系列二:行銷活動利潤模型與最佳決策點分析【顧客資料蒐集與清理篇】
在系列一(連結請點此),筆者介紹了本主題的個案情境介紹,並且遇到了五大難題:
- 一開始所蒐集到的資料結構應該要如何形塑?
- 如何用高層、中階主管、執行夥伴聽得懂的話,來實踐精準行銷?
- 到底哪些才是高購買率的消費者? 又如何建構「接地氣」的方案?
- 如何自動評估精準行銷的財務效果、策略執行與落地方案?
- 本案能否提高了行銷成效,減少客訴,甚至是開源賺錢與節流省錢
在系列二,筆者將帶領讀者解決第一個難題:「一開始所蒐集到的資料結構應該要如何形塑?」 。
首先,第一個面對到的問題即是「客戶CRM資料要以什麼樣是形式創建?」
先從整理好的CRM資料,表1來回答本疑問(讀者可以從此連結,來查看表1的真實資料),表中每一橫列(Row)代表一位顧客的行銷活動記錄,每一直行(Column)代表每一個變數的記錄。相信讀者可從表中看出一些端倪,這時候可以花幾分鐘想想,該資料表包含了什麼樣的元素?
細看表1,筆者蒐集資料要考量的要素可以歸納出三大項目:
- 人口變數:每一位客戶購買本商品時,管理者會想要知道的顧客資訊,如表1的客戶年齡、行業別、教育程度等與客戶切身相關的變數。特別要注意的是,這些變數通常難透過後天的行爲所改變,所以通常不可變動。
- 行爲變數:該變數通常會由該知識領域的專家進行制定,如表1呈現的全部活動跟該客戶連絡次數、過往滿意程度等可以直接或間接控制的變數。
- 目標變數:即與公司KPI聯動或直接相關的重要變數,在資料科學中,通常就是被預測的變數,以利公司後續挑選正確的對象來執行精準行銷,如表1的是否「買A商品」之欄位,若「買A商品」之欄位顯示為1,則代表該橫列的顧客有「購買」;若為0,則代表該橫列的顧客「無購買」,若後續在公司顧客尚未購買A商品前即能預測其有高購買意向,即可先行對其做個人化精準行銷。
Jasper這時回問:「哦!那除了上述變數外,是否還有相關的變數可以建立呢?」
其實在客戶資料庫中,亦可包含諸多種類的變數,柯特勒(Philip Kotler)在《行銷管理》(Kotler & Keller, 2016)一書中所提,在進行市場分析時,區隔的變數包括:地理類、人口統計類、心理類、行為類,如圖12所示。若大型企業有實施會員制或平時已經有蒐集客戶個別CRM資料的習慣,不妨可以從圖12再次檢視是否有可增減的重點區隔變數。但以筆者數位轉型輔導的經驗觀察,若中小企業已能將與業務相關的「人口變數」、「行為變數」與「目標變數」共3種變數做好蒐集與建制工作,便已經有相當程度的水準可以進行個人化「精準行銷」分析了。
Jasper繼續追問:「那有沒有什麼經濟實惠的蒐集方式呢?就是低成本的蒐集方法?」
對於大型企業來說,通常則會藉由SAP等相關系統來蒐集與統籌CRM資料;對於中小企業來說,其實要蒐集資料,最經濟實惠的方法即是善用「問卷與訂單」。在顧客購買產品的當下,予以誘因填寫問卷或會員資料,並針對欲蒐集的資料進行提問,蒐集其「人口變數」。再來資訊與行銷人員可共同協作,進而找出顧客過往消費足跡,來記錄客戶的「行爲變數」,如:客戶連絡次數、與顧客聯絡方式等,逐步完善自己的客戶資料庫!
在彼此的協助下,Jasper此時已掌握足夠的資料蒐集訣竅,開始帶領團隊四處蒐集資料外,亦綜整了過往四散各地的顧客資料。最終皇天不負苦心人,Jasper統整了39,554位顧客對A商品的實際購買狀況的資料。請讀者特別注意,本案提供的所有資料皆為非真實之模擬資料。Jasper在過程中有蒐集其他不同商品的資料,也利後續商品的精準行銷策略。
蒐集完畢A商品資料後,Jasper再次提出疑問:「呼~! 千辛萬苦蒐集好資料了! 接下來該如何分析呢?」
筆者還沒有接話時,Jasper便磨刀霍霍向豬羊的繼續說:「非常期待接下來的如何變魔術,來分析手邊現有資料呢?!」
References
Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing management (15th global ed.).
作者:鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司 創辦人)、蔡尚宏(臺灣行銷研究 資料科學家)
繪圖者:周晏汝
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