數據驅動數位行銷多元工具應用系列

前言：
數據趨動（Data Driven）與數據分析是目前企業人才必備的思維及能力。企業在推動數位轉型之際，如何讓各階層主管、行銷人員、網站管理人員，擁有數據驅動的概念，將有助於行銷策略的規劃與執行。
而將數據驅動的思維，應用到數位行銷領域，最重要的理論莫過於「行銷漏斗」（如圖1所示）。行銷人員無不希望透過各種方式，來提升漏斗背後各階段的轉換率，以增加營收；或是透過更少的行銷預算，來落實數位行銷策略，以降低成本費用。
本課程以行銷漏斗為出發點，以十大主題貫串【數位轉型 x 資料科學ｘ資料驅動】，提供不同情境應用工具，期望培養學員行銷資料科學素養及技術。

學習主題：
主題一：許多人都誤解了行銷漏斗！您知道行銷漏斗與顧客旅程地圖之間，有著孿生兄弟的關係嗎？
本主題強調釐清何謂行銷漏斗。關於行銷漏斗，學術界與實務界有著許許多多不同的版本。結果造成在溝通上，您談的漏斗與我談的漏斗之間可能存在著很大的差異。舉例來說，轉換率的計算，是以第一層做比較，還是與上一層漏斗做比較，這似乎就沒有定論。此外，影響轉換率的因素很多，但許多人卻不知該如何提升？事實上，我們可以借鏡顧客旅程地圖的概念，來協助提升轉換率。了解這些理論，將有助於我們提升行銷漏斗各階層的轉換率。

主題二：數據驅動時代來臨！透過數位驅動概念與工具，做好數位行銷
本主題主要在介紹何謂「數據驅動」（Data Driven）？何謂「數據驅動決策」（Data Driven Decision Making）？何謂「數據驅動行銷」（Data Driven Marketing）？ 常見的行銷量化指標有哪些？企業在推行數據驅動行銷時的障礙為何？該如何解決？最後，並探討如何藉由數據驅動的概念，做好行銷決策。

主題三：透過網路輿情分析，了解消費者與競爭者
瞭解各種網路輿情的來源（如社群網站、線上討論、電商網站、人力資源網站……等），探討網路輿情對數位行銷的影響。並學習如何透過網路爬蟲，抓取各種網路輿情的資料，以做好消費者分析與競爭者分析。

主題四：GA分析一點都不簡單！抓取與整合網路分析工具背後的原始資料，做好漏斗分析
為了增加行銷漏斗背後各階層的轉換率，行銷人員往往會透過網路分析工具（如，Google Analytics，GA）報表，來協助自己製定網路行銷的決策。同時，多數網路行銷的從業人員也認為，會看這些報表就代表自己有能力做好網路行銷，甚至是有能力做好網路行銷數據分析。但事實上，這僅僅只是最低階的網路數據分析。更高階的使用者，要能透過付費或自建的方式，抓取到網站分析工具（如G A）背後的原始資料（Raw Data），以及網站的log檔，甚至還能與公司（網站）其他資料集進行整合。再透過Python等程式，對企業進行客製化分析。這個過程，分析的資料來源變得更廣，分析的方式也變得更加多元。

主題五：網路行銷漏斗分析：了解流量來源、TA、廣告優化及顧客旅程
本主題藉由網路流量分析，對行銷漏斗的應用進行整體性的介紹。從了解流量來源、描述TA樣貌、到行銷漏斗各階段（從曝光、點擊、瀏覽、下單、成交……）轉換率的說明、再到透過關鍵字優化、社群多媒體廣告優化、A/B 測試、並繪製出顧客旅程地圖分佈、分析顧客活耀時段等，以提升轉換率。

主題六：別讓精準行銷只是口號！行銷活動利潤模型與最佳決策點分析
為了增加會員，透過不同的廣告媒介來吸引流量。但如何能考量成本指標，讓行銷漏斗的獲取顧客（Acquisition）階段，能有最好的衡量效益指標。我們將透過機器學習演算法，以資料科學，提供行銷人員、管理人員快速採行適宜的行銷策略方案，優化後續各階段之效益。

主題七：善用A/B測試提升顧客活躍度！
本主題強調激發行銷漏斗的互動（Activation）階段，了解客戶對於企業提供服務的互動性，測試不同的方案對於顧客互動提昇的效益。行銷漏斗中不可或缺的一環為A/B測試，它可以協助我們找出不同階段中更貼近消費者喜好的的方案。以評估購物行為特質（如：評測不同方案停留時間的長短）、轉換率性質（如：評測跳出率的高低）以及多重方案性期（如：不同UI/UX設計成效評估等相關KPI評估）來介紹A/B測試的應用。

主題八：別讓您的顧客在不知不覺中流失了！顧客流失預警分析
本主題強調行銷漏斗的流存（Retention）階段，這也是行銷漏斗中最具挑戰的一環。因為留住一個老用戶的成本要遠遠低於獲取一個新用戶的成本。縱使第一階段不斷地的開發用戶，若是產品缺乏黏著性，用戶就來得快去的快，縱使讓新用戶不斷湧入，另一方面又迅速流失。該工具讓我們能預測有多少顧客在多久的期間內可能會流失？為了避免顧客流失，我們要採取的挽留行動為何？針對不同客戶的痛點，要提供那些最具產品價值之方案，延長顧客生命週期？善用該具同時對於提升收益（Revenue）及傳播好的口碑滿意度的推薦（Referral）都會有很大的助益。

主題九：購物籃訂單作戰計劃－商品搭售分析
本主題強調提升行銷漏斗收益（Revenue）階段，透過顧客的歷史銷售記錄，讓行銷人員在上百、上千的產品中，可以輕鬆挑選高商業價值的產品，找出可以搭售的商品組合，可以提高顧客的對企業的終身價值。該工具對於提昇行銷漏斗的活耀（Activation）階段、流存（Retention）階段、以及之後的推薦（Referral）階段，都能產生正向的循環。

主題十：寫文高手－小編寫手機器人
由於社群行銷在行銷漏斗各階段中環環相扣，社群消費者除了定期追蹤部分品牌的粉專，有時也會因為看到感興趣的圖文內容（不論是廣告或朋友分享）而追蹤新的品牌（Acquisition、Activation）。追蹤之後，或許會看看這些粉專平時都發那些貼文（Activation、Retention）。接下來幾周，因為定期看到新粉專的貼文或促銷活動，漸漸被貼文說服，最後完成轉化（Retention、Revenue）。之後，若對商品或服務有疑問時，也會到粉專私訊。如果喜歡產品或粉專，使用者將可能分享相關資訊給朋友（Referral）。本主題即在應用數據科技，環繞於整個行銷漏斗各階段的效益，透過小編寫手機器人，抓住消費者的眼球及其心之所向。

學習目標：
本課程為第一線數據分析使用者及管理階層，提供一套快速且易了解的分析成果。課程透過模擬分析介面實作，佐以行銷及統計、數據分析相關理論，教授學員操作及應用數據分析成果。期望能幫助第一線人員在不同主題得到有效的視覺化成果，提高並創商業價值，為企業帶來更多的利潤及提高顧客滿意度。

• 培養學員養成數據驅動的思維與行銷資料科學的基本知識，包括背後的行銷研究方法、研究設計及研究工具，提昇工具使用目的之知識。
• 以多項不同的理論與行銷案例情境作為教學背景，並用分析工具講解工具本身背後的統計及和式操作原則，強化學員的數據分析思維，提昇落地應用的效益。
• 資料主導分析成果，影響最終行銷決策。以案例及工具操作實戰，模擬多情境，提昇數據分析工具應用技能，創造更多的行銷效益。