2018/11/08「大數據,大解密」整合多元數位足跡 擬定高效行銷策略 – 活動花絮

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2018/11/08</span>「大數據,大解密」整合多元數位足跡 擬定高效行銷策略 – 活動花絮

以往行銷人員往往重視顧客說了甚麼,以獲得顧客對於產品的回饋或需求,但現在要了解你的消費者,還必須了解他們在網路上看了、做了甚麼。在2017年,Salesforce曾針對全球3500位全職行銷人員進行調查,歸納出高績效的行銷人員在工作時注重的四大面向,分別是「協調多個行銷管道發揮綜效」、「行銷方案對準顧客旅程」、「顧客相關資料整合」、「大量使用人工智慧」,從這個調查也進一步驗證,高效行銷人員需要善用不同工具,藉此挖掘更多的消費者洞察,以發展不同的策略與溝通內容。

因應企業對跨管道行為追蹤、消費旅程資料蒐集的需求漸增,意藍資訊推出PeopleView人群資料庫服務,大量觀察網路使用者的瀏覽行為,將消費者的興趣及行為標籤化補充進會員資料庫,幫助企業掌握消費者輪廓,以利瞄準目標進行投放。本期電子報以高效行銷人員的實務經驗與PeopleView資料庫相關成功專案為基礎,將行銷策略的制定拆解為三個步驟,建議品牌整合顧客旅程多樣化數據,接著運用人工智慧建立動態 TA Profile,最後依據品牌需求針對不同階段的顧客發展新舊客經營策略

 


 

 

STEP 1 整合顧客旅程多樣化數據

 

▲顧客旅程階段

首先品牌端必須瞭解完整的顧客旅程,描繪出各階段的行銷接觸點,而每次與顧客互動所蒐集來的資訊都十分珍貴,必須進一步整併、分析成精準有效的數據,藉由顧客的反饋不斷優化、創造最佳的服務體驗。

在顧客旅程的前兩個階段(廣泛關注、考慮意圖),品牌端與顧客的行銷接觸點多半建立在外部網站與社群上,業主無法直接與顧客接觸,這部分的資訊同時也是最難搜集的,因此需要第三方數據的支援,以補充顧客資料。在這兩個階段,藉由第三方數據可以收集到:顧客瀏覽內容、搜尋行為、廣告互動、行動位置等數據,使業主更瞭解消費者在進行轉換前的行為。
在「轉換行動」階段,顧客開始進到品牌的官網、線下店點,填寫試用、預約、購買等轉換行動,隨後發展成「忠誠會員」時,會員與官方粉專、Line、EDM等媒介的互動行為都能被業主直接觀察記錄,在這兩個階段(轉換行動、忠誠會員)中,品牌端較易搜集到各式各樣的第一方數據,後續可以進行購物行為的分析與推薦,但品牌端得先擬定內部數據整合策略,可從以下五點著手。

▲擬定內部數據整合策略

在最後一個階段(推薦傳播),當忠誠會員願意主動推廣時,可以再利用第三方數據找出社群領袖、分析聲量擴散路徑,甚至能針對分享內容進一步去挖掘出行銷可用的關鍵要素。

提升品牌行銷成效的第一步,便是彙整顧客旅程的多樣化數據,在內部發展數據整合策略,並從外部尋找第三方數據深化會員資訊。

 

STEP 2 建立動態 TA Profile

 

▲顧客輪廓建立圖

過去,我們較難捕捉消費者購買之前的行為,然而在將顧客旅程的數據整合完畢之後,藉由AI去交叉比對多元數據,轉換為智能標籤紀錄其興趣、消費意圖、品牌喜好等資訊,並持續更新、描繪出完整輪廓,即蒐集每一個顧客的動態特徵,建立精準的「 TA Profile 」。有別以往的被動模式,消費者轉換前就能即時、主動地探索顧客需求,讓品牌端可以在受眾有購買行為之前,搶先掌握他的動態,進而在適當的時間點、露出管道,給予受眾適當的溝通訊息,逐步累積顧客對品牌的印象與購買動機。

 

生機品牌案例-分析客群差異,優化溝通內容

某新興生機品牌在行銷推廣前,便以企業內部的CRM資料為基礎結合第三方數據庫的資料,進一步做市面上四家競爭對手的競品分析,品牌可以藉此找出自身客群與競品客群的差異與交集。此新興品牌透過客製標籤來標定對競品有興趣的族群,進一步分析各競品受眾最獨特、顯著的標籤特徵排行如下表,發現其競品客群相似特徵為投資理財、金融服務、資訊科技。而到訪此新興品牌網站的客群,與競品相比更為關注影視娛樂與歐美節目。

▲各生機產業競品客群最顯著標籤分析表

因此在進行廣告溝通時,他們決定不與既有大品牌爭搶客群,避開競品主要的財經科技客群,轉而針對自身客群設計與歐美娛樂較為相關的溝通內容。此新興品牌採取穩定自身利基市場的策略,重整品牌市場定位,發展新客行銷方案與內容規劃,精準鎖定客群進行廣告溝通,建立起品牌第一印象。

 

STEP 3 發展新舊客經營策略

 

在鎖定TA並逐步累積其對品牌的印象與購買動機之後,便可針對新、舊客群發展不同經營策略,並以經營長期顧客關係為目標,發展雙向溝通策略,注重顧客留存與差異化服務提供。

 

新客:從顧客旅程挖掘潛客興趣

針對新客,我們的目標會是提升新客獲取量從而擴大市場占有率。企業在顧客進行轉換前,整合其多元媒體資源去對顧客堆疊出品牌印象,並適時運用第三方數據,對處於決策關鍵點的消費者投放網路廣告、折扣訊息等誘因,催化顧客轉換的過程,隨後搭配「AI+數據」去不斷優化顧客的購物體驗。

案例分享:

PeopleView人群資料庫曾根據用戶瀏覽內容,協助旅遊業者瞭解顧客的旅遊意願,更能得知用戶的旅遊動機、對旅遊城市的喜好程度。於是,業者針對特定地點機票、航空航點製作客製標籤,在分析到站人群特徵後,在Google聯播網上對特徵相似的受眾進行投遞,再將投遞的互動數據持續重複做收集、分析與優化的動作,最終該企業的曝光成本降低55%,訂單轉換提升了75%。

 

舊客:從過去互動分析會員需求

在舊客策略上,企業須深化舊有會員關係以提升顧客Life-Time-Value。原本握有豐富、可信度更高的會員訊息,諸如過去的交易紀錄、互動次數、購買頻率等等,將這些數據整合量化為顧客貢獻價值之後,可依此針對不同黏著度的顧客訂定分級標準,發展分眾溝通策略。利用動態會員Profile即時掌握會員需求、提供解決方案,便能逐漸增加顧客對品牌的信賴感,進而擴大顧客荷包的佔有率。

案例分享:

某零售品牌苦惱於舊客回流狀況,該品牌難以藉由EDM與簡訊接觸舊會員,如何吸引舊客回流,參加週期性的檔期活動便成了該品牌現行一大挑戰。該品牌後來採用廣告人群投遞專案進行零售會員人群特徵分析,意外發現他們的會員對汽車品牌有顯著興趣,因此選擇這個特徵標籤進行Google聯播網的廣告投遞,也持續優化廣告,最終廣告點擊成本下降了20%,點擊率增加40%

 

綜合前面成果,再次說明提升品牌行銷成效,不只要在產品、廣告內容與素材做加強之外,善用AI技術整合既有顧客資料和顧客旅程中蒐集到的多元數據,掌握精準的動態Profile、了解你的顧客才是首要之重。透過數據擬定高效行銷策略,是身為行銷人的你不可或缺的專業技能。

 

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