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企業 DMP:零售 4.0 的價值核心

  • 2019.5.7
  • 最後更新於 2019.5.7
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全通路 (Omni-Channel) 的零售 4.0 概念在資料經濟時代開始被零售業高度關注,也開始成為企業 CMO、行銷主管的核心思考焦點。當其概念與應用方向已經開始聚焦之際,企業還需要的是 DMP(Data Management Platform)具體的執行方向。

 

如果您還未了解 DMP,請參考 Etu 同事寫的這三篇文章:《大數據的行銷應用,建構企業私有 DMP》《從 Data Warehouse Offload、Data Lake 到 Data Management Platform》《以 DMP 抓人》

 

DMP:零售 4.0 分析應用變革

 

DMP(Data Management Platform)在過去幾年主要是用在幫助廣告平台投放受眾的管理與效益分析。但零售業,許多企業卻敏銳的發現,DMP 的應用其實可以更寬廣,若能轉化成為幫助企業了解消費者,並支援行銷技術的數據平台,將可以產生更大的加乘效益。但在分析的應用方向,跟過往零售業常用的運營分析常常會有所混淆。透過Etu團隊的研究與經驗,可以分類成為以下個主要項目:

 

  1. 分析素材:從銷售成果的分析項目,增加到了解客戶消費前/後的數位足跡。
  2. 分析標的:從分析商品的銷售成果,進階到分析消費者的習性與偏好。
  3. 分析目的:從評估顧客是否購買,延伸到瞭解客戶的滿意程度。

 

從以上三點可以了解到「零售 4.0」與 DMP,主要的關聯將會在「數位行為」上的分析應用。分析核心將從「商品』變成「消費者」、從分析銷售「結果」,變成解析消費「因子」,企業累積的這些分析成果,最後將成為預測顧客未來行動的核心數據,如果企業想要更深度的認識並解析您的顧客,DMP 就是你不能不知的核心應用。

 

從數據中還原個人特質

 

簡單來說 DMP 就是一個把「行為」原料 轉換為「個人」特質的數據工廠。每一個「人」每日都有數千到數萬筆與外界環境接觸的紀錄,這些紀錄包含您在早晨的電子郵件中獲得健康俱樂部的水療 SPA 試用券、下班時在捷運上的觀看了當紅戲劇的進度、晚上吃飯後帶著健康手環的跑步健身的歷程資料,這些資料都代表了一個人的零散且片段行為。這些紀錄如果沒有經過有架構的整理,那就只是一些行為紀錄,只是一些含金量很低的雜亂紀錄而已。

 

要如何將這些看過、點過、開過、買過的數位行為變成能夠代表消費者特質的量化資料,轉換為可讓業務與研究人員可容易解讀與延伸研究的「作息習性」、「消費價值觀」與「生活態度」,這些就是 DMP 的核心價值。

 

根據行銷大師菲利普·科特勒 (Philip Kotler) 對消費者「購買行為」所定義:人們為滿足需要和慾望而尋找、選擇、購買、使用、評價及處置產品、服務時介入的過程活動。

 

想要更自動化的達成解析消費行為:DMP 的自動紀錄蒐集、與行為量化指標,就是必要的基礎建設。以下呈現 DMP 如何由最底層到上的行為數據,逐層歸納到客戶個人特質。

 

顧客定位 客戶A 是首次消費用戶
產品需求度:新生兒用品(80.1%)
產品需求度:輔助營養品(53.3%)
客戶親合度:53.12%
EDM 回應度:49.12(平均 38.21)
EDM 最高 回應類別:新生兒用品
顧客習性 客戶A 關注新生兒用品類別 69%、其他類別 31% 
近期來訪指數:72.21,高於同期註冊者 34.2
總消費次數 1 次
平均消費密度(日) 33.3%
下次消費週期:N/A(次數不足以判別)
行為統計 客戶A 近七日來訪三日、共 5 次、觀看過 3 類嬰兒用品,平均拜訪 15 個頁面
A 在 7 個月前註冊為會員,半年內來訪 8 次,最近 30 日佔了 62.5%,有上升趨勢
EDM 主題開信率 新生兒用品:50%、輔助營養品 100%、學齡後商品 0%
前次 EDM 開信:30 日以內
行為事件 4/1(六)客戶 A 客戶來訪,觀看了 3 類嬰兒用品,11 種產品、29 頁面
4/2(日) 客戶A 客戶來訪,觀看了 1 類嬰兒用品,3 種產品、8 個頁面
4/5(三)客戶 A 客戶來訪,觀看了 2 類嬰兒用品,4 種產品、9 個頁面、有一張訂單,是 1 個奶瓶、2 個奶嘴
前六個月寄送過六次 EDM,促銷主題主題分別為:2 次新生兒用品、1 次學齡後商品、2 次學齡前商品、一次營養品

 

DMP 與 CRM 的差異

 

DMP 是一個數位時代的衍生產物,與消費者關係為主體的 CRM 在概念上很容易被一起思考與比較,CRM 的客戶資料與跟 DMP 會有哪些差異呢?

 

 

  • 內容的差異
    DMP更著重在數位行為的紀錄,但現在消費者在網路或手機上要購買一個商品時,會衍伸出來的行為會有「搜尋」、「比較」、「詢價」、「購買」、「保固」、「送修」、「評價」、「分享」等行為。這些「行為」資料在數量上會暴增千萬倍,但含金量卻少了許多,清理資料的流程也複雜許多,此時一個高運算量的自動化行為分析工廠就是必要的價值核心。
  • 分析應用的差異
    建構在 DMP 平台上的分析主體,應從產品為主軸的分析轉變成以顧客為主軸。例如過去的銷售報表中,最常見的就是各商品的銷售日報、月報、熱門商品趨勢等等以產品為中心的分析報表。但有了 DMP 後新增加的延伸標的就會變成顧客了的消費習慣,例如:找到對新型商品比較有興趣的客戶、區隔會購買知名品牌的顧客,或是分析願意接受高價位綠能商品的客群。所以簡單來說:DMP = 行為資料的整合與處理 + 消費者的行為建模 =「個人」特質量化的自動化平台

 

 

以消費者為主體的並不是一種新的分析方法或概念,過去都是市場調查公司與商業顧問公司所執行,使用問卷或質化的焦點團體來做消費市場的研究。

 

但若企業能自主建立 DMP,這些分析成果就能夠被常態性的產出,成為讓行銷、企劃、業務、營運等單位人員可以自主取用的數據。就不再是偶一為之的年度專案、或花費較高的消費者行為的研究個案

 

最終價值

 

數位時代網讓人與人的溝通變得更少,所以企業可以藉由 DMP 的建置從另一種方式累積對顧客的認識。但我們最後還是必須了解到不管消費者的行為被紀錄得如何仔細,客戶被區隔得如何細緻,預測做得如何準確。這些演算法或洞察成效,都還是需要建立在產業專家對於顧客的深入了解與累積認識,最後才能成功轉化為資訊系統的自動化流程。大家都知道「巧婦難為無米之炊」,而 DMP 現階段就是企業所需要的新型食材與廚具,幫助產業專家做出一盤美味料理。

 

 

 

本文作者為 Etu 產品經理 施閔堯(Russell Shih)

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