猜測|預測一線之隔,大數據時代CDP讓你比會員更了解會員!

on 2022-12-26

無論產業為何,當品牌需要與「人」互動時,必定脫離不了會員制度的導入。消費者-註冊-登入-下單,管理後台累積了密密麻麻的資料,眼看品牌似乎擁有大量會員基數,但實際上你瞭解會員,能預測其偏好,推薦吸引他的內容嗎?

名單≠會員

會員制度早從填寫紙本資料發行實體會員卡開始,一直到現在人手一機隨處即「嗶」的時代,其二差異除了字面上實體與線上轉變外,對於「會員」也有了更嚴格的定義。

你掌握的到底是「名單」還是「會員」?是僅有著詳盡基本資料與訂單紀錄的清單,還是可以瞭解行為歷程與偏好取向的關係?

之於企業&品牌,花了大筆預算舉辦行銷活動,轉換會員數經常是效益評斷的標準之一,目的不外乎是希望能與消費者從陌生人變成朋友,獲得更多貼心觸動的機會,進而達成銷售目標。

依循上述腳本,角色轉換後品牌如何進行後續的互動,決定了你擁有的是名單還是會員。

猜測or預測

名單與會員的差別即取決於數位工具的選擇,針對會員管理大概有80%的答案是「CRM」,沒錯!CRM (Customer Relationship Management) 的確能解決初階的會員關係維護目的,基本資料維護、訂單/消費紀錄管理…,當有促銷活動或廣告投放需求時,再依基本資料、訂單紀錄條件篩選匯出使用。

然而單靠性別、生日與消費次數、金額,能讓你找出相似的更多人?或有共同偏好取向的一群人?

看似一段正常的流程與應用,但行銷精準與否的決勝點就在此分出高下,是猜測成分多還是預測的效益佳,也於此定論。

科技數位技術進步,大數據時代來臨,資料數據的儲存不再因有限的空間而侷限,雲端技術應用讓會員管理系統有了新的服務型態可能,CDP (Customer Data Platform)就此開展。

藉由大量數據的搜集,透過演算法分析比對,得出一個客觀且有根據的結果。針對會員經營分析的情境運用,企業可以搜集每一個會員與品牌互動的軌跡(點了什麼、看了什麼、買了什麼…),再經由演算法分析出幾千幾萬個會員中,有共同偏好嗜好的是哪一群人,而進行後續的宣傳規畫。

如此,除了可提高目標受眾的精準度外,因為能更瞭解會員屬性及偏好,或許也能成為企業決策擬定的參考之一。


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