「我有做行銷，但怎麼都沒用呢？」有時候品牌砸大錢做廣告、或是透過大量的優惠方案吸引顧客，但成效卻不如預期。這時，很可能是行銷人員搞錯問題癥結點、努力錯方向了。
要怎樣制定有效的行銷策略、並成功賣出產品呢？或許我們要先回到行銷學最基本的理論——「行銷4P」來討論。
什麼是行銷4P？
行銷4P 可以追溯到 1960 年，由美國密西根州立大學教授艾德蒙．傑洛米．麥卡錫（Edmund Jerome McCarthy）所提出的、 以生產者的角度出發 的行銷管理理論。該理論自發表以來被全球的學術界與行銷人員採用、歷久不衰，成為行銷管理的重要基石。
行銷4P 意即企業產出產品、為此制定合理價格、找尋合適的銷售通路與建立良好的推廣方法，並依據目標市場的不同，將產品、價格、通路與推廣活動組合成不同的行銷組合（Marketing Mix），以此達成企業的行銷目標。
Product 產品
產品包括有形的產品或是無形的服務；企業會針對消費者的需求開發不同的產品，並設計出獨特的賣點（USP，unique selling proposition）。而不同產品的產品周期都不盡相同，根據不同的產品周期階段規劃行銷策略。
Price 價格
消費者願意為產品支付的費用。調整價格對於市場策略有重要的影響，企業會從不同的市場定位，以及企業本身的品牌策略，制定不同的價格策略。
而產品的價格不單單與生產成本有關，更需要考量到顧客感知價值（CPV，customer perceived value），如果產品價格比感知價值高或是低的話，都有可能失去部分的潛在消費者；因此，消費者可接受的價格範圍、甚至是競爭者的定價策略，也都是企業可以參考的資訊。
Place 通路
通路是將產品從生產者 （包含製造者、供應商） 移轉到消費者或使用者的組織或企業，也就是消費者或使用者購買或取得產品或服務的地方。消費者要在哪裡找到你的產品、選什麼運送管道才能讓消費者最容易成功收到，都是選擇通路需要考量的問題。
Promotion 促銷／推廣
促銷代表宣傳產品的溝通方式，所有常見的行銷手法都可以歸類在這邊，包含廣告、公關、折扣活動等，讓不同的目標客群可以了解或接觸到產品。
行銷4P例子：UNIQLO
以下將以知名服飾品牌 UNIQLO 作為例子，進一步說明行銷4P 的應用：
Product 產品： UNIQLO 的產品非常多元，而根據產品類別也可以分為上衣、褲子、外套、配件等。此外，不同的產品類別甚至會推出不同的系列，例如 UNIQLO 熱門的 U 系列會依據四季更迭推出不同的品項，或是與電影角色或設計師聯手推出不同的聯名系列。
Price 價格： UNIQLO 致力於「把好的衣服，賣給各式各樣的人」，因此在品牌主打平價路線，讓消費者以親民的價格就能買到高品質的商品，也讓他們在眾多連鎖衣服店中脫穎而出。在定價策略上，UNIQLO 也常運用心理定價法當中的「尾數定價策略」，像是 390 元、990 元等，讓顧客有撿到便宜的感覺。
Place 通路： UNIQLO 的通路分為實體以及線上商店，其中實體的店面大多設置在百貨公司中，或是根據不同商圈的情形以及品牌策略，推出獨棟的門市，藉此提供顧客不同的購物體驗。
Promotion 促銷／推廣： UNIQLO 的促銷方式也非常多元，例如在每年感謝季的打折活動時，UNIQLO 會透過電視廣告或是實體店面裡的文宣、廣播等方式告知顧客，或是透過自媒體、社群平台等渠道傳遞資訊，藉此引發消費者的購買意願。
大數據來臨，新行銷4P是什麼？
然而，隨著大數據時代的來臨，原本的行銷4P 似乎開始不敷使用：企業逐漸轉型成「以人為本」，傳統行銷多是大眾行銷或群體化行銷，但每一位消費者的購買時間、購買周期、購買特性都不相同，無法做到很細緻的個人化行銷。而大數據讓一對一行銷、個人化行銷成為基本服務，集客式行銷自動化市場區隔可以是千個或萬個以上，實現了過去對傳統行銷而言近乎不可能的任務。
最先提出新行銷4P 的是 IT 研究與顧問諮詢公司顧能（Gartner Research）的副總裁金伯利·柯林斯 （Kimberly Collins）；而在《大數據玩行銷》一書中，作者則將最後一個 P（profit，利潤）修正為預測（prediction），本文也將以此介紹。
People 人
在大數據時代，以人為核心，消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變動性，其中又以變動性最難掌握，因此「分眾行銷」變得十分重要。
我們可透過 NES模型將顧客進行分類：NES模型又稱為顧客動態模型，品牌可以將所有顧客依據購買周期（編註：指單一消費者重複購買的平均時間間隔）分為以下 3 個標籤、5 個族群，並針對不同的族群量身訂製專屬的溝通時間點，增加顧客的購買機會。
N ＝ 新顧客 （New Customer）
E ＝ 既有顧客 （Existing Customer）
1. E0 主力顧客：個人購買周期 2 倍時間內回購的人
2. S1 瞌睡顧客：超過個人購買周期 2 倍未回購的人
3. S2 半睡顧客：超過個人購買周期 2.5 倍未回購的人S3 ＝ 沉睡顧客 （Sleeping Customer）：購買頻率超過個人購買周期 3 倍未回購、回購率低於 10%
Performance 成效
大數據行銷的第二個 P 是「成效」，也可以說是顧客動態。「獲利」是企業經營的共同目標，增加獲利的因子包含 顧客數增加 、 客單價提高 以及 活躍度提升 。行銷活動從第一個 P 的「人」為導向的出發後，我們也需要分析其成效優劣，進而修改下一次行銷的方向。
《大數據玩行銷》中提到，不少企業在檢視獲利營收時，一旦發現來客數下滑，往往會直接判定是新客數疲弱不振，因此加強了新客招募的行銷活動，然而營收卻仍舊沒什麼起色。原來真正藏在數據背後的原因，其實是高貢獻度的忠誠顧客大量而且快速的流失，而非是新客數不足。
換言之，不同分店營運的 KPI 都應該個性化設定，比如說同一品牌的台北店在設法增加顧客時，高雄店可能正在解決顧客流失問題；台北 1 號店在拓展新客源時，台北 2 店可能正在思考如何增加忠實顧客，都取決於各個分店的數據來決定它最應該優先改善的是什麼。
Process 步驟
大數據行銷的第三個 P 是「步驟」。當影響獲利的 3 個變數出現問題時，應該採取什麼樣的戰略解決問題呢？
當店家發現營收下滑，檢視品項銷售狀況、來客數與客單價等數據：假設顧客人數不夠，應想辦法增加新顧客，或是想辦法留住舊顧客。如果是顧客活躍度不夠、忠誠度的問題，則可以針對早期再購顧客，或是增加對現有顧客的定期關懷，購買時的事先提醒等各種不同的行動，去提升顧客的活躍度。
透過有層次的執行方法，找出優先處理的問題、改善既有的內容，或是制定新的行銷方向，有效地將資訊到消費者面前，就是第三個 P 的意義。
Predication 預測
過去傳統行銷因為資源的限制，難以做到差異化行銷。但隨著科技的成長、數據的分析，個人化行銷不再是難事；透過大數據，我們可以預測顧客的走向，分析出顧客的「下次購買時間」（NPT，next purchasing time），讓店家在對的時間對最有可能上門的顧客說正確的話，零時差、零誤差，這也是整個大數據行銷的精髓。
顧客導向崛起，行銷4C是什麼？
行銷4P 已經成為許多品牌經營者在擬定市場行銷策略時的重要基礎；然而，「把產品製造出來、訂定價格、擺上通路，並對顧客推廣」，這是從生產者觀點出發的行銷觀點，隨著消費者意識抬頭，品牌行銷策略逐漸轉為消費者導向。 因此在 1990 年，美國行銷專家羅伯特·勞特朋（Robert F. Lauterborn ） 提出了 以消費者需求為中心 的 4C 理論，更重視顧客導向，以追求顧客滿意為目標。
Customer 顧客
企業在推出產品前，必須首先了解市場和研究顧客，根據他們的需求來提供產品；同時，企業提供的不僅僅是產品和服務，更重要的是由此產生的客戶價值。
Cost 成本
這裡所提的成本，不單是企業的生產成本，更包括顧客的取得產品的成本，包含購買前蒐集資訊以及購買所花費的時間成本；而產品定價的理想情況，應該同時滿足低於顧客的心理價格，亦能夠讓企業能獲利的數字。
Convenience 便利性
相較於傳統的行銷通路，企業應更重視顧客購買商品的方便性，不僅能購買到商品，也可以購買到方便性。
Communication 溝通
企業不再是單向地向顧客促銷，更應與顧客建立積極有效的雙向溝通關係，在雙方的溝通中找到能同時實現各自目標的方法。
資料來源／Investopedia、《大數據玩行銷》，30雜誌出版；《行銷是什麼？》，商周出版