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大數據預測行銷:翻轉品牌X會員經營X精準行銷

管理領導

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以MARTECH經營大數據會員行銷(《大數據預測行銷》暢銷增訂版)(DHJ0348)

類別: 行銷‧趨勢‧理財>管理領導
叢書系列:BIG系列
作者:高端訓
出版社:時報出版
出版日期:2020年12月25日
定價:450 元
售價:356 元(約79折)
開本:18開/平裝/304頁
ISBN:9789571384955

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建立在MarTech平台上的會員經營

想到會員經營,你可能會想到20年前大流行的顧客關係管理系統CRM (Customer Relationship Management)!是的,當初有很多的企業買了CRM系統,按理說目前應該有很多公司,已經可以把會員經營做得很好了。

事實並非如此。

今天,單純的實體會員經營已經無法滿足企業的需要。因為,眼前的顧客不只來到店裡消費,也到網路上留下足跡。如果你你只記錄實體的顧客行為,那麼企業只能瞭解半個顧客,另外一半你不知道她是誰?只有線下線上的顧客行為同時被記錄,你才能描繪顧客的全貌。

在大數據時代經營會員,你不能只記錄手中的顧客交易資料 (稱為第1方資料),還要同時記錄對品牌有興趣的第2方、第3方消費者資料。第2方及第3方資料,是因應網路而產生的消費者足跡。如果你的產品上架到電商平台如MOMO、Amazon、UberEats等,而取得平台提供的顧客導流數據,稱為第2方數據。如果你投放數位廣告,取得潛在消費者對你品牌官網、粉絲頁關注的數據,就是匿名的第3方數據。

重點是MarTech可以做到這些嗎?

目前我們看到的MarTech工具很多,然而大部份都是處理單一功能,如廣告投放、數據分析、視覺化等。然而,你還記得我在「大數據AI應用有哪些大趨勢」一文跟你分享到,流程智慧平台 (Process Intelligence, PI) 嗎?

科技行銷業者為了把單一功能的MarTech服務串接起來,解決企業的問題,減少企業應用MarTech的困擾,越來越多公司提供整合功能的行銷科技平台,可以一次解決線上線下的數據收集、顧客管理、內容預設、廣告投放及數據分析等。

這一類的數據管理平台,還在不斷的精進中,提供越來越多的整合功能,如SAS Viya是大數據與AI一站式的分析平台,可以執行數據準備工作、可視化分析、預測模型建構、會員分群側寫 (沒錯,是平台自動提供文字描述),變數影響力說明,甚至可再針對特定客群進行深度分析。

台灣MarTech企業叡揚,也有一會員管理平台Vital CRM,可以整合第1方及第2方的顧客資料,透過顧客線上的行為軌跡、喜好、人脈網絡,為顧客貼標分群,提供商業分析,同時可以應用簡訊、LINE、eDM多種管道,提供服務、定期關懷、顧客推薦等。

從以上兩個例子,你應該發現傳統的CRM會員經營,已經進化到整合行銷科技平台。在實體時代,CRM的經營透過實體的交易收集顧客數據 (如在POS註記或在門市填寫顧客資料),然後輸入到顧客關係管理系統 (CRM) 進行數據分析、顧客分群,最後再根據活動需要匯出顧客名單,進行資料庫行銷 (Data Base Marketing, DBM),如DM寄送。

在大數據時代,消費者足跡從實體店面來到線上,對應POS-CRM-DBM的工具進化到DMP-CDP-MA。以下先簡單跟你介紹這三個MarTech整合行銷科技平台,後續文章再分別說明每一個平台的功能及應用。

所謂DMP (Data Management Platform),就是數據管理平台。DMP用以彌補無法收集線上消費者數據的缺憾,讓你可以輕鬆的獲取對品牌及產品有興趣的潛在顧客的行為軌跡,並進行匿名的記錄及追蹤。

CDP (Customer Data Platform),就是顧客數據平台。CDP整合了原來第一方的實體顧客數據,再加上DMP平台所收集的第2方及第3方顧客數據。所以CDP涵蓋了CRM的數據,這也就是為什麼CDP可以描繪360度的顧客圖像,而傳統的CRM只能描述實體顧客的樣貌。

MA (Marketing Automation),就是行銷自動化。MA取得了CDP的數據,可以對選定的顧客群進行自動化行銷,如自動化訊息APP推播、智慧客服自動化訊息回應等,360度包圍顧客生活圈,達到行銷的目的。

看到這裡,你應該感受到MarTech平台在會員經營的重要性。它至少提供幾個好處:第一是讓你全方位掌握顧客足跡;第二同時管理線下及線上顧客數據;第三可以對顧客進行客製化、自動化行銷。這麼做很重要,是因為可以做到個人化的訊息溝通,大幅提高成交的轉換率。

所以,如果你還停留在傳統的CRM,現在要儘快瞭解、導入MarTech會員經營平台工具,擁抱新一代的會員經營。

企業數位轉型,就從優化顧客管理流程開始,可以為企業帶來超乎預期的獲利!

品牌筆記

整合功能的MarTech平台,可以一次解決線上線下的數據收集、顧客管理、內容預設、廣告投放及數據分析等。

 
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