《跨境電商行銷戰略》精準行銷大布局｜策動企業獲利大未來

▉撰文/台北市立大學 都會產業經營與行銷學系副教授 林郁翔 ▉照片來源/Shutterstock

 

　　隨著資訊科技發展與人工智慧普及,許多企業開始發展智能行銷(intelligentmarketing)。智能行銷是指企業結合行銷理論、數理統計和資料科學等專業知識,來自動化和優化跨境電商價值鏈中的行銷活動,包括產品開發、行銷和客服的執行和決策過程。事實上,智能行銷觀點植基於行銷決策模式學派觀點,不論是大數據還是小樣本的顧客交易數據,都能夠透過數理統計,掌握顧客的異質性和動態性,進行互動式和連鎖式行銷。它能夠準確預測顧客購買行為,並自動調整行銷內容和策略,以確保最佳的結果。智能行銷的目標是提高行銷效率,節省時間和資源,同時提供更有價值的顧客購買旅程體驗。

▲企業應掌握顧客的異質性和動態性數據,量身訂制個性化廣告,並開展精準的行銷推廣活動或行銷企劃。

 

數據驅動完美行銷策略

　　要建構企業的智能行銷,數據驅動是關鍵,因為企業都知道會員數據的應用至關重要,但對於顧客行為的解讀卻常常感到困惑,是以台灣企業在行銷方面面臨著眾多挑戰。這些挑戰包括:企業是否真正了解他們的顧客?如何找到搖錢金牛(TA)?產品定位是否足以建立品牌識別度?廣告和推廣活動是否能動人心扉?此外,廣告成本不斷上升,如何實現更20行銷進化精準的廣告投放?競爭者定價或成本加成定價忽略顧客願付價格,如何才能精準定價,讓企業獲利極大化?企業應該開發哪些新產品才能贏得市場?顧客何時上門,能否預測?顧客究竟是一見鍾情還是鍾情一生?面對諸多挑戰,企業必須具備深刻的顧客洞察力,而數據無疑是關鍵所在。

　　如前所述,企業需要瞭解顧客的異質性和動態性。對此,企業可分別從宏觀與微觀二個層面,完善行銷操作中的顧客洞察。在宏觀層面,企業可以透過6個標籤來觀察,包括顧客的新增率、流失率、轉化率、購買頻率、新客/主力客單價和喚醒率等,來評估整體的顧客狀態。在微觀層面,企業可以透過10個標籤來掌握每位顧客的異質性和動態行為,分別為:

1.RFM標籤,包括顧客的最近購買日期、購買頻率和購買金額,這有助於衡量每位顧客對企業的價值貢獻。

2.顧客活躍度,預測顧客未來的活躍程度,是否會更頻繁地購買。

3.顧客交易穩定度,反映特定顧客的交易行為是否穩定。

4.顧客過去價值,衡量每位顧客過去為企業帶來的收益總額。

5.顧客終身價值,考慮顧客關係維護成本,預測個別顧客未來為企業帶來的總收益。

6.顧客靜止戶,預測顧客何時會停止購買。

7.顧客再次購買時間,預測顧客下次購買的時間。

8.入店資歷,考慮顧客從第一次購買至今的天數。

9.顧客狀態,區分顧客是新客、主力客、瞌睡客、半睡客還是沉睡客。

10.喚醒率,係指衡量喚醒瞌睡客、半睡客、沉睡客的成功比率。

　　瞭解宏觀和微觀的顧客動態標籤將有助於企業更好地鎖定現有客群和複製新客群,以及進行後續的顧客關係行銷。

 

3大循環的數據驅動藍圖

　　要完善數據驅動的行銷策略,得從產品定位、精準行銷、開發新品幾個層面著手,形成一個最佳化營運與銷售的循環:

 

循環1》產品定位

　　首先,產品定位一直是行銷策略和品牌策略的核心。然而,建立具有識別度的產品定位並不容易,企業需要了解顧客如何看待自己及競爭對手的產品,確保員工在進行產品定位描述,可以就產品的屬性功能、利益用途、品牌個性和形象等,形成產品價值主張的基礎,作為顧客選擇購買的具體理由,並且突顯產品與競爭對手的差異性。

　　然而觀察顯示,亞洲企業在廣告行銷中較常傾向於強調品牌的屬性功能、利益用途,偏好描述產品CP值和給予折扣,但這種策略往往難以引起顧客的情感共鳴。有時產品折扣打到骨折或老闆跳樓大拍賣,顧客仍然不為所動,這反映出品牌價值不足的問題。相對而言,具有高品牌權益的產品,如Johnnie Walker、LV或星巴克,通常更善於訴諸夢想或情感,以引起顧客品牌共鳴。

　　再從馬斯洛的需求層級理論來看,你的品牌是訴諸情感(如台啤)還是賣夢想(如Johnnie Walker),可獲取較高的利潤?在電子商務和社交媒體的環境下,產品定位分析變得更加重要。企業可以從顧客的評論、銷售數據入手,來了解顧客如何看待他們自己的產品以及競爭對手的產品特點和差異,以及從品牌建構觀點,探討顧客評論對於品牌的描述,以利後續發展品牌策略。這種深入的洞察有助於企業發展具有高識別度的品牌。

 

循環2》精準行銷

　　明確的產品定位之後,接著企業要善用廣告和推廣活動來吸引目標受眾,但是要怎麼做?如何實現精準的廣告投放?企業應該開發什麼樣的新產品才能獲得成功?想要解決這些行銷問題的關鍵,同樣在於企業是否能夠充分掌握顧客(或產品)的交易資料、顧客評論以及企業的行銷活動資料。

　　精準行銷是指企業透過細緻入微的顧客數據分析,來確定目標受眾的需求、興趣和行為,然後利用個性化的廣告行銷訴求或體驗,向目標受眾傳達產品訊息,以增加銷售和顧客忠誠度。在這方面,行銷決策模式學派提供了許多高質量的統計模型協助解決這些問題。這些模型不僅能處理小樣本數據,還能提供高預測準度的個人模型參數。這使得企業能夠針對個別客戶量身打造個性化的廣告,並開展精準的推廣活動或行銷企劃。相較之下,實務界目前常用的機器學習或深度習技術在解釋模型參數方面存在一定的挑戰,且通常需要依賴大量數據才能進行有效分析。而行銷決策模式學派所提供的統計模型,在這些方面表現出更優異的性能,能夠量身定制個性化廣告,並開展精準的行銷推廣活動或行銷企劃。

 

循環3》新品開發

　　再者,從精準行銷模型分析取得的數據,能成為企業開發新產品的依據。當企業成功開發新產品後,必須能預測新產品生命週期銷售擴散趨勢,以及規劃不同生命週期階段行銷策略的能力。舉例來說,當一個產品首次上市時,在產品導入期間,最早接觸產品的是創新者和意見領袖。當意見領袖和那些關注口碑的早期大眾開始分享產品時,他們的行為會對銷售產生重大影響。如果口碑評價是正面的,產品將進入銷售成長期。當重視產品評價的晚期大眾也開始採購產品時,產品的生命周期就進入成熟期。最後,隨著落後者進入市場,產品進入銷售衰退期。

　　再者,企業必須能夠識別不同生命週期階段的消費者(異質性)與銷售動態(產品銷售生命週期變化),以制定動態行銷策略,從而提高銷售業績。以亞馬遜為例,企業可以在其網站上查詢每位評論者的追蹤者數量和點讚數,以判斷評論者是否具有意見領袖的特質。此外,利用顧客的交易和評論資料所構建的個人化精準模型參數,讓企業可以採取由下(顧客端個別顧客數據)往上的方式,歸納偏好特定產品屬性的目標客群,並以此作為關鍵字廣告投放的基礎。這種關鍵字廣告投放方法的準確性與效益,應優於Google或社交媒體(從上往下的視角)提供台灣(或美國市場)所有顧客對特定產品搜尋的關鍵字數據所帶來的廣告投放效益。同樣地,如果企業能夠掌握個人精準模型,即可從下(顧客端需求)往上地預測出未來要開發的數百種新產品組合中,每一種新產品組合被購買的機率。

　　總而言之,企業可以根據前端銷售資訊來決定未來應該開發哪個新產品,來實現最大的利潤,並省下開發的龐大時間和成本,提高新產品開發成功率。此外,還可以結合前述的產品銷售預測模型,來預測未來的產品動態銷售量,並制定不同階段的動態行銷策略。更有甚者,對於資源充足以及能夠快速少量多樣生產,並提供卓越物流配送能力的企業,還可以採取先銷售後生產的策略,少量多樣生產新產品,以滿足所有會員對新產品的偏好。

 

不可忽視的定價策略

　　定價策略也是一個關鍵問題。傳統的競爭者定價或成本加成定價方法,會忽視消費者的願付價格。這可能導致定價過高,從而引起消費者反感，或訂價過低，損害企業利潤。因此，企業應考慮顧客的價格敏感度來制定精準定價,以最大化盈利。

　　換言之,推廣活動應該基於個別顧客的價格敏感度來調整推廣或促銷手段,以最大化企業的盈利。例如,針對價格敏感度較高的顧客,可以提供買一送一活動(如星巴克),以最大程度地增加企業的盈利。此外,企業還應該注意維護品牌形象,避免採取打折降價的手段。

 

預測顧客何時上門

　　另外,顧客何時上門消費也是企業非常關心的問題。如果能夠預測顧客何時上門消費,企業可以進一步預測營收和到店人數,更能據此控管進貨庫存和所需的人力配置。目前已有文獻探討購買時間預測模型,可以預測個人下次的消費時間。因此,如果企業能夠掌握前述的精準行銷模型和下次購買時間模型,就可以規劃精準的行銷活動。例如,當企業能夠預測顧客下次購買的產品、時間、產品屬性偏好和願付價格時,就可以依據顧客對產品屬性的偏好量身訂制個人化精準廣告投放給目標客群,甚至能根據預測購買時間天天舉辦行銷推廣活動。此外,企業還可以針對處於不同狀態的顧客(如沉睡客)開展個性化行銷活動,喚醒顧客回購。

　　最後,維護顧客關係至關重要。目前實務常見企業透過搜尋引擎優化(SEO)來吸引顧客,但在維護顧客關係方面卻投入較少。這種行銷模式的成本非常高昂。因此,鼓勵企業採用購物籃、產品推薦方法,鼓勵顧客購買,或透過各種節慶行銷(如雙11購物狂歡節),或提出例行性購物方案和顧客忠誠度方案等,不斷地維護和加強與顧客的聯繫,確保他們成為品牌的長期支持者。

▲企業應透過預測分析,提供客戶更好且精準的服務以提高客戶黏著度。

 

善用Martech的智能行銷之路

　　總的來看,要達成上述以數據驅動達成智慧行銷,一定得善用科技工具,最能體現的一種方式,就是近來受到企業廣泛歡迎的行銷科技(Martech)。大致上,建立Martech智能行銷系統,可從顧客(包括消費者或企業)、產品(服務)和(虛擬/實體)商店三個不同角度出發,然後發展出五大分析模組,分別為:宏觀產品銷售和顧客輪廓、微觀顧客DNA和特徵、個性化行銷策略和產品推薦、行銷企劃,以及銷售和庫存預測管理等模組。

　　以宏觀產品銷售和顧客輪廓模組為例,Martech應該具備呈現整體產品銷售情況的功能。除了前述的六個關鍵指標,例如顧客的新增率、流失率、轉化率、購買頻率、新客/主力客單價和喚醒率等,還應該包括提供以地區、門市、產品類別或品牌等不同維度的描述性分析,如日/月/年的銷售量、會員數、人均營收、銷售增長率和其他人口統計分析,以便隨時掌握整體顧客狀態。

　　在微觀顧客DNA和特徵模組方面,Martech應該要能夠呈現前述的10個重要顧客標籤,如RFM、顧客活躍度、交易穩定度、顧客過去價值、顧客終身價值、顧客靜止戶、顧客再次購買時間預測、入店資歷、顧客狀態和喚醒率等,並據此作為不同維度的描述性分析。

　　在個性化行銷策略和產品推薦模組中,企業應該要有能力開發具市場潛力的新產品,鎖定目標客群,建立高識別度的產品定位,以及個性化的行銷活動。這包括預測顧客購買產品機率、開發個性化的廣告和推廣促銷活動、協助更精確的廣告投放、計算最適定價以最大化利潤、預測顧客下次購買時間,以及提供購物籃和個人化的產品推薦。

　　在行銷企劃和策略模組中,企業可以根據精準行銷模型、下次購買時間預測模型和購物籃等分析建議,鎖定目標顧客或潛在顧客,制定量身訂作的行銷企劃,包括例行性商品銷售計劃、生日和節慶(如父親節、母親節、週年慶或開學樂)行銷,以及顧客忠誠度方案等。最後,在銷售和庫存預測管理模組方面,企業可以使用銷售預測模型預測產品的銷售動態以及來店人數。這些預測可以幫助企業更好地進行庫存預測與進貨管理,以及人力配置。

 

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《跨境電商行銷戰略》封面

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