隨著時代進步,大數據的應用隨處可見,這些數據資料包含了許多圍繞在你我身邊的資料,像是營收、來客人數、消費支出等等,此外會員資料、消費次數、偏好也是數據收集的要素,這些東西累加起來就會變成我們常常聽見的「大數據」,然而與傳統資料處理不同的是,大數據在蒐集的資料必須是有背後的洞見與邏輯,簡單來說,有助於商家的資料,都可以視為大數據來進行分析。

過往時日,行銷策略受到這些數據的影響開始轉變,這代表著以前處理資料的過程,已經無法負荷現在既複雜又大量的資料了。而正確的使用新技術,不只可以帶來更好的業績表現,還能加速過程處理,使策略能有更佳的規劃。

隨著商品的增加和消費者特性的多樣化,企業開始面對更多量化及非量化資料,這個層級的資料已經超越過往的資料庫和軟體可以應付的,在以下文章中,你可以從三個例子中,了解大數據是如何幫助數位行銷成功的。

 

1. 設計更精準的廣告活動:

target-1955257_1920大數據可以透過了解消費者喜好,更加專注於目標族群,向其投放豐富且有趣的資訊。公司是如何透過資料收集來了解消費者喜好的呢?其中一個就是「Cookie」,當有消費者瀏覽你的網頁時,消費者的瀏覽器會被一個Cookie 追蹤,他可以幫忙分析這個顧客平常瀏覽的網頁及喜好,並將資料彙集到你的工具中。

透過這樣的方式,廣告活動可以投放的更精準,並比以前的模式更為有效,原因在於行銷企劃的決策過程不再是行銷人個人的主觀意見,而是依據客戶真正的需求進行規劃,利用實際的數據去判斷目前消費者的喜好,再發展廣告活動,依據這些消費者行為、購買頻率、背景與喜好分析等,規劃出更完整的潛在消費者輪廓(buyer persona),舉例來說,可以透過數據發現,女性比較會點閱email的廣告、使用折價券、比價等,如果公司的主要客群是女性,在行銷策略的規劃上就可以考慮用e-mail當成主要的行銷管道。

 

2. 訂下更合適的價格標準:

conclusion-of-the-contract-3100563_1920傳統的價格制定運用的都是基本的資訊,像是成本、競爭價格、衡量消費者的接受程度等,但現在,大數據可以幫助店家使用更多的元素來考量定價,像是利用已完成的訂單、消費誘因、績效表現等進行交叉比對,來了解消費者的消費動機。

當使用大數據來協助價格策略時,可能會包含大量你沒想到的數據,如消費者偏好或經濟狀態的資訊,但是真正的挑戰在於,要怎麼從大量數據中彙整你所需的資訊?舉例來說,你的定價策略是否考慮了特定客戶在過去五年中購買了哪些產品?他們的可支配金額是多少?他們能為商品付出多少?另外,你的訂價策略是否有涵蓋經濟狀態的指標,如GDP、通膨指數和匯率?加入這些指標可以使你的價格策略更加合適!

 

3. 展現客製化網站內容:

259193052_624線上的經營者能夠利用資料庫去發掘消費者有興趣的內容,並且發展出客製化的廣告或文章。Netflix在這方面發展的十分出色,它利用消費者已看過的節目找出其興趣,並向顧客推薦其他相似的產品。一般商家也可以利用相同的概念,提供消費者想觀看的內容,可以從哪個網頁的瀏覽時間最高,來了解消費者興趣所在;又或者可以提供消費者曾經瀏覽過的相關商品。

客製化內容擁有需多挑戰及困難,畢竟每次搜尋的結果會因為各種因素而不同,但是現在有越來越多消費者希望店家提供客製化的消費體驗,因此,沒有辦法提供客製化服務的店家,遲早會被市場淘汰。

 

#結論

大數據透過技術的整合,可以讓店家一目瞭然策略的好壞,對症下藥。雖然資料處理的過程相較以前更加複雜,但是有整合大數據技術進入策略考量的公司,在未來可以服務更多消費者,將會是贏家。

 

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