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顧客「想要」A,卻很可能「去買」B!行銷人該怎麼辦?

2019-10-18 12:46:22
Managertoday
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「大數據」這 3 個字,幾乎已經成為各行各業朗朗上口的資訊調查方式,靠著顧客在消費流程中留下的各種資料,企業似乎可以更精準地描繪他們的模樣與喜好。

「大數據」這 3 個字,幾乎已經成為各行各業朗朗上口的資訊調查方式,靠著顧客在消費流程中留下的各種資料,企業似乎可以更精準地描繪他們的模樣與喜好。

以全球電商龍頭亞馬遜(Amazon)為例,蒐集顧客瀏覽、收藏哪些商品的資訊並分析之後,亞馬遜便能推薦給每位顧客更適合他們的商品,增加商品成交率。

另一個例子是社群打卡軟體 Foursquare,蒐集用戶在不同地點打卡、上傳的照片,了解顧客消費活動範圍之後,再推出折扣訊息。例如,如果某間餐廳在周四晚餐時段特別熱門,便可在該時段推播餐廳的廣告或折扣訊息。

但是,擁有顧客數據的企業主,是不是都能像上述兩個案例一樣,準確分析顧客行為,再精準行銷自家的產品和服務,這又有些難度了。

顧客告訴你的想法,不一定是真實需求

《數據、謊言與真相》一書作者賽斯 ‧ 史蒂芬斯-大衛德維茲(Seth Stephens-Davidowitz)點出,儘管從系統中撈數據已經是業界常態,但是該蒐集哪些資料,哪些才是真正有意義的數字,又該如何解析這些資料,採取正確的應對措施,這才是真正困難的地方。況且有時候,如果企業不知道如何利用數據,很可能會被顧客誤導。

串流影片龍頭網飛(Netflix)原本設立了一個「待看清單」的功能,讓用戶可以把想要觀賞、卻還沒有時間看的影片,先存放在清單當中,而 Netflix 也會定時提醒用戶,記得回來觀賞這些影片。

但他們卻從數據中發現,用戶幾乎不會再回頭,觀賞存放於待看清單中的影片。進一步了解用戶清單中的影片,發現多是他們「嚮往」的類型,例如二次大戰的黑白紀錄片。事實上,用戶把這類型的影片放在清單後,再點開自己平常習慣觀賞的影片。

透過用戶、顧客的實際消費行為,告訴你他們「想要」的東西,並不一定是他們「會買」的東西。因此,對企業來說,真正有用的數據,是藏在顧客的消費行為、模式當中。 Netflix 發現後,開始從使用過程著手,蒐集熱門影片的點擊次數、用戶的觀看紀錄等數據,最終產出個人化的推薦影片清單。

以搜尋紀錄為切入點,進一步探究顧客動機

所以,到底哪些數據,才是顧客真正在想的事情?史蒂芬斯-大衛德維茲定義的數據,是用數位化的方式,主動蒐集所需資訊,找出事件運行的模型。

舉例來說,顧客實際消費行為與顧客意願調查其實都是數據的一種,只是當我們匿名使用社群軟體,或在網路上填寫問卷時,仍會希望自己保持良好形象,甚至有展現「理想」自我的趨向,這些無傷大雅的謊言,卻會讓企業判斷失準。因此,企業在設計資訊汲取、蒐集的過程,必須思考是否有讓顧客能夠展現真實的環節。

搜尋紀錄會是一個好的切入點,史蒂芬斯-大衛德維茲的研究也是以 Google 搜尋紀錄為基礎。由於人們不一定會主動向他人透露自己的偏好,但搜尋紀錄多半不會分享或告知他人,因此真正的需求,反而出現在這個過程當中。

只是,當企業認知到數據的威力之後,卻有可能踩進另外一個陷阱:過度依賴數據。發生這樣的情況時,容易以任何可數據化的資訊為衡量基礎,即使它對於未來的決策、計畫,毫無任何幫助。

以 Facebook 為例,幾乎每位廣告主,都會在這個社群平台上投放廣告,而每則貼文的讚數、分享數、觸及人數,自然成為衡量廣告效果的數據。不過,即使這則貼文獲得了很多讚,也有極高的觸及人數,就一定代表顧客真的對企業產生好感,對你想要推廣的訊息埋單嗎?

實際解決這個困境的方法並不困難,就是再次回到人的判斷,利用小型調查挖掘「小數據」做為輔助。因為資料數據呈現的,大多為兩件事情的正向或反向關係,卻無法回答背後的原因。而數據取代的,其實是以「經驗」為基礎的直覺,也就是說,人們過往累積的經驗,也可視為一種數據。像是經過相處之後,了解上司喜歡的報告寫法;發現只要某間零售通路的銷量成長,整體業績一定會上揚。只是人們通常過度看重自身經驗,忽略呈現在眼前的數據資料,導致做出錯誤的判斷。

所以,如果能將系統撈出的資料,輔以人為進一步的挖掘與調查,探究顧客的真實動機與行為原因,企業手中的大數據才能化為真正有用的資訊。

(本文取材自《數據、謊言與真相》,商周出版)