輕鬆解決數位行銷三個關鍵問題

一個機構或團隊要執行數據驅動的行銷模型，並不在於系統的搭配，而是分析思維的掌握，有效地應用數據的價值，才是採用「數據驅動策略」的重點。

但在進行分析之先須釐清問題的關鍵點，否則會發生以錯誤的資料，搭上錯誤的分析模型，未能用對的方法，做對的決策，得出有用的情報。

致於，分析系統及設備更不需自行架設，可以直接採用坊間的服務平台，而且部份服務平台更設免費模式，給予業者自由使用該服務平台，進行跨信息的情報分析 (Intelligence Analysis)，就是對所獲取的信息進行人工分析，藉此獲得有用的情報，制定相關的行銷活動。

例如，業者可透過 Google Data Studio 360 (GDS360) 這平台連結多個數據庫，進行不同形式的情報分析，即是對有用的信息進行分解、合成，通過邏輯推理得出有價值的結論。

這視頻詳述 GDS360 的應用介面及信息整合的操作方式

同時，該平台以所見即所得模式 (WYSIWYG) 設計介面，方便使用者設置不同維度的信息整合，不須要任何專業技能或知識，也能輕鬆製作視覺化圖表，深入洞察數據背後的信息，免費抓住數據驅動的行銷模型。

數據挖掘之先

然而，分析之先須釐清問題的關鍵點，才能以對應的分析模型，得出對準問題的信息。那麼經常面對的決策問題，也離不開「客戶是誰？在那𥚃？需要什麼？」；「什麼因素可以驅動銷售？」；「現在可以做什麼改善業績？」。

至於，這些問題都可以透過描述分析及指導分析的基礎形式，發展出來的「分析模型」獲得有價值的情報。

第一個是客戶分析的描述性問題，可以透過總量分析 (Aggregate Analysis)、市場區隔 (Segmentation) 等分析模型，從過去及現在的數據挖掘可被使用的信息。

第二個是組合分析的描述及指導性問題，綜合幾個分析模型提取有利信息，除上述模型亦應用到相關分析 (Correlation Analysis)、趨勢分析 (Trend Analysis)等，藉此找出影響客戶行為的關聯性。

第三個是衡量架構的指導性問題，以相關分析 (Correlation Analysis) 作為指導性檢測，透過「測試組」和「控制組」的數值變化，衡量那一方案更能提高整體的績效表現。

導出洞見的分析

• 總量分析 (Aggregate Analysis) 與市場區隔 (Segmentation) 最不同部份，前者主要回應描述性問題；後者主要回應比較性問題。藉以母群數據的變量值，區隔那一客戶相對另一區隔客戶有什麼不同。例如，運動應用程式的開發者，可以從 Google Analytics 或 Firebase Analytics 滙入母群數據，並從時間、地點、年齡、性別、轉換率等屬性，區隔不同維度的組別，觀察各群組間有什麼不同，將會發現需要注意的焦點及洞見。

2012 年 Nike 推出 “She Runs The Night” 的行銷方案，便是根據研究公司的洞察報告，找出與女性跑者連結的方式，制定市場策略及一串活動的規劃，並發展至今成為澳洲的年度活動。那麼，業者也可藉此「分析模型」做出相類的研究及洞察，制訂専屬客群的行銷方案。

• 市場區隔 (Segmentation) 是一種分析以外，也是行銷學的策略制定的起點，將顧客及產品分成有意義的區隔，以更好方式鎖定目標，量身打造内容切入客戶需要。

一般銷售系統 (POS) 也會連接 MySQL 資料庫，方便銷售系統查證會員編碼，只要將這資料信息滙入 GDS 360，便可以簡單方式區隔母群。例如，最近消費 (Recency)、頻率 (Frequency)、金額 (Monetary) 等屬性，分成低、中，高三個水平的市場區隔，繼而切成 27 個市場區隔。藉此組合各區隔信息，制定針對性內容或折扣，從而刺激特定客群的消費意向。致於，相關提案已在「抓住網絡行銷的關鍵策略」、「用數據做行銷，開拓銷售新商機」等博文提及不再引述。

此外，也可以滙入庫存量數據，檢視各產品的銷售情況。同時，以產品分類串聯客戶偏好，找出那一區隔客戶對某產品的潛在意向，從而作出交叉或向上銷售的策略，不單可以對準客戶訴求，提升產品銷售的轉換率，也可以緩衝貨量囤積的問題，做到全方位的策略性管理。

事實上，“分群”及“推薦”方式都是電商平台經常使用的營運方案，透過「大數據」及「機器學習」的施設執行自動化操作。但對於資源緊拙的公司，未必能夠引入這類系統提升業務表現。

然而，這些免費的服務平台便提供了機會，讓中小業者也能夠採取類似方案，抓住數據驅動的行銷方案。

• 相關分析 (Correlation Analysis) 是指觀察兩件或多件事情的關係，從中找出事前和事後的動因，特別是銷售績效與付費媒體的關聯性，直接影響資源調配的決策。以及，營業收入與市場區隔的潛在關係；客源管道與來店流量的相關因素，都是行銷者關注的課題。

行銷者可以藉此分析對照那一廣告平台，將能夠帶來較高銷售量或轉換率。然而，這比率會在某個極限之後就會開始下滑。相對地，廣告費用投放致某個價值之後，轉換率或銷售量亦會開始上升。

所以，廣告佈局上會趨向多渠道策略，與客戶的生活據點串聯，從不同的接觸點切入，藉此增加觸及 (Reach) 與注意 (Attention) 的機會，並透過碎片化訊息製造迴響 (Recall) ，一步步誘發消費者的行動。

在這生態的廣告模式，正令行銷者帶來不少挑戰，並須花上時間監察年度預算的運用，如何有效地應用各媒體帶動業務的績效。因此，行銷者需時刻檢視各廣告渠道的數據變化，衡量各媒體表現及差距。

在 Google Data Studio 的 “Create New Metric”頁面設定演算公式

整合各廣告渠道的數據時，行銷者往往要計算各媒體的轉換率，與及投放資金的回報率，便帶來不少繁瑣的換算程序。但 GDS 360 可以制定運算公式，自動滙入數字更新圖表。只要在 “Create New Metric” 的單鍵上按出頁面，並於 “Formula” 一欄置入算式，該系統便能依據指令顯示運算後數值，一目了然不用每次計算轉換圖表單張。

但須注意一點，GDS 360 不能直接讀取 Excel 格式，需要將 Excel 檔案置入 Google 雲端算式表 (Google Sheet) 再滙入 GDS 360，與 Google Adword、Youtude 等資訊一併製作視覺化圖表，全面監察廣告預算的流向，以更靈活方式調配媒體佈局，並以更有效率方式提高轉換的績效。(參閱「如何做出高價值轉換的行銷績效？」的文案，了解更多相關內容。)

• 趨勢分析 (Trend Analysis) 就是分析一段時間内的越勢，查找中斷或異常的點節，檢測該段時間之内受到影響的市場區隔，以及引起變化的關鍵因素，從而作出針對性行動修正問題。這分析最常用於檢視一段時間内的銷售績效，或營業收入的成長率，或價值客戶的留失率。

並且，執行分析時會因應問題的據點，切換不同分析模型直至找出有利線索，從而發現需要採取行動的洞見。

分析以外的選擇

Google Data Studio 360 雖然簡單易用，更可以將檔案經由「連結複製」或「郵件發送」傳遞給他人檢視或編輯，亦可以 Chrome 的列印功能，將視覺化圖表轉換成為 PDF 檔案。可是，這平台不設跨裝置的閱覽功能，未能以手機版面展示信息。但對於初階者，這桌面版已可靈活運用以上分析模型，從數據中找出有有價值的信息。

然而，已有一定經驗者可選用 Microsoft 的 POWER BI 服務平台。這是一個全面化的服務平台，可通過手機應用程式隨時隨地探索資料，並提供「桌上版」軟件下載 (PC only) 方便離線工作，但不具備列印功能。

並且兼容 EXCEL 格式，也支援不同類型的數據庫接口，以及 “R” 語言格式方便將資料轉換成為視覺化圖像。