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,正是這博文的主題,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」文中便提及到,要從數據中找出「決策方案」,才是行銷科學的本質。然而,數據行銷第一步便須先整合、疏理數據集 (Dataset) ,才能夠走出「猜」的框架,找出可被量化的決策關鍵點。
往往,業者只會透過不同管道,蒐集大量客戶訊息,作為數據的存儲。但是,又未能作出融會貫通的「消化」,只可著眼於績效指標的檢測,同時提出一些修訂的規劃,卻忽略數據管理的細節,導致數據雖「大」但紊亂的情況,大大削弱數據分析的成效。
事實上,數據「大」而未能善用,也不會創造什麼鮮明價值的供獻,反倒會帶來耗損資源的可能。即使,試圖「用」數據做行銷佈局,又是否能夠抓住數據的變現價值,創造超越預期的回報,以致帶來市場競爭的優勢?
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。