大挑戰。

 

究竟誰來過我的網站?他們看了什麼、做了什麼?這些人有什麼共同特性嗎?我能如何和他們聯繫?能針對看過 A 產品的人,發送折扣 edm 嗎?能針對看過 B 產品的人,發送產品說明會 email 邀請函嗎?

 

以上問題,應該是許多數位行銷人都想知道的答案。為了能讓行銷歷程夠更完美、有效率,獲得可識別的客戶名單、簡單的線上線下資料串接,是行銷人渴望的實現。

 

  • 彙整數位通路足跡,建立客戶分群

    無論顧客是透過廣告、搜尋、外部連結造訪網站,無論顧客使用何種裝置瀏覽,紀錄完整的數位通路足跡都是瞭解顧客樣貌的重要參考。顧客的造訪時間、規律性、來源網站、有興趣的商品,若能加以分類,歸納出不同族群的特性,並取得這個客群的可辨識名單,行銷人便能有彈性的運用。加強行銷漏斗中 Involvement 階段的再行銷能量,不須透過付費廣告的再行銷,也能做到主動出擊。

  • 行銷人也能達成的 O2O 實現

    CRM 資料的匯入匯出、特定條件的客戶資料搜尋檢視,行銷人往往只能倚賴IT人員的協助。然而頻繁的行銷活動執行,需確保活動熱度及時效性,非技術人員若能自行完成名單上傳與分群顧客名單的下載,會是達成行銷目標的一大優勢。

 

結語

 

行銷漏斗中各階段的數據觀察固然重要,但要瞭解完整的顧客樣貌,可識別的顧客分群名單和容易上手的顧客洞察工具都是現今行銷人不可或缺的資源。為了提供更貼近顧客需求的服務和客戶關係經營,不再受限於技術能力的彈性運用線上線下資料,將是行銷人挖掘商機的最大利器。

 

 

本文作者為 Etu 數位行銷經理 林依緯(Cheryl Lin)

 

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