你有這些理財 App 嗎？ 危機發生立即做什麼？
賺未來錢快做 6 件事
【阿里巴巴精準預測】 動態標籤× 顧客圖譜×動態定價×推薦模型 動態標籤：老奶奶會不會買鋼彈模型？
精 PREDICTION 準 行 銷 顧客圖譜：1 個顧客體內有 24 個比利？ 動態定價：折扣戰是最笨的行銷？
推薦模型：你怎麼比我自己更了解我呢？
金士傑×卜學亮
我值得嗎？我愛過嗎？ 我甘心嗎？
9
定價198元 特價149元
Cover Story
精 準 行 銷 封面 故事
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2015 SEPTEMBER
PREDICTION
大數據時代，打的是一場回到未來的預測之戰。戰線拉到 7天前，你已經知道顧客的購買需求，秒動消費者洞察、一 對一行銷、動態定價、精準推薦，成為創價新機會！ 文│洪嘉蓮 版面設計│何心瑜
想
不想擁有預知未來的超能力？ Amazon創辦人貝佐斯，被《經濟學人》
稱為「科技先知」，也常被稱為擁有預知未來能 力的人。 他，就像神的預言，用數據透徹了解人類的 未來需求，推出前所未有的創新商業模式，數據 力，就是他的超能力。 他看到電子書閱讀趨勢，賠錢推出Kindle Fire， 背後真正賣的是訂閱內容；看到VIP顧客對企業的 高貢獻度，推出免運費服務，培養會員忠誠度， 讓公司獲利穩定成長；投資巨額成本架設自動定 價系統，依據對手的最新價格調整定價，永遠給 顧客最低價。 這3個在當時被視為「瘋狂」的行銷策略，都是 「數據」告訴他的結果，因為貝佐斯從來不以零 售業者自居，而是將Amazon建造成以「數據」為 核心的科技公司。 數據、數據、數據，數據已經成為新的商業決 戰點，貝佐斯從顧客的使用軌跡蒐集數據，開創 出全新商業模式，不但提高了競爭標準，更找到 更多精準預測創造出的商業價值。 還記得電影《回到未來》嗎？未來的行銷人， 就像男主角馬蒂麥佛萊一樣，在購買行為還沒有 發生前，就可以搭乘時光機回到未來，用數據算 出顧客購買需求，打一場屬於未來7天、甚至是30 天前的仗。
「猜」不透顧客，企業走不出寒冬 18世紀工業革命後，一直到今天，所有的企業
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Cover Story 精準行銷4觀點 精準行銷怎麼做？每一個消費者都是一個圓心，善用大數據幫你蒐 集、分析資料，每個消費者都是一個市場，利用以下4個精準工具， 達到一對一行銷：
動態標籤
動態定價
建立「人名╳情境╳時 間」動態標籤，看透1個 顧客內心的24個比利。
跳樓大拍賣還是沒人買？ 大數據算出「你最特別」 的專屬優惠。
顧客圖譜
推薦模型
顧客根據交易數據與互動 狀態分群分類，達到向上 行銷與交叉行銷。
根據消費行為與喜好累積 為「個人化推薦模型」， 一對一精準行銷。 MIGO功典資訊執行長陳傑豪
大數據專家MIGO功典資訊執行長陳傑豪分析，行銷即將進入電影「回到未來」7天前的戰爭。不論是電商、3C通路、 O2O、金融保險、甚至藝文產業，都可以透過大數據精準預測，在顧客上門7天前完整建立消費者動態標籤，畫出顧客圖 譜，進行一對一產品動態定價，並找到顧客埋單的精準推薦模型，每個人都可以精準玩大數據。
及員工都在為一件事努力，就是「先產後銷」。 大家相信一個法則，先投入成本製作出一批商
要才製造商品，換句話說，每個商品在誕生前已
品，想盡行銷方法賣給設定好的TA，賣完了再追
經擁有主人，供需關係緊密連結，沒有成本浪
加，賣不完就成為令人頭痛的庫存，只好開始一
費、也沒有庫存。
波波行銷的折扣戰，再賣不出去，就只有跳樓大 拍賣。就像賭盤上的賭注，沒人知道輸贏。 毋庸置疑，這種「蒙眼式設計，賭博式生產， 壓貨於管道」的低效率產銷互動模式，讓企業碰 到成長天花板，嚐盡苦頭。
這就是一場《回到未來》7天前要打的仗。C2B 逆生產，已改變所有的生產及行銷流程，提前在 顧客購買期前7天或更早的30天開打。 對所有產業來說，這是天翻地覆的新挑戰，包 括訂單與產銷方式的改變。以往，在B2C時代，
在舉步艱難的經營中，大家都在尋找能力挽狂
將同一件商品賣給一萬個人，這一萬個人在品牌
瀾的解方。大數據結合行銷，正在開天闢地，創
主眼中就是同一個人的商品；大數據時代，翻轉
造一個可以預測的商業景象，不但顛覆了傳統產
了規則，C2B最夯的「逆生產」方式，品牌主將
銷鏈，更帶領企業從B2C走向全新的C2B時代。
一萬件不同商品賣給一萬個顧客，而這一萬個顧
C2B逆生產，精準預測未來
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「有銷才有產」。新的C2B商業模式，因顧客需
客裡，絕對沒有一模一樣的兩個人。 C2B打破了生產者主導的傳統，轉變為以顧客
進入大數據時代，別再猜了，數據提供了「精
為主導的「碎片化」生產模式。「碎片化」指的
準預測」的能力，直接改變了新的遊戲規則──
是「小批量、多批次」的個性化訂製，相較於過
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在大數據因為可以重新設定行銷參數，顧客不再 只是「王小明，20歲，男」這樣以姓名、年齡、 性別做區分，而會變成「愛打桌球的王小明＋買 飲料無糖去冰的王小明＋喜歡收集泰迪熊的王小 明＋星期六一定看電影的王小明⋯⋯」，這些以 「人名╳情境╳時間」下的動態標籤，讓一個人 變成24個比利分身，挖掘更多需求及購買動機。 從前，賣1萬個商品給1萬個顧客，1萬個顧客其 實購買的都是同樣商品；但進入動態標籤時代， 每個顧客變成獨一無二的個體，就像A小姐與B先 生，一個喜歡中餐、一個喜歡西餐，但A小姐下 定決心明天開始吃素，這些「人與人」、「今天 與明天」、「喜好改變」的差異，大數據一對一 行銷就能發展出千變萬化的銷售方案，讓1萬件不 同的商品賣給1萬個不同的顧客。 精準預測，不但做到精準分析顧客的Need（需 要），更可以算出顧客未來的Want（想要），自 然提高成交率，進一步突破企業獲利天花板。 往「集中標準化」的大型訂單，變成下訂的物件 量變少，但是下單頻率提高。 這場C2B未來之戰怎麼打？ 在電影《模仿遊戲》中，德軍密碼每天改一
Round
2 顧客圖譜，交叉行銷
大數據做到了個人化的消費者洞察，進一步就 可以精準畫出顧客圖譜。
次，如果一天之內不能破解，方法就失效。密碼
顧客圖譜，就是從蒐集來的顧客資料進行系統
生產出2的60次方的排列組合，要破解密碼，用10
分析，像是互動頻率、活動分類、購買金額等。
個人每10分鐘查一個設定，試完要2000萬年。行銷
因為顧客的行為就像一張張臉譜，有各種不同的
秒秒變動的人心，比起德軍密碼的更新速度更難
喜好，如果能清楚分群分析，就可以在各種可能
以掌握。
購買曲線中，找到一對一或更多的交叉行銷機會
但是進入大數據時代，數據可以真正開始找
點。
到人的複雜及變異數，事前就直接預測與控制變
例如喜歡看歌舞劇的A也對相聲有興趣，喜歡
項，讓行銷人開始擁有7天前預測的能力，一如貝
買廚具的B也喜歡換寢具，交叉行銷後，A可買歌
佐斯之神。貝佐斯之神如何打「回到未來」7天之
舞劇和相聲套票，B買鑄鐵鍋加購床單有折扣。
戰，以下4個精準思考不得不知：
Round
1 動態標籤，看見24個比利
人類DNA定序花了漫長的30年才找到答案，現
另外也可以做向上行銷，假設C顧客總是買1200 元一張的搖滾歌手演唱會門票，觀察到她有穩定 消費的趨勢，之後就可以嘗試推薦一張2000元的 票價，更近距離享受音樂。
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Cover Story
行銷人Inside-out腦筋急轉彎 消費者是1個人，還是24個比利的 化身？大數據讓消費者洞察大躍 進，掌握秒秒變動的人心，別只 看外表，更要看懂人心！
25歲的OL，推給 她美妝折扣產品 就對了！
孫子生日要到了， 老奶奶也想買鋼彈 模型！
售後問卷都勾滿 意，卻都不再上門 購物，顧客怎麼說 一套做一套！
有個老靈魂住在20 歲的少年身體裡！ 前一秒喜歡A，現在 變B，顧客體內住著 24個比利？
不論是增加購買機會點的「交叉行銷」，或是
同，精準算出動態定價。顧客可用最適合的價錢
提高消費金額的「向上行銷」，認清顧客圖譜就
買到最想要的商品，還能擁有專屬折扣，如果不
是精準行銷的前提。
滿意價錢，還能跟品牌討價還價，讓品牌做為調
Round
3
整定價的依據。
動態定價，獨一無二專屬優惠
當所有通路賣的東西都一樣，商場就是不折不 扣的紅海。此時祭出折扣戰，其實是行銷人最不
不但可以解決折扣跳樓大拍賣的問題，也可以 讓顧客在對的時間、對的地點，得到專屬優惠， 增加購買意願。
樂見的跳樓大拍賣。 削價比拼的惡性循環，開始把市場大餅愈做
4 比你更了解你，精準推薦模型
愈小。消費者只在週年慶買東西，因為總會等到
如果你是一家服飾店的老闆，有位穿套裝的中
折扣來臨；品牌主在週年慶拼最低價，唯有如此
年女性走進門，你能不能馬上推薦給她最適合的
才不會輸在起跑點，折扣變成廝殺戰，一環扣一
衣服？成功率又有多高？
環，讓商場陷入了死局，行銷完全沒有空間。 大數據可以因顧客的貢獻度或購買時間的不
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Round
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銷售人員通常用銷售經驗定義消費者，說穿 了，常常在「猜」。從年齡、性別、衣著外觀猜
測客戶的偏好，「這個年紀、職業的大多都買這 種樣式」，在這個情境下，成交的不確定性來自 於「人為因素」，因為銷售員可以處理的資訊量
6
事後總檢討 vs.事前實驗A/B Test：行銷 是實證科學，邊設定假說邊修正，迭代
式行銷的穩定成功才是最終目標。 如果你也厭倦了殺紅眼卻得不到好結果的舊行
有限。 大數據從消費者洞察的數據分析，延伸到精準 預測的模型建立，品牌必須從了解產品開始了解
銷方法，那麼，試著拿起大數據行銷新工具，開 發新大陸吧！
人，還能依照秒動數據跑出來的顧客購買行為， 精準投放相對應的行銷資源，從生產到行銷都不 用再猜了，顧客直接告訴你，他們真正想要什 麼，等於是幾近100%的成交轉換率。
從舊4P到新4P，打贏預測之戰
大數據革命是在「去行銷化」（skip the agency），
人口統計行銷vs.大數據行銷：別再用性
全球最大的零售業沃爾瑪（Walmart），年營業 額近5000億美元，就是率先投入顧客大數據分 析的先鋒。從1981年起，沃爾瑪開始蒐集顧客 購買行為，包括停留時間、購買喜好、購物頻 率等，當顧客踏進店門的那一刻，沃爾瑪已經 可以客製化專屬於他的購物清單，「這個顧客 家裡的衛生紙要用完了，還有他最常買的品牌 正在促銷」。 現在你也可以輕易做到沃爾瑪做的事，大數據 可以幫你預測出顧客要什麼，讓你的行銷更為 精準。以往傳統行銷講的4P理論：產品（product）、價格（price）、促銷（promotion）、 管道（place），是B2C的想法；現在，進入 C2B，關鍵選項要換成新4P：人（people）、 成效（performance）、步驟（process）、預測 （prediction）。
別、年齡、收入建構顧客樣貌，他的上
人（people）：從關注產品變成關注個
把產品直接連結消費者，中間的代理人都不見 了，一旦行銷自動化，選品、定價、市場全部都 有效自動化，這些數據還能延伸成為「精準推薦 模型」。
6大心法，你換新行銷腦了嗎？ 如果你困擾於新顧客不足、舊顧客流失，或是 顧客回購率太低、銷售業績下滑，現在都可以從 大數據得到解答。大數據行銷如何入門，6個速成 心法讓你從before到after換上新行銷腦：
1
網時間、購物週期更重要。
2
落後數據vs.預測數據：還在追著數據 跑？現在請迎頭超越，從分析跨足預測 消費者心理。
3 4 5
人，大眾行銷變成一對一行銷。 成效（performance）：建立新營收方程 式＝顧客數╳活躍度╳客單價。 步驟（process）：有層次的執行策略，
Campaign找人 vs.人找Campaign：先想
影響企業獲利的變因眾多，聚焦真正痛
行銷策略？不，先搞清楚你的顧客樣貌。
點，投注資源。
人力密集vs.數據密集：別再埋頭做報
預測（prediction）：從事後分析走向事
表，運用數據智囊團，把事交給機器
前預測，在對的時間對最有可能上門的顧
做，讓行銷人回歸真正決策價值。
客說話。
有形調查 vs.無形偵測：排除調查偏誤， 消費者的行為偷偷洩漏了祕密。
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Cover Story
還在用男女分顧客？
動態 標籤
如果你的顧客，男子漢有著女兒心、女孩兒熱愛鋼鐵人呢？ 用性別、年紀、職業分類忽略人的異質與變動性。
大數據NES模型加NPT回購預測，購買動機與時機才是關鍵。
Before After
人口統計行銷 大數據行銷
80歲的老爺爺有沒有可能會買復刻版 泰迪熊？
顧客來來去去，怎麼維繫關係，留下 舊顧客、找到新顧客？
還在用落後數據做決策？
精準 預測
大數據幫你讀懂消費者，精準算出個人化推薦模型。 相信嗎？你的店裡一定有一件商品他會埋單。 追蹤顧客過去購物行為，找出專屬個人的黃金推薦商品。
Before After
落後數據 預測數據
一位西裝筆挺的男生走進皮鞋店，你 該推薦日式經典圓頭款，還是雅痞尖 頭款給他？
店長推薦、季節限定款人人適用？你 怎麼知道眼前顧客，到底鍾情哪一項 商品？
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半夜12點消費者上門？
C2B 行銷
不論幾點都能做行銷，只要顧客有興趣，電腦也偵測到他正在蒐尋相關資料， 就可以馬上丟出最合適的行銷方案。 讓顧客主動告訴你他的需求，時間、人、內容都對了，行銷成功機率就大了。
Before After
Campaign 找消費者 消費者找 Campaign
精心策畫的行銷活動卻乏人問津，有 什麼方法，不必苦苦找人，還能反過 來讓消費者主動找上門？ 別在半夜12點打擾消費者？假使有人 半夜滑手機逛網拍，難道不該趁機丟 折扣代碼給他？
當機器人還是諸葛亮？
數據 智慧
大數據時代，時間是稀有財，聰明的行銷人要懂得請數據智囊團，蒐集資料做分析， 自己則是諸葛亮，把時間用在思考策略。
Before After
人力密集 數據密集
砸大錢做行銷卻沒起色，忙到死也不知 道問題出在哪？
光看報表就要花一整天，行銷人真 的需要凡事親力親為？
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Cover Story
還在相信傳統市調？
Log 偵測
傳統行銷靠市調認識消費者，耗時長而且存有誤差。 現在可以主動出擊，以「log」偵測消費者的行為軌跡，
從中立即研判顧客的喜好與使用狀況，行銷滴水不漏。
Before After
有形調查 無形偵測
人心百變，傳統市調無法即時偵測， 商場日新月異，等到分析出來，行銷 戰也打完了……
以前顧客打給客服客訴，現在客服主 動聯繫顧客，顧客從奧客變品牌民間 顧問……
還在寫行銷悔過書？
即時 修正
別再做事後總檢討，大數據行銷要邊跑邊修正，用科學數據驗證假設，立即修正決策， 做到迭代式行銷：看到報表、知道問題、做到方案，就學到經驗。
Before After
事後總檢討 事前實驗 A/B Test
上次行銷活動結束後的總檢討，到了 這次，時空不同、TA改變，之前的結 論還有效嗎？
一定要等到商品上市，才知道顧客最 喜愛的口味是什麼？
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阿里巴巴
動態 標籤
藝文產業
網路流量發展到「不患寡而患不精 準」的成熟階段，阿里巴巴動態消 費者標籤，隨著真實交易行為即時 變動，幫助電商找到對的顧客。
要讓潛在顧客變有效顧客，首先你得看 清他們長什麼樣子。大數據顧客DNA把 資訊化為指標，精準掌握每一個會員的 需求，讓小眾藝文市場也能變大眾。
燦坤3C
黛安芬
動態 定價
過去零售商愛打價格戰，廝殺到最後 誰都沒占到便宜。現在運用大數據科 技，可以針對不同客人採取不同的價 格策略，達到動態定價的理想。
顧客 DNA 推薦 模型 數據的價值在事前預測，而不是被動 的事後分析。精準推薦模型讓行銷人 不必再猜，讓提袋率大幅提升。
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