Chapter 10 價值溝通與行銷資料科學

一、翻轉零售--大數據帶來的零售業革命

零售業的歷史非常悠久,過去業者要佈建一個零售網,必須要考慮顧客、產品、位置、通路等四大因素,而現在進入大數據時代,行銷資料科學不僅賦予零售業新的意義和使命,還加進新的「時間」因素,等於讓所有零售業進入全天候、全通路營業的境界。

美國賓州大學旗下華頓商學院教授艾瑞克·布萊德洛(Eric Bradlow)等人於2017年,發表了一篇文章﹤大數據與預測分析在零售業中的角色﹥(The role of big data and predictive analytics in retailing),裡面提到大數據零售的五大構面:顧客、產品、位置、時間、通路,如圖1所示。

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圖1 大數據零售的構面

繪圖者:廖庭儀

資料來源:Bradlow, E. T., Gangwar, M., Kopalle, P., & Voleti, S. (2017).

“The role of big data and predictive analytics in retailing.” Journal of Retailing, 93 (1), 79-95.

1.     顧客(Customer)

大多數的人一想到大數據,直覺的反應就是要擁有或處理很多的資料。事實上,即使企業所擁有資料量未達大數據的標準,以目前的行銷資料科學技術,已經可以協助企業做到個人化行銷。在零售業裡,常用的顧客資料來源包括:個人信用卡的刷卡資料、IP位址、註冊用戶登錄等,企業可將這些資料來源,連結內部顧客關係管理(CRM)系統中的交易資料、email調查資料、來店消費資訊等,以進行資料分析。甚至企業還能結合社群媒體的資料,以及「用戶生成內容(User Generated Contents, UGC)」等,讓顧客資料變得更有價值。

2.     產品(Product)

在大數據的時代,不但產品品項越來越多,產品資料也從一維的產品基本資料,擴展到第二維的產品屬性面向(特色、品質、設計、知覺、擴增產品服務…等)。在這樣的發展趨勢下,零售商將擁有更多元甚至是動態的產品資料矩陣,進而協助企業做到個人化行銷。

3.     位置(Location)

能在任何特定的時間,定位消費者「位置」的能力,為零售業開展了新的契機。無論是在店內或店外,零售商可將消費者所處的位置,與公司的顧客關係系統(CRM)進行連結,並從消費者的購買歷史中,推薦他們最可能購買的產品。例如:當消費者接近零售店時,主動提醒消費者優惠資訊,吸引消費者前往購買。或是當消費者在店內消費時,提醒消費者特價商品的優惠出現在哪一區。這樣的效益,對零售商來說,短期內顯而易見,但應考量是否牽涉到消費者的個人隱私,以及對消費者所造成的負面影響。

4.     時間(Time)

在零售資料中加入了時間的維度,會使資料量變得更為龐大。過去零售業只能分析每月或是每週的消費者資料,但現在已經可以連續測量消費者的瀏覽產品行為、行走動線、購買的品項、賣場環境變化等。例如:零售商想發展最好的折扣組合、改變產品擺放位置、或是改變消費者的動線,這些決策因為加入了時間的維度資料,並透過資料分析得以實現。除此之外,將時間維度資料與POS系統、CRM系統連結,零售業在倉儲管理上也更即時、更有效率。

5.     通路(Channel)

現在的消費者在購買產品前,通常會先搜集產品資訊,並詢問他人的購買經驗等。企業若能收集、整合並分析這些資料,將可協助企業了解、追蹤消費者的購買歷程,並對產品利潤進行評估。此外,消費者收集資訊與實際購買的行為,極有可能發生在不同的時空,零售業要意識到新型態購買行為的出現。例如:消費者可能先到實體通路觀看產品,之後再到網路平台進行購買;或者消費者先在網路平台蒐集產品資訊,再到實體商店體驗後進行購買。零售業要能收集並分析各種不同接觸點的資料,以進行更有效的通路管理,甚至發展或運用新型態的通路類型。

今日零售業所產生的資料量大幅增加,企業若能妥善運用以上的五項構面,一定能更精確地掌握消費者行為,制定更佳的行銷策略。

二、超越通路─多通路、跨通路與全通路

智慧行動裝置的盛行,使得線上與線下購物的界線逐漸趨於模糊,個別消費者能使用多個零售通路前來購物,例如實體零售商、官方網站和行動裝置等,消費者的購買行為一舉跨越了時間、地理環境的限制。

相對地,通路概念的發展也從過去的單一通路,發展到多通路、跨通路,再進入到整合虛擬和實體之全通路零售模式,如圖2所示。

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圖2 通路概念的發展

繪圖者:周晏汝

以下簡單對多通路(Multi-channel)、跨通路(Omni channel)、全通路(Omni channel)進行說明。

1.多通路(Multi-channel):企業發展多種通路,包括:實體店面、網路商店、行動購物等與消費者進行溝通。例如:一家公司同時擁有實體店面與網路商店。

2.跨通路(Cross channel):企業在多種通路之間,進行交叉銷售(Cross-selling)。例如:消費者在一家公司的實體商店進行消費,銷售人員同時介紹其購買該公司網路商店上的產品。

3.全通路(Omni channel):以消費者為中心,透過企業實體通路與虛擬通路的融合,提供消費者個人化的行銷服務。例如:無論消費者曾經在企業的哪一種通路消費過,企業都能透過不同的通路,提供消費者購買訊息、協助消費者進行採購並做好售後服務。

實務上,多通路、跨通路與全通路背後的差異,不只在通路之間整合的程度,還包括組織結構的設計、資訊庫的整合程度。在多通路階段,各通路部門之間彼此獨立,有時甚至相互競爭。各通路部門的資料庫彼此之間並未整合,各通路部門追求自身通路利潤極大化。

至於跨通路階段,各通路部門之間雖然彼此獨立,但相互合作。各通路部門的資料庫開始進行整合,各通路部門透過合作,將彼此的利潤擴大。到了全通路階段,各通路部門融合成同一部門,擁有單一來源的資料庫,並以提供消費者個人化的服務為終極目標。

在全通路時代,能讓企業在各種通路上的商流、物流、金流、資訊流,做到真正的無縫接軌。對企業來說,在商流上,實體通路與網路通路的布置,可以有一體性的設計。讓消費者在實體通路與網路通路所呈現的消費者體驗,能夠產生具體的綜效。

在物流上,消費者能在線上即時看到產品的庫存狀況(通常網站上會呈現目前的庫存總量,但後端系統可以即時看到各實體分店以及網路商店上即時庫存量)。在配送上,除了到店取貨、超商取貨、宅配到家(宅配還分貨車、機車、無人機配送…等),也因此,在全通路的發展趨勢下,物流的挑戰也越來越大。

在金流上,全通路提供整合各種付款型態(現金、線上支付、行動支付…等),搭配各種通路的優惠(紅利點數、優惠券…等)的服務;在資訊流上,一旦消費者曾經在客服中心(call center)留有消費、客服紀錄,當消費者到達實體商店進行消費時,店員能夠根據平板等裝置所呈現的資訊,提供延續性服務。

最後,別忘了,如何有效蒐集與分析這些消費者在支付過程中的所有資料,有助於企業更了解消費者心理與實際行為,進而發展後續相關的行銷定價及推廣方案,則是我們行銷資料科學的終極目標。

總之,從多通路、跨通路、到全通路,一旦資料庫整合的程度越來越高,而行銷資料科學所能創造出來的價值也越來越大。

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行銷資料科學|大數據x市場分析x人工智慧

作者:鍾皓軒,羅凱陽,蘇宇暉
出版社:碁峰
出版日期:2019/07/30
語言:繁體中文
定價:520元
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