數據思維對於行銷工作與新商業開發有多重要？foodpanda 行銷總監陳嘉孟於 2024 AI Taiwan 未來商務展「Martech 行銷進化論壇」中，以〈零售行銷時代：結合數據思維與廣告科技，擴張品牌行銷力！〉為主題，分享 foodpanda 如何善用數據，提升行銷動能。
他提到第一個趨勢是，80% 的行銷人員依賴第三方 cookies，利用跨站追蹤，從多個網站蒐集瀏覽數據，來做廣告投放。然而，無 cookies 的世界即將到來，Google 早在 2022 年就宣布計畫讓第三方 Cookies 過時，並限制 Android 的 ID 使用，只是計畫延到 2024 年才逐漸執行。
另一方面，陳嘉孟說，AI 浪潮不可避免，從事行銷工作一定會被影響。退一步來講，AI 也是藉由彙整海量數據、提供給生成模型來學習，不論是否從事行銷，身為工作者都應該要有數據思維。
他指出，foodpanda 每個月活躍用戶超過 3000 萬，APP 下載數超過 1.25 億次，是亞洲最具影響力的外送平台。核心服務包含美食外送、外帶自取，有超過 10 萬間商家可供顧客選擇，2022 年更是全台灣下載數第 10 名的 APP。能做到這些成績，關鍵都在於透過數據行銷思維來驅動的 2 大策略。
策略 1：投資 RMN，利用第一手數據分析顧客軌跡
即使疫情趨緩，2023 年 foodpanda 平均訂單金額仍成長 28.9%，生鮮雜貨外送平均訂單金額成長 52.2%。他們為何能做到這點？陳嘉孟指出，他們的第一個策略，就是投資「零售媒體聯播網」（RMN，Retail Media Network），掌握大受眾群，利用 RMN 帶來的第一手數據，投放有影響力的廣告。
同樣使用 RMN 的知名企業，包括亞馬遜（Amazon）的需求方平台（DSP）、沃爾瑪（Walmart）的 Walmart Connect 等，都是採取類似策略。陳嘉孟說，foodpanda 擁有海量的零售第一手數據，像是每一個客戶的軌跡、停留多少秒，都用去識別化方式，判斷他們的輪廓，來進一步分析與再行銷。
舉例來說，他們發現顧客在 foodpanda 上的留存率超過 81%，不只是假日或特殊節慶，使用外送已是剛需；而且每張訂單 3.3 個商品，代表顧客購買量持續增加；再來是每月平均 4.9 張訂單，可能包含美食外送、外帶自取、生鮮雜貨等，分布很廣。透過這些百萬消費者提供的軌跡，就能累積成有價值的數據。
透過數據解讀，可以知道顧客的位置、性別、消費力、取餐習慣、付款方式、電信公司、手機品牌，大概描繪出消費者的生活樣貌，藉此提供給廣告主精準的策略建議。簡單來說，顧客從打開 APP 的蓋板廣告，一直到點完餐、等待餐點的頁面，各個節點都有看到合適廣告的契機。
例如，foodpanda 與可口可樂合作，目的是加深使用場景。他們的媒體策略是建立客製化套餐，套餐內搭配可口可樂飲料，顧客在商家首頁與瀏覽餐點環節時，都有搭配可樂的套餐曝光，以及加碼優惠，像是消費 250 元折扣 30 元，來增加吸引力。
又好比，foodpanda 與中國信託 Line Pay 卡合作，目的是利用優惠提升交易量以及信用卡綁定。採取策略是先判斷用戶的消費習慣，找到精準族群。像是系統能辨別用戶的付款方式，是用 VISA 還是 Mastercard，哪些族群不是使用中國信託 Line Pay卡，卻有機會使用，就會跳出廣告，吸引他改用這張卡。
策略 2：使用聚類分析法，統計出數據背後的價值
陳嘉孟繼續指出，他們的第二個策略是聚類分析（Cluster Analysis），也稱為集群分析。這是一種統計方法，把樣本或對象，依據他們的相似性，分成不同的組別或群體。
聚類分析的主要目的是，把數據分成幾個聚類，使得同一聚類內的數據彼此之間的相似性最大，而不同聚類之間的數據相似性最小。他們把所有消費者數據輸入 Excel，讓系統跑出 5 大族群（藍、黃、紅、綠、紫），就可以觀察出不同行為。
例如，藍色的群體，客單價是平均最高，一個月下單數也較高，對品牌端來說，他們的整體品質比較好；黃色群體，這些人 70% 喜歡購買蔬菜，海鮮，可能是需要煮菜的一群人；綠色群體，他們買了很多奶蛋；紫色群體買了很多飲料與點心，可能是喜歡囤貨的人。
陳嘉孟說，下一步就可以把這些群體分類。像是黃色群體，定義為家庭廚師（home chef），綠色是生活必需品買家（necessity buyer），紫色則是零食愛好者（junk food lover），再對他們投放不同廣告，吸引後續消費。
舉例來說，如果是黃色群體，就會看到與煮飯相關的廣告；綠色群體可能看到「一鍵下單補牛奶」的廣告；紫色群體可能看到零食與飲料的優惠券。
陳嘉孟最後總結，根據數據找出與消費者溝通的管道，以及如何拿到數據、後續如何解讀，這些都是行銷人員每天在做的事情。藉由不斷重複演練，就能做出較正確的商業判斷。
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