在多螢、多通路、多媒體的年代,消費者足跡變得越來越破碎化,消費者可能在 LINE 上看到某項產品訊息後,先打開電腦上網搜尋網友使用心得,下班回家再繞去門市看一下實際的外觀和感覺,最後拿起手機趁著電商平台推出促銷活動時下單。

像上述這樣橫跨多個不同裝置和通路的消費旅程,對現代人來說已是常態,但對企業來說卻會大幅增加行銷上的挑戰,因為難以掌握客戶在哪裡、也不清楚客戶的輪廓和偏好,加上在 Google 宣佈將於 2023 年正式淘汰 Chrome 瀏覽器的第三方 Cookie 後,更加深這樣的挑戰。

而亞太行銷數位轉型聯盟協會(AMT)理事長高端訓就指出,目前企業面臨到最大的行銷痛點其實是缺乏整合能力,因為當數據和工具無法完善整合,行銷成效就會不如預期。

就數據整合來看,隨著通路趨向多元,企業蒐集客戶資料的來源也越來越多、雜亂且碎片化。舉例來說,客戶在實體通路填寫會員資料卡時,使用的是本名王小花,但在線上加入官網會員時,輸入的 ID 名稱卻是花花,加入企業臉書用的 FB 帳號叫 Flower,加入企業 Line 官方帳號的暱稱是花兒,企業如果沒有一個有效的工具去整合數據,很難辨識出以上這些名稱都是同一人,也就無法精準掌握客戶的興趣和偏好。

就工具整合而言,企業目前使用的行銷工具相當零碎化,常遇到工具間無法做好整合的情況。高端訓舉例說明,很多企業為了匯整實體通路端的數據,而導入客戶關係管理系統(CRM),之後為了蒐集消費者線上軌跡又導入數據管理平台(DMP),這兩者卻無法串接在一起,反而難以達到預期用數據輔助行銷的目的。

若數據和工具尚無法完善整合,接著又迎來通路分散、消費足跡破碎化的Cookieless 時代,品牌商該如何解密消費者行為?SAS 台灣業務顧問部副總經理陳新銓認為,若用對工具平台,全面整合好線上線下顧客足跡與資料,再結合 AI 分析模型,即使沒有了追蹤 Cookie 一樣也能掌握消費者足跡,而客戶決策平台(Customer Decision Platform,CDP)即是企業解密消費者行為的最佳利器,且 CDP 不只能拼湊出客戶樣貌與完整的消費旅程,更能協助企業優化客戶體驗、建立忠誠度。

納入 AI 工具,讓 CDP 不光整合數據,更能高效做出決策

陳新銓說明,過去企業對 CDP 的認知在於客戶數據整合平台(Customer Data Platform,CDP),旨在整合 DMP 匿名資料和交易資料等,然而光是數據整合還不足以為企業帶來價值,新一代 CDP 的「D」應該視為從數據(data)變成決策(decision),也就是客戶決策平台(Customer Decision Platform),不僅是蒐集整合數據,也整合進 AI 啟動客戶識別,幫助企業精準描繪出 360° 客戶視圖,進而瞭解客戶的興趣和偏好,再用 AI 技術去做客戶意圖的貼標,根據客戶需求或偏好推播適合的行銷訊息,讓行銷成效最大化,目前包括客戶行為分析及身分識別、個人化 AB 測試及推薦引擎、客戶洞察及分群、跨通路旅程控管、歸因及轉換分析、即時串流分析決策、客戶接觸通路最佳化等,都將是整合 AI 分析後的 CDP 客戶「決策」平台運用場景。

新一代CDP平台幫助品牌精準描繪出360度客戶視圖,進而瞭解客戶的興趣和偏好,再用AI技術去做客戶意圖貼標,即能推播更個人化的行銷訊息,讓行銷成效最大化。(圖片來源:Shutterstock)

以德國最大電子商城之一:康拉德(Conrad Electronic)電子公司為例,藉由 AI 整合 CDP 的應用,創造以下三大效益,第一、落實客戶身份單一識別,將電商訪客辨識率由 2%~3% 提昇到 60%,第二、隨客戶身份辨識率的提升,進行更精準、個人化的訊息推播,刺激個人化 E-mail 推播成功率並貢獻了 50% 營收;第三、跨通路溝通,在 12 個歐洲國家中,進行超過 200 個多元管道的行銷活動。

另外,英國零售巨頭 Shop Direct 集團下的 Very,同樣藉由 AI 整合 CDP 的應用,完善客戶生命週期管理,不只是落實客戶身份單一識別,並據此進行更精準的個人化商品行銷,促使行銷成本降低 5 千萬美元,同時還在一年內整合了來自 80 個系統的數據源,省下 2,200 萬元美金的維運成本。

AI 分析要「平民化」下到業管單位,才能創造最大效益

當企業內行銷數據分析的需求越來越多,行銷角色日益繁重,高端訓認為未來行銷團隊應具備三大核心能力,分別是品牌專業行銷管理科技應用。傳統品牌或人才要往前跨到行銷科技領域,而數位科技人才要瞭解更多有關行銷與品牌的趨勢,藉由多方面跨界整合的人才,企業才能更瞭解消費者的需求和喜好。

然而跨界人才養成不易,因此陳新銓建議,企業在培養行銷數據分析人才時,應朝「平民化資料科學家」的方向發展,透過尋找好用省力、簡單上手的資料分析工具,幫助行銷人員應用工具內的自動化分析技術、透明化的模型解釋能力,省下過去寫程式的苦功和時間,只要拖拉點選就能完成 AI 數據分析工作,可以幫企業規劃更多行銷活動,進而創造更大價值。

陳新銓最後呼應 Garter 2021 年數據分析十大趨勢所提出期中一大重點 ——「擴增型資料消費者崛起」(The Rise of the Augmented Consumer),未來制式的資料圖表將被自主性、自動化、互動式的分析工具所取代,讓組織中具有領域知識的員工,也能同時具備關鍵數據分析能力,就能加速踏上數位轉型之路,建立以數據驅動決策的核心競爭力,輕鬆度過經營旅程上一個又一個的未知挑戰。

(本文提供合作夥伴轉載)

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