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2026年8月6日 星期四

用數據讓客人買不停:Google策略長教你解讀數據,善用對話打造長久顧客關係

 


在今日,談起人工智慧,人人口中都會提到輝達;與之相比,提到數位行銷,沒人能忽略谷歌的影響力。實際上,這家矽谷巨頭的廣告業務收入,占總營收的比重高達七成,而廣義來說,廣告業務的核心技術就是數位行銷。《用數據讓客人買不停》書名本身相當有吸引力,加上作者尼爾.霍恩(Neil Hoyne)曾任 Google 數據策略長,參與、指導過許多企業數位轉型專案,這些都更加增添了讀者對本書內容的期待。

本書的主題環繞在指導企業打造長久、有效的客戶關係,而出乎意料的是,作者認為執行高品質的數位行銷,資料和工具並不是最重要的事。他主張一切應該從簡單著手,別理會商業雜誌、軟體廠商每年強力推銷的時髦術語。在正確的心態下,僅靠手上的客戶交易發票和基本的客戶聯絡資料,就能成就一些驚人的成果。不斷測試與優化,而非原地踏步,是數位行銷能夠長久發展的一項關鍵。一封加上姓名、量身客製化的電子郵件,開信率就能提升 20%;轉換率增加 31%,像這樣的小嘗試不勝枚舉。

除了常見的網站行為追蹤外,直接和客戶對話也是一種能夠了解對方的做法。而實作的重點,在於要問對問題。例如問「你購買本項產品是作為禮物嗎?」、「你在外出用餐方面花費多少錢?」前者回答「是」的人,往往是更認同該品牌的優勢客戶;後者則是藉由了解客戶的消費能力,推算其潛在的成長空間。而像是「你最喜歡我們的地方是什麼?」這樣正面的詢問,比起「你覺得有任何需要改進的地方嗎?」這種負面的問法,更能帶來 8% 的客戶銷售額成長。

從事數位行銷工作,絕對要擁抱消費者行為分析的科學發現,讓人類天性的強處與弱處,都成為你的助力。無論是文字上的微調、強調商品的稀少性,或是營造群眾效應等操作手法,都已被證明是有效影響人們行為的技巧,但也要小心其黑暗面,不要玩過頭。在執行行銷計畫上,作者也提出簡明扼要的指導:一切都要從欲解決的問題著手,不必大費周章製作試算表,也能開始進行。設定目標、辨識信號、建立衡量標準;如果資料真的太過複雜,機器學習便可以派上用場。也請記得多利用市面上已有的工具和方法學,不要重新發明輪子。也要記得世事多變,你所得出的看法並非恆久不變的真理,要持續投資,以找到屬於明天的答案。

做人不要大小眼,但經營一家公司卻不然,把心力花在忠誠客戶身上,遠比花在過路客身上更理性,也更符合實務。有一個簡單、有效的工具,就是計算顧客終身價值,並將80 / 20 法則牢記在心。別期望人們的行為會有大幅度的改變,給予精打細算的客戶更多優惠,只會犧牲自身的淨利,增加不必要的客戶獲取成本。成功的企業總是了解最有價值的客戶是哪一群人,並打造出能夠獲得他們歡心的活動,迎合他們原本的偏好與行為。

Today, when people talk about artificial intelligence (AI), everyone thinks of NVIDIA. In the same way, when people talk about digital marketing, no one can ignore Google's influence. In fact, about 70% of Google's total revenue comes from advertising. In a broad sense, the core technology behind advertising is digital marketing. The title of the book, *Data-Driven Marketing*, is very attractive. Also, the author, Neil Hoyne, was once Google's Chief Strategist for Data and Measurement. He has worked on and guided many companies through digital transformation projects. All of this makes readers expect a lot from this book.

The main purpose of this book is to teach businesses how to build strong and lasting relationships with customers. Surprisingly, the author believes that data and tools are not the most important parts of good digital marketing. He says that everything should start with simplicity. Don't pay too much attention to the trendy terms that business magazines and software companies promote every year. With the right mindset, even simple customer invoices and basic contact information can help you achieve amazing results. The key to long-term success is to keep testing and improving instead of standing still. For example, simply adding a customer's name to an email can increase the open rate by 20%. It can also increase the conversion rate by 31%. There are many small improvements like these.

Besides tracking customer behavior on websites, talking directly with customers is another good way to understand them. The most important thing is to ask the right questions. For example, you can ask, "Are you buying this product as a gift?" or "How much do you spend on eating out?" Customers who answer "yes" to the first question are often more loyal to the brand. The second question helps you understand a customer's spending power and future potential. Another example is asking, "What do you like most about us?" This positive question works better than asking, "Is there anything we should improve?" According to the book, the positive question can lead to an 8% increase in customer sales.

If you work in digital marketing, you should understand what consumer behavior research has taught us. Human strengths and weaknesses can both become useful tools. Simple changes in wording, creating a sense of limited supply, or showing that many other people are buying the same product have all been proven to influence people's decisions. However, these methods also have a dark side, so they should be used carefully. The author also gives simple advice on how to plan a marketing campaign. Start with the problem you want to solve. You do not need complicated spreadsheets before you begin. Set your goals, identify the important signals, and decide how to measure success. If the data becomes too complicated, machine learning can help. Also, remember to use the tools and methods that already exist. There is no need to reinvent the wheel. At the same time, remember that the world is always changing. Your conclusions today may not be true tomorrow. Keep investing in learning so you can find tomorrow's answers.

In daily life, we should treat everyone fairly. But in business, things are different. It makes more sense to spend your time and effort on loyal customers than on one-time buyers. One simple and useful tool is Customer Lifetime Value (CLV). Another important idea is the 80/20 rule. Don't expect people to change their behavior too much. Giving bigger discounts to customers who already look for the best deals will only reduce your profits and increase your customer acquisition cost. Successful companies always know who their most valuable customers are. They create products, services, and marketing activities that these customers truly like, instead of trying to change their natural preferences and behavior.


2025年12月14日 星期日

解讀數據的技術:韓國星巴克第一數據科學家 教你讀懂數據必問的十道題

 

曾經被喻為世界上最感性的工作——數據科學家,但隨著生成式 AI 的迅速進化,數據分析已成為大語言模型應用的基本技能。一時之間風水輪流轉,單純只做數據分析、產出洞察報告的職務,不再吸引眾多學子爭相投入;畢竟自 2025 年起,最熱門的 Buzzword 絕對是 AI。不過,這並不影響這本《解讀數據的技術》的價值。如果把數據分析的學問分成道(價值觀、原則)、法(方法論、流程)、術(工具、實作技巧),那麼作者車賢那是想透過文字與讀者分享數據分析的價值,以及實務進行中的困難點,而這個面向的觀念並不會因為分析改由 AI 進行而有所不同。車賢那在書中開宗明義地指出,企業的核心價值就是追求利潤,因此才更應該花費大量心力去瞭解客戶,畢竟客戶是利潤的源頭。也因此,許多公司行號會想運用數據分析,來回答各種經營相關的疑難雜症。

雖然這是一本韓國作者的著作,描述的多半是韓國的產業環境與企業氛圍,但有趣的是,作者點出的問題同樣能在台灣業界看到。例如,許多公司是以製造商/零售商的角度來收集、解讀、運用數據,而非真正站在消費者的立場,用心理解並服務客戶。又或者誤以為只要投資預算購買昂貴的分析工具,就有辦法做出有成效的數據分析專案,而不是在一開始先釐清數據分析的目標。最後,更常見的是,當分析結果不如預期時,便選擇忽略數字、直接執行原有的計畫,只是把數據分析當成自我肯定的看板工具。

想要用資料、數據來證明一件事的相關性,並不像你我想的那麼容易。就算把範圍縮小成「為何上個月的 A 商品業績變差了?」這樣看似簡單的問題,也必須先將所有與銷售相關的變數數值化,例如商品、會員、促銷活動、假日或節慶等;若是實體店鋪,還得納入氣候、人流、商圈等因素。後續才有辦法進行多維度的交叉比對、時間序列分析,嘗試找出問題的解答。

十之八九的分析題目,都是源自於滿足經營高層對特定議題的好奇心,屬於一種由上而下的專案。然而,就數據分析業務本身所具有的不確定性而言,要正確評估專案完成的時程本就有難度,也因此常出現很急、在線等的需求,卻遇上無法告知完成時間的悖論。真正能將數據導向作為企業營運核心方針的組織,絕非只是購買工具、招募員工、成立部門就能有所成果;有時關鍵只取決於企業最高營運主管,是否打從心裡認同數據的價值與潛力。


2021年9月25日 星期六

大數據預測行銷:翻轉品牌X會員經營X精準行銷

 

雖然身為大數據工程師,但面對書市中有關「大數據」議題的書單,我尚且算是淺嘗為止。一是由於萬法歸宗,各書中提出的見解多有重疊,一看再看覺得了無新意。二是因為很多書名雖掛了個「大數據」,但內容卻是各抒己見,文不對題所在多有。某天和行銷同事討論事情,她順道推薦這本「大數據預測行銷」給我,能讓資深專業的行銷人背書的著作,肯定有兩下子,當然要買來端詳端詳。

作者「高端訓」是相當有名的品牌行銷顧問,他以「網際網路/大數據/AI」的資訊科技為經,「品牌經營/會員經營」的行銷策略做緯,編織出這本「大數據預測行銷」。可以看成是他用長久的實務經驗做底藴,指點現今企業行銷從業者在企業品牌和會員經營課題上,如何因應大數據時代帶來的巨變。

首先他提出了在大數據時代企業經營觀念應該被翻轉,包括「機動調整取代策略規劃」、「供需平衡取代五力分析」、「網路平台取代實體通路」、「O2O取代整合行銷」、「網路評價取代傳統口碑」、「快魚吃慢魚取代大魚吃小魚」、「網路流量取代實體資產」,是七個企業要維持永續經營要留意的新觀點。全書最有價值的部份,是作者替讀者將企業品牌明確地劃分為「實體品牌」和「網絡品牌」兩種。再細將「實體品牌」分成「資產驅動型品牌(擁有實體資產)」、「服務驅動型品牌(靠服務取勝)」、「技術驅動型品牌(擁有先進技術)」。而「網絡品牌」則分成「平台品牌(促成供應商和消費者交易)」、「內容品牌(依附在平台品牌)」、「網站品牌(實體品牌的官網)」。

在經營「內容品牌」時,應該從實體內容品牌的A(品牌知名度)-I(興趣)-D(渴望)-A(行動)觀念,轉換成網絡內容品牌的P(平台)-R(評價)-R(信賴)-O(購買)觀念。書中也點出在「實體品牌」相當成功的企業,十之八九會遭遇「網絡品牌」轉型的亂流。提出一句價值千金的提醒「如果網路是一門生意,但是你同時把品牌名放在實體店及網路,將是一個嚴重的錯誤」。如同作者所言,在國內像是燦坤、誠品書局、7-11等強勢實體通路,在網路平台的經營上都不甚順遂。因為實體品牌做同名電商的策略犯了「違反大數據時代品牌法則」、「違反品牌延伸法則」、「違反品牌資源聚焦的法則」三點,這個說法也明快地給讀者一個例子,讓我們覺得在大數據時代的品牌經營上需要新思維才能事半功倍。