打造「數據行銷∞數位行銷」善循環，讓消費者跟著品牌走

本文轉載自《Digit Spark》，作者為 Lesley Su

現今企業品牌，基本都一定具有數位化的規模， 但不一定有「數據化」的能力。

這兩者常被大眾混淆，有許多企業品牌透過數位轉型、數位行銷，在過去 10 年取得亮眼成果；然而面臨大數據時代，又是一個新的瓶頸，現在已經是「要搶在消費者自己發現需求之前，就準備好相對應的產品服務」。也就是說，能探知消費者探知得多深，是企業間的實力較量；於此，「建立數據行銷」不可或缺。

行銷「數位化」vs.「數據化」

「數據行銷」跟「數位行銷」不一樣嗎？

數據行銷跟數位行銷是相輔相成。廣義來說，數據行銷可以探知消費者的意圖，幫助制定計畫、預期計畫效果。而數位行銷透過網路，和將企業品牌與消費者對話的方式變多、變簡單。但企業、或若單純聚焦在企業的行銷佈局上，「數位化」行銷應該先會成形、執行並取得初步成果（無論好壞），一段時間後再建立數據化、並將兩者技術融合運用。

數位化先成形，是因為 「數據化」需要大量資料做基底支持 ，就像實驗室裡的白老鼠觀測記錄。如果公司完全沒有過往執行計畫的成效紀錄、產品在市場的每季表現分析等資料，那導入數據工具要分析預測什麼呢？

數據行銷公司在與企業合作前期，會先了解：客戶目前是怎麼做生意的？企業行銷在數位化、數據化的程度分別到哪裡？再來分析我們的輔導方針。畢竟 企業資源是有限的 ，想要提升營運和銷售成效，必須釐清企業＆品牌產品應該做哪些努力？ 資源投入的優先順序、以及資源投注停損點等。

數據行銷，以 B2C 零售業來舉例大家比較好懂：企業品牌蒐集對自身有利的、暗藏在消費者在網路世界逛大街留下的數據資訊，可以做為線上線下行銷布局時，做出有利的決策。

常見數據行銷例如追蹤比較「A 產品廣告」投放在哪個曝光版面，點進去的人比較多、哪裡進站人多但而最後轉單的人少等等；這些資料經過專業行銷顧問分析，就會知道 不同廣告渠道對「A 產品」而言，哪裡適合純曝光、哪裡適合 Push 導購頁面，達成最有效的機會成本。

兼具應用「數位化」和「數據化」，對企業品牌的好處？

數據可以做為品牌在探查敵情、分析市場的武器，我們藉由數據分析， 找出產品差異化、品牌差異化的「點」 ，當作與消費者溝通的賣點。數據行銷像是端坐在堡壘中的軍師，對市場眼觀四面耳聽八方、同時觀察自家小兵在不同戰場上的戰情，將市場資訊和企業資訊交叉、制定計畫，交給身在消費市場前線的「數位行銷」部分執行、實驗。

提醒大家，這兩個面向 沒有孰輕孰重 ，確實企業在每月每季最看重的是營收好不好？獲利成本多高？數據分析可以幫我們立即抓出盲點、加以優化品牌的策略已達成短期目標。但同時，企業經營用員需要掌握市場脈動、放眼對未來的預期再回扣到現在的營運、研發方針，來累積企業能量。

而數位行銷就好比身處市場上的前鋒，包括電商平台、社群、廣告、線上活動等等族繁不及備載；數位行銷從各種管道直面消費者，直接取得消費者的動態，喜歡什麼、對什麼訊息有反應。在達成行銷目標的過程中，同時驗證數據行銷的策略效果如何，提供給數據行銷分析優化…形成一個正向的反覆循環。

企業品牌如何邁向數據行銷

數據行銷新手的企業，要注意什麼？

確保企業內部認知一致

根據觀察，中小企業有個常見現象： 公司中真正熟悉數位、數據知識的人，不一定是面對消費者、客戶的第一線行銷 Team。 這就發生一個資訊斷層，因此數據行銷公司在與企業合作專案時，建議一起指導客戶了解數據知識。當 整個企業全上下對於數位化、數據化的認知是一致 時，企業要推行數位、數據行銷交互應用，才能齊心一力事半功倍。

以自身品牌、產品為資訊核心

剛接觸數據行銷、大數據趨勢的人，容易陷入一個人性迷思：擁有越多資料，越有保障！所有抓得到手的資訊都不能放過！但我們應該挑選真正重要的資訊做參考，而不是反被資訊吞噬。

什麼又是真正重要的資訊？可以設「我的品牌、我的產品」為邏輯中心，去蒐集：
1.我牌在網路上的 SOV 聲量，消費者會透過什麼關鍵字連結到我牌的相關產品
2.挖掘我牌的過往消費者，Persona 是什麼樣子
3.過往我牌的消費者在網路、實體世界中給予的產品 feedback 是什麼？
4.與主要競業對手比較，我牌的特色是什麼？

這幾點中，最容易掉入思維陷阱的是 「第 4 點」 ，分析競業對手絕對是重要的事；但不能「別人做什麼，我們也就來做什麼！」假設一家流行玩具模型公司，發現各家競業的網路軌跡：「A 公司找了 5 個 Youtuber 宣傳開箱英雄聯盟授權產品」、「D 公司在知名 Podcast 節目中下廣告」、「B 公司推出 LINE 行動商城」……種種行銷方式多如繁星，難道他們做了什麼，我就也要趕快做，才不會錯失機會嗎？

不需要。 無頭蒼蠅亂式的行銷只會造成 資源分散 ；應該利用數據工具，針對 「1、2、3 點」 加強分析，理解「我」是怎麼跟消費者互動、「我的」消費者對什麼互動方式反應比較熱烈？等等，找出對我來說最有效的行銷推廣渠道、以及在競業市場中，「我的」特色是什麼？用以加強行銷。

如果只追求立即成績，長遠的行銷成本只會越來越多

數據行銷有很多種方式，通常最多生意人在乎的是廣告投放分析、粉專觸及率等數字。然而數據行銷能做的還有很多，甚至能 影響到企業整體的營運方針 ；例如建立目標量化機制、部門流程等。

▼ 例如，集客 IBA 在輔導企業導入數據行銷前，會根據企業品牌跟消費者的 互動歷程 。告訴企業 「在追求數據工具能轉化成收益之前，應該先做什麼、投注前期成本」 。

上圖中，讓診所賺錢的不只是「購買決定」一個環節，而是全部；數據行銷在這五階段中，分別以多種方式搭配其中。企業在追求獲利之前，應該先利用數據對消費者讀心、 引導消費者根據我在網路上散發的資訊，順著資訊一步步來認識我的品牌，漸進掉進兔子洞裡。

如果只追求立即效益，例如一個月投廣收益增加20％！第一次投廣沒問題，但時間一久，每個月想獲得一樣成效轉單，需花費的投廣成本明顯是2倍、3倍、5倍地跳，再來就開始虧錢了。

企業活用數位行銷 ＆ 數據行銷，為未來鋪路

數據行銷常見的執行方法有：
1.市場分析鎖定品牌定位
2.品牌受眾輪廓分析
3.網站追蹤建置
4.SEO 內容行銷
5.品牌搜尋聲量分析
6.社群聲量提升工具
7.GDN 廣告策略分規劃…等

這些方法不會死板板地一個蘿蔔配一個坑；而是同時整合運用。根據品牌現況、對市場的即時觀察追蹤，客製化每個企業品牌專屬的數據行銷導入模式。

俗話說工具是死的，人是活的。每一種行銷工具、行銷策略都有其優勢和劣勢，重點在於能否與品牌條件匹配。企業不管是在優化數位行銷、導入數據行銷、數位數據結合的路途中，都應該把著重於「建立準確的自我認知」以及「把眼光放在長遠效益」。而數據行銷能為企業品牌分析錨定，完整了解「關於我，和我的消費者的一切」、並幫助畫出最適合的行銷戰略藍圖。

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