【數據行銷】怎麼挑選適合的數據，達成行銷目標？
本文轉載自《Digit Spark》，作者為 Lesley Su
數據行銷的精華在於對資料的理解、分析。
大數據時代當道，經歷過數位轉型的企業品牌，現在紛紛往下一步「 數據轉型 」發展；而數據行銷，僅是數據轉型的其中一種應用，可以在開發新商機、規劃活動、衝高品牌知名度等各種行銷策略中，提供大量參考素材和指標。
數據是由「客觀資料＋人為揀選分析」，共同產生意義
資料本身是客觀數字，但 「要蒐集什麼數據」是由人去選擇 。從不同的出發點看數字或指標，都具有不同的意義。
當品牌訂下一個新的行銷目標，例如：希望規劃明年整年的電商活動排程，其中我們首先可以從這個大目標，去細分許多 小目標 提問：要辦幾場活動？活動規模大小？內容可能有什麼？預期要達到的銷售成效為何？…等等； 藉由一遍又一遍地解剖目標、聚焦問題，企業品牌便能逐漸梳理出「我要蒐集什麼數據」來進行有效的數據行銷。
達成數據行銷，背後需要多重各同方面的數據資訊、交叉分析因果關係，來幫助品牌擬定行銷策略。以下我們簡單舉例，有哪些常用數據：
1. 品牌數據：歷史回溯
以「規劃明年電商活動」來說，要分析怎麼規劃一整年的專案，那首先 以「年」為單位回溯過往的品牌銷售情形 就很重要，而不是只看每個單次活動的成效。先 了解品牌銷售的歷史模型，挑出可能有用的指標做詳細分析 ；例如：會員折扣活動的時效和頻率，怎麼搭配 CP 值最高？不同購物節對各種商品的刺激有什麼差別？新商品上市到穩定銷量大概花多久時間？各種商品在什麼時期的銷量變化……等等。
若只單看去年的數字，決定「A 商品去年熱銷缺貨，今年要追加產量！」恐怕太武斷，沒有考量「去年有發生什麼特別的事，A 商品才賣到缺貨嗎？今年會有同樣的狀況嗎？」 品牌在做歷史回溯時，要取得至少 3 年份以上的資料 ，會比較客觀。如果是新成立的品牌，在初創期除 了觀察同質競業的策略、主動多嘗試各種行銷可能性，累積經驗數據 之外，也可以諮詢輔導品牌成長的專業行銷顧問，根據品牌的產業特性、服務產品內容等，提供實戰經驗和有效建議。
2. 數據行銷的第一手資料：現場觀察
對行銷而言，誰的想法最重要？當然是消費者。企業不對研究市場趨勢、分析銷售情形，都是為了能 更理解消費者的內心 。那 直面消費者的現場銷售端，包括實體店人員的經驗、和網路銷售的訂單與客服紀錄，就是最具指標性的數據 ；可以反映出在單次銷售、與長期累積的銷售成效中，消費者針對商品本身、品牌服務流程（網路和實體）、銷售策略（優惠活動等）的反饋。
除了「業績」之外，銷售端能統計、觀察的數據資料有哪些？
• 當日（短期）的銷售數字、售出與退換貨商品統計、來客數與轉換率
• 當執行企劃端的行銷策略決策時，哪部分執行起來比較順？哪部分有困難？為什麼？
• 消費者在購買前的表現、從猶豫到購／不購買，要考慮多久？做出決定的關鍵是什麼？
• 消費者族群輪廓，以及不同族群對於商品的喜好反應和購買意圖
以上，是針對「實體銷售端」做舉例，如果是線上銷售，看不到消費者的臉怎麼辦？其實現在的 B2C 品牌幾乎都採用線上＋實體的銷售模式； 線上銷售反而可以讓品牌用更方便的方法，獲得同性質、且量體更大的數據 ，只要我們了解要在上網路的哪些資訊曝光渠道、埋設哪些的數據抓取機制，經過多次成效監控、調整，就能取得有意義的數據資料。
3. 市場數據資料：市場觀察與社會分析
這是單一企業很難靠自己取得的部分。例如：
• 2021 年全球消費品的消費金額成長
• 2021 年全球電商消費金額成長
要蒐集某一特定產業的市場資訊，企業可以向市調公司購買資料、從國內外政府公開資訊網站、海關進出口系統資料庫、經貿類研究機構發表的趨勢刊物……等，獲得比較偏向市場整體、概略性的的商業洞察；做為企業未來目標的有效參考， 但當進一步、要邁向把大目標具體化、切成小目標執行時，經營者需要更細緻、更實務經驗導向的數據來輔助決策。
企業亦能自行研究 Martech 數據分析工具來獲取資料，但要採取這樣的作法，內部需要有對數據分析足夠敏銳、同時又了解銷售執行的專家；這種專家的在培育、留才都不容易。因此 一般企業通常會尋求與外部數據顧問、行銷策略顧問合作；成本低、又能快速獲得「兼具數據分析和行銷策略整合」的即戰力。
行銷專家怎麼挑選「有用的數據」
行銷專家研究潛藏在網路世界的人們、錨定出「可能是這個品牌的潛在客群」為目標對象，想辦法獲取他們的網路搜尋意圖， 幫助品牌了解廣大的潛在客群。
另一方面，行銷專家也藉由「SOV 聲量調查」、「熱門關鍵字」、「搜尋熱點分析」、「輿情監測」等等技術， 為品牌分析市場現況、與競業競爭情形。
經過大量蒐集、分析數據，專家可以為企業提供這些信息：
• 不同的潛在客群人們，都在討論什麼？
• 對「A 產品」有興趣的人，還會對什麼有興趣？
• 產業內不同深度議題／流行話題拋出去時，引起的關注度效果
• 我的品牌在網路上的聲量、能見度、品牌好感度
• 同質競品在消費者世界中的聲量
• 隨著社會變化、消費市場正在發生什麼改變
• 我的品牌「業績好壞」背後，是什麼其他原因影響著消費者？
結語：聰明的人類懂得「挑選適合的數據，來為我們服務」
引用《使用數據的技術》一書作者：車賢那 博士的話：「 讓數據為人類做事，最後還是要由人類，決定未來的方向。 」
把數據賦能至行銷，就是有效為人類做事的一種；藉由數據得到適宜的洞察，快速幫助品牌連結出大量數據交錯背後的意義、發揮數據的價值，進而採取行動改變品牌、甚至進一步影響消費者，在市場取得成功。如果想了解數據行銷怎麼應用在品牌策略，也可以參考 Digit Spark 的旗下顧問型品牌「集客數據行銷」，了解更多訊息。
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