行銷 (Marketing)，並不是把產品賣給人，而是在對的時機說對的語言，製造機會讓對方自己決定購買。
行銷人員就是持續發掘「對」的時機，說出對方想聽的說話，然後建立訊息的連接，製造下一次接觸的機會，重複又重複的行動，直至對方覺得可以互相契合，便得以確立彼此「關係」，建立「忠誠」的機會。
在執行上，以數位做行銷就是要抓出對的時間、對的佈局、對的內容，一直推演情境、變化細節，做出差異優勢的同時，也在建立可被感知的互動經驗；可被存取記憶的印象，即是緊貼客戶心理的品牌創造，建立一種具黏著度的「客戶關係」。
但是，如何掌握「對」的時間、佈局、內容等精準規劃，正是這文案的主題，也是承接上博文《品牌新格局：進入智能行銷新時代》的一個延續。
對準行銷關鍵點
未來行銷的關鍵在於「精準」！然而，「精準」背後並不代表從一堆數字中，找出一些「關鍵指標」便會執行精準的決策，這些只是事後檢測的據點，並不代表進一步掌握消費者心理或行為的洞察。
在實況之中，每一位消費者都具備獨特的個性，與及不同模式的消費行為，同時也會受著時間、環境等因素影嚮決策和動機，但在這不定的變化之中，也存在具「規律」的屬性 (Attributes)。
數位行銷在執行上，就是要找出這些屬性的「規律」，並將這「規律」細分成為不同組別的單位，歸納出可行的客制化方案，進行精準化接觸，減少資源的耗損。如同「人工智能」的演算模式，找對客戶需求的契合。
出走「猜」的框架
傳統上，會透過不同形式的調查及訪談，製作客戶分析的報表。例如「為什麼買這品牌？」、「喜歡買什麼類型商品？」等等，受訪者只須在預設的欄目剔取選項。然後，歸納各選項的統計數值，得出一組「數字」的分析，以及一些人物誌 (Persona) 的描述，作為行銷區隔的樣本。
但人物誌的「他」是誰？如何「接觸」？如何「溝通」？一律也不能以「明確」的訊息，回應上述問題。只能透過個人經驗對報表詮釋，推算實況的可能，與可行方案的估計。最終，還是以「猜」的方式做決策。
《抓住網絡行銷的關鍵策略》一文指出，數據行銷的核心在於從數據中提煉「決策方案」，才是行銷科學的本質。然而，首要步驟是整合與清理數據集 (Dataset)，擺脫「猜測」框架，找出可量化的決策關鍵點。
然而，許多業者僅透過多管道蒐集大量客戶資訊作為數據儲存，卻未能有效「消化」與整合，僅聚焦於績效指標檢視與修訂規劃，忽略數據管理的細節。這導致數據雖「量大」卻紊亂，大幅削弱分析成效。
事實上，數據量大若未能善用，不僅無法創造顯著價值，反而可能耗損資源。即使試圖利用數據進行行銷佈局，是否能真正抓住數據的變現價值，實現超預期回報，並獲得市場競爭優勢？《不靠感覺！用 AI 挖掘社群數據，驅動品牌成長》一文強調，透過將客戶資訊轉化為商業突破口，將行銷策略從「憑感覺」升級為「數據驅動」，發掘潛在商機。
小數據．大價值
數據本身，不一定「多」的「大」便能夠做到精準行銷的格局。即使，只有二千名客戶的數據庫存，也可以發揮「小數據．大價值」的績效表現，只要懂得疏理 (Data Cleaning) 與整合 (Data Integration) ，以致運用數據做分析，將消費情境不斷推演及模擬，在轉動之中變現數據的價值，實踐以數據驅動決策的行銷模型，
只要，全面掌握數據分析的思維，便可輕易找出有價值的信息，這些已在《輕鬆解決數位行銷三個關鍵問題》一文中細述箇中技巧及方式。
假若，行銷人員能夠弄懂這些分析技巧，便能與程序化廣告 (Programmatic Advertising) 及行銷自動化 (Marketing Automation) 等系統串聯，得以在對的程序做對的事件，以對的時間、情景、內容，契合客戶的消費動機，從而激發客戶的消費行動。同時，也能減低資源錯配的成本消耗，提升行銷決策的績效表現。
