精準預測

精準預測

還在用落後數據做決策?

文 / 洪嘉蓮        2015-08-27

還在用落後數據做決策?


想像你是一間鞋店的老闆,有位穿西裝的男性顧客走進門,你能不能馬上推薦給他最適合的一雙鞋?你會從哪些線索判斷?成功率又有多高?

你會從年齡、性別、衣著外觀猜測顧客的偏好,當然還有你最賴以為重的銷售經驗值,「這個年紀的男性大多都買這種樣式」。賭一賭,推薦5雙或許可以猜中1雙,前提還必須是顧客有足夠的時間一一試穿。在這個情境下,成交的不確定性來自於資訊量有限,以及時間的限制,老闆的判斷與反應時間,直接影響了顧客提袋率。

從明天開始,你可以有所改變。你的店鋪必須開始記錄會員資料,甚至在網路上販售,網路與行動載具將替你蒐集各式各樣的個人資訊。從人口特徵,一直到曾經在購物時做出的數百萬種決定,偏好折扣或是更注重流行,喜歡名牌更勝於多功能的訴求,這些上網活動的完整紀錄,大數據全都蒐集好。

資訊量瞬間暴增萬倍以上,跟過往相比的差別在於,你推薦的那一雙,顧客絕對會埋單,因為你已經跑在數據之前,用數據追蹤顧客過去的購物行為、消費軌跡,找出個人化商品推薦模型(Recommendation Model),找到他的喜好與最可能購買的style。

也就是說,未來不必再猜,根據個人化推薦模型,在顧客走進店裡的時候,你就可以做好準備,根據個人差異達到一對一行銷。決勝點就在你能不能快速找到黃金商品,並推薦給他。

大數據讓你換了新的行銷腦,推翻了你曾經以為消費者是一時衝動,引發購買行為的「瞬間決策」。

總是慢一拍?不是事後分析而是事前預測

在大數據時代,做行銷像是一場賽跑,只有兩種結果。你是跑在數據之前,還是落後數據?

什麼是落後數據?就是把數據整理、形成報表後再做分析。我們透過統計工具可以讓報表的形成過程縮短,速度變快,但走的仍是老路,路的盡頭還是一如往常的風景。

但數據預測是一種know-how的層次轉移。舉例來說,當我們手邊擁有顧客身分資料以及顧客交易資料,先整理報表再分析,只能統計出像是消費金額、平均客單價,或單一客戶累積消費總金額等。這些數據只能如實反映現況,並不能提供任何更進一步的推論或是預測價值。

但是同樣的數據經由預測分析,我們可能把顧客分群、預測單一消費者多久之後可能回購, 甚至透過顧客交易數據中推算出所謂的商品推薦模型。也就是根據這個顧客的喜好、特質與過去購買行為等資料,推薦他會一眼命定的黃金商品。

兩者的區別是,落後數據代表推理,是一種猜測,從報表中推測決策;但數據預測代表著觀點建立,以目標導向為前提,接著對症下藥的執行,強調速度與精準度。

為什麼預測數據這麼重要?用意在於達到「智能控制」。即時偵測消費者、即時調節行銷策略,提供零時差溝通和個性化訊息,這也是大數據的精髓。

行銷不再猜猜猜請用數據定義消費者

「感情用事」向來是行銷舊習,總是「猜」顧客想要什麼、需要什麼。廣告漫天撒網,永遠也填不盡的預算黑洞,造成「人-物-店」的流程出現斷點。不知道客戶想要什麼,連帶銷不出去庫存品推積如山,成為零售業最大的致命傷。

因此,別再用過往的行銷經驗定義消費者,現在開始,請用數據定義消費者。從合理的決定,延伸到會令你覺得震驚的數據分析,這類的行銷決策正在急速擴展中,不僅是影響生活,也顛覆你的經驗值與想像力, 更解決了「猜」的難題。

人類心智研究已證實,左腦與右腦有明確分工的機制。右腦負責直覺的、情緒的、主觀的、想像的事物,左腦則是分析的、邏輯的、客觀的、事實的運作方式。正因人是感情用事的動物,一旦啟動左腦革命,人類就進入了全腦時代。

未來請把心思用在創意發想,讓電腦做電腦該做的事,還原人的價值。

關鍵字: 新趨勢


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