大數據時代的行銷革命，開發新客源、緊抓舊客戶的行銷利器
數位行銷是二十一世紀行銷人才的必備技能，大數據的出現提供精確的證據，可以明確告訴行銷人員該如何操作行銷策略。以下我們將透過4P來說明如何應用大數據達到精準行銷；如何透過數據分析來規劃新型的行銷活動以帶來大量營業額；如何突破現有的數位行銷策略正面臨的瓶頸，下文將告訴你大數據如何顛覆數位行銷，以及行銷人才該如何運用大數據突破目前的困境。
大數據時代下，消費者跟你想的不一樣
過去的消費者受限於資訊不流通、網路不發達的緣故，必須透過實體消費才能取得產品資訊，消費行為符合AIDMA理論，會經過「認知」、「興趣」、「慾望」與「記憶」四階段，最後才會「行動」去購買產品。比如過去想買衣服的消費者可能在電視廣告上看見新品牌的訊息，藉此對這件衣服產生興趣與購買慾望，就會記住衣服的特徵，最後在實體店面購買。他進行消費的原因在於「看見廣告建立起品牌認知」以及「對品牌感興趣而產生消費慾望」。
AISAS：大數據讓消費者更重視搜尋與分享
不過現在資訊流通快速、網路普及率高，AIDMA理論不能解釋消費者行為，使用AISAS理論才能了解網路時代下消費者的購物心理過程。
延續上述的舉例，假如這位消費者在社群平台上看見廣告、或者其他人分享的消費經驗，他同樣對衣服產生興趣，卻不一定會直接購買，反而會去搜尋品牌的網路評價、尋找ptt或者youtube等網路上的「開箱文」，或者到網路討論版拋出問題「我想買XX牌的衣服，推嗎？」再決定自己要不要行動。影響消費動機的不再只是認知與興趣，而是消費者自發進行的「搜尋結果」與其他人的「經驗分享」。
如今消費者不願意再付錢換取消費經驗，他們會主動在網路上「搜尋」資料、參考他人「分享」的資訊，決定是否購買，並在實際消費後成為主動「分享」的一方，提供給他人「搜尋」。
除了消費者行為因網路普及而不同，他們留在網路上的數位足跡，也改變了網路時代的行銷方式。
大數據顛覆傳統行銷：新行銷4P誕生
傳統行銷多依靠4P完成，也就是產品(Product)、價格(Price)、促銷(Promotion)與通路(Place)。過去，企業的獲利方式只需掌握獨特的商品、訂出合理價格、運用行銷手法達成促銷，最後透過通路將產品送至消費者手中。但現在消費者有網路可比價、有線上線下等多種通路可購買，也能自行判斷產品廣告是否屬實。如果企業無法提供更多樣產品、更低的價格、更多元的通路，若無法建立獨特的品牌形象與顧客忠誠度，就難以取得消費者的青睞。
網路可以偵測消費者在網路上的所有舉動、建立大數據資料庫，分析後針對每一位消費者推出客製化的行銷，並重複測試不同行銷策略的成效。此種新型的行銷被稱為新4P：人(People)、成效(Performance)、步驟(Process)以及最關鍵的預測(Prediction)。
People：分析消費者形象
運用大數據可以分析出顧客的形象，比如性別、年齡、常用社群、喜好。企業就能得知目前客單價最高的族群是15~30歲的年輕男女或者30歲以上的親子顧客、會吸引顧客的是可愛照片或者吸睛文字、或者顧客最喜歡的促銷方式是第二件半折或者買三送一，並找到最有消費動力的客群。
Performance：了解目前行銷成效
如何得知目前的行銷成效？如何知道消費者是看見Facebook廣告或者Google廣告才來購買？傳統平面行銷無法告訴行銷人員的事，數位行銷都辦得到。分析消費者在網路上留下的數位足跡，企業可以知道最有效的廣告投放地點是臉書或者IG，並追蹤投放廣告後的明確成效。
Process：規劃未來行銷步驟
經過消費者形象分析、目前行銷成效評估，就可以找出主要來營收的客群與廣告方式，企業就能把寶貴的行銷費用，透過最有效的宣傳管道傳遞到最正確的消費族群面前。此階段大數據可協助企業提出精確的行銷策略，比如經過上一輪的廣告投放與會員統計，發現主力客戶多為30~50歲、且Facebook廣告的轉換率最高，就可以把多數廣告預算投入Facebook並設定觸及對象在30~50歲之間。
Prediction：預測消費者行為
重複上述分析消費者、執行行銷步驟再測試成效的過程，企業可累積數據並以此預測消費者行為。使用大數據預測最成功案例，當屬美國電商亞馬遜。亞馬遜蒐集消費者的習慣、分析消費者形象與消費行為之間的關聯，預測他們的喜好，並透過「願望清單」、「推薦」、「購買同樣商品的人，也看了什麼商品」等方式推銷產品。這種個性化推薦、在消費者意識到之前就告訴他「我知道你想要什麼產品」的能力，替亞馬遜增加10~30%的營收。
亞馬遜的推薦商品可以完美契合消費者的喜好，正因為它擁有龐大的消費數據，能完成推薦消費者、分析促銷成效、制定新的促銷步驟、再次預測的4P步驟。透過無數次的嘗試與修改，亞馬遜已經找到最有效的演算法與最精準的預測模型，最後依靠大數據成為美國龍頭電商。
大數據如何達到精準行銷？
並非所有企業都能和亞馬遜一樣，累積龐大的消費數據建立預測模型，不過大數據依然可以協助你完成精準的廣告投放、培養顧客忠誠度的社群操作，以及讓顧客可以主動接觸企業的SEO。
廣告投放
使用傳統的平面廣告、電視廣告，企業都無法追蹤觸及的消費者，但大數據時代可不一樣。網路廣告可以準確追蹤哪些用戶在什麼時段、什麼地點看見此廣告，其中又有多少人因廣告而消費。
比如在台灣有1900萬以上用戶的臉書，掌握每一位使用者的年齡、性別、居住地區、喜好等。企業在臉書上投放的廣告可指定要觸及哪一類型的用戶，並可追蹤後續的曝光程度、點及率與轉換成效，達成傳統廣告無法做到的精準投放。
社群操作
除了投放廣告讓消費者認識店家，企業也可以社群經營品牌形象，拉近與消費者之間的距離。以全聯福利中心為例，過去的主力消費者多為35~55歲的中年族群，直到近年以出色的臉書粉絲團經營吸引不少年輕消費者。粉絲團以有趣圖文「火鍋料標語」引發社群上的轉發潮，讓社群用戶自願替全聯分享圖文、達到宣傳效果。以及創意文案「團結一塊肌鍛鍊計畫」，搞笑內容創下4000多次分享的紀錄。全聯成功透過社群操作吸引年輕消費者，並塑造便宜、經濟實惠的品牌形象，30歲以下的消費者甚至成為成長最快的消費族群。
SEO
比起廣告、社群等需要企業主動操作的行銷方式，SEO可以讓消費者被動接觸到企業，吸引消費者的關注。上文提及的消費者行為AISAS理論，消費者對產品感興趣後會進入「搜尋(search)」階段。搜尋引擎優化SEO(search engine optimization)就是透過優秀的內容經營，讓店家的文章自動出現在消費者的搜尋結果中，消費者會在不知不覺間接觸到店家的資訊，店家即可被動曝光在消費者面前。
以InfoMiner深入網路論壇，即時彙整網路輿情，制定精準行銷決策
許多企業了解累積數據在數位時代的重要性，卻不知從何著手。與其投入企業資源摸索，還可以和專業人士合作，從追蹤網路輿情開始規劃行銷策略。企業還需要掌握網路風向，避免精心規劃的行銷活動最後被網路上的輿情所影響，無法達到完整行銷效果。且追蹤網路輿情也可了解現在消費者最關心的資訊，以及行銷策略該從何處突破。
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