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| 宏盟媒體集團數位行銷副總陳炘威（中）與參與會後專題討論的意藍科技創辦人楊立偉（左）、資策會MIC資深產業分析師童啟晟（右）合影。 |
文／詹致中 攝／陳睿珮
數位時代的行銷人有兩種能力最為關鍵，其一是在龐雜資訊中有挑選的能力，其二是運用資訊達成預測。掌握這兩項能力的根本元素就是數據。2018年第一場雲講堂邀請到宏盟媒體集團數位行銷副總陳炘威，教你用更好方式萃取數據力量，讓品牌在對的時間與地點找到心中的Mr. Right。
網路帶來龐大數據金礦
講堂一開始破題，陳炘威先細數2000年網路泡沫後17年來的大事記。他特別點出2001年台灣有782萬上網人口，同年Yahoo併購奇摩一口氣推升會員數。2003年上網人數再攀升達到928萬人，手機上網也有221萬。進入2017年上網人口來到1701萬。手機上網也從iPhone帶起智慧手機浪潮後，突破千萬來到1330萬。「從2001年到2017年，上網頻寬成長了2016倍。」陳炘威比喻相當於從1600人同時看60分鐘360P解析度的影集，變成30萬人同步。頻寬提升讓數位資料大幅度成長，故2010年IBM首次提出巨量資料，也是2015年大數據（Big Data）風潮濫觴，進入2017年品牌普遍能應用特定媒體大數據來達成再行銷。但陳炘威也表示，如Google等大廠提供品牌和代理商數據分析工具。但未能讓數據更具體化，掌握背後洞見。
用具體化洞察數據，而非表面解讀
通常數據分析工具中轉換成效、媒體來源、裝置辨識、來源類別，是4種常用指標，但要如何具體化數據？陳炘威舉周末啤酒與尿布銷量同時攀升的經典案例，因數據觀察到新手爸爸們去大賣場買尿布，順便帶啤酒回家，「這就是透過數據找出關聯性，甚至預測趨勢，把產品放在一起販售來增加銷量，這就是所謂的關聯分析。」但陳炘威提醒品牌，群體行為類似，但背後可能是不同人，需求也會不同，僅解讀表面數字會投遞出錯誤訊息。
分群建立預測模型
陳炘威分享，許多行銷人員都非常重視消費者在品牌網站上的行為，檢視這些資訊除了能用來改善網站的使用體驗，更可以進一步觀察到未來廣告或是產品策略的優化方向。但若只陷於表面的總體到訪人次或行為樣貌，反而會漏掉許多「分眾擊破」的好機會。陳炘威以自家電信客戶為例。將官網中120萬不重複訪客，由系統依照數據關聯性分成不同群體，再經由數據分析團隊依照系統分群邏輯，解釋這幾種不同行為背後所代表的意義。團隊發現在數據庫中佔大多數的人群A，專注於上網資費。另外一組數量居中的人群B，集中於資費比較（上網或通話）。而卻有一小部分的人群C停留時間是其他類別的數倍以上，7成以上已有曾到訪，瀏覽行為也最豐富。陳炘威說明，整合上述資訊後對應行銷傳播理論中的決策歷程，可以呈現人群C對品牌而言是被轉換機率最高的使用者，A或B族群亦各自落於不同的決策階段中。只要透過分群與解讀，未來更可以用分群的架構對不同屬性消費者在不同的時間、網站提供不同的廣告訴求，逐一吸引或轉換更好的成效。
平台還能分析各別群體的網頁瀏覽關聯數據，人群A以門號購機是大宗，具有快速瀏覽後就跳出頁面的行為，主要搜尋是上網優惠方案而非通話，陳炘威表示：「這跟廣告宣傳的訊息關聯性高，因為廣告就是以上網為主。」人群B比A多了優惠通話方案的瀏覽，開始比較不同方案，並產生興趣；人群C瀏覽最多元，還增加手機續約、旅遊金競標等頁面，「為什麼人群C會來網站超過6次，因為他們花很多時間挖掘，看哪些訊息符合需求。」而C群特性已經進入最後購買決策。
從這3個群體大致可歸納，人群A受廣告吸引，但快速瀏覽也表示個人期待與品牌廣告內容不對等。人群B有需求，入站會比較，如同中間選民還在觀望，等待合適方案才會做選擇。而人群C雖然人數最少，但處在即將購買或回購階段，容易因刺激、吸引就會買單。「面對這些準採購者，品牌可以拿出更高價的優惠手機方案來刺激，或是比其現行資費更高的優惠方案來吸引留下，拉近品牌關係。」陳炘威界解釋若要分析的更細緻，就要引入第三方數據來深入了解消費者輪廓和需求，不然跟過去媒體投放差異不大。
整合第三方數據，讓消費者輪廓更細緻
「豐富數據樣貌，萃取更高價值」，是數據行銷重要目標。即便有追蹤活動數據，但消費者看起來還是很相似，所以要整合網站個人資訊、媒體行為、內容偏好及站內行為等數據。宏盟平台更與多家第三方數據廠商合作，以協助品牌主將單一的造訪活動訊號，具體成豐富消費者輪廓，更進一步加入行銷策略擬定的參考依據。
要如何應用第三方數據讓消費者輪廓浮現？陳炘威分享整合數據案例，男A偏好閱讀商業財經內容，近3個月每月有高單價消費支出，常行駛忠孝東路，與長時間天停留信義區；女A，瀏覽時尚美妝及網上追劇。節慶、周年慶有百貨公司服裝美妝保養支出，固定行駛淡水線；男B是手遊玩家，愛瀏覽影音網站與線上購物，常在不同地點出現，每次停留半小時左右。根據這3個人行為特質，汽車品牌廣告可針對男A邀請趨勢大師舉辦趨勢論壇，現場搭配高階車款與體驗。女A則透過時尚活動或伸展台直播來置入產品。而舉辦手遊電競活動，改裝車體成遊戲座位，可增加男B品牌記憶度。
大數據行銷是條無法回頭的單向道！
過去行銷是參考「小數據」來定義行銷方式，現在能解析「大數據」行銷給對的人群。陳炘威分析：「行銷數據不只能掌握媒體投放，還可以事前發展廣告創意，掌握社群口碑內容。」從數據蒐集、廣告數據分析、動態消費模型、行銷內容策略、消費者輪廓到預測模型，最終達成讓品牌在對的時間，找到對的多數人感興趣的行銷內容。
演講尾聲陳炘威預測2023年，VPA數位語音助理將能為人們做出許多生活決策。2024年機器人行銷時代來臨，行銷人會把注意力轉移到如何影響人工智慧演算法。但踏入之前，品牌得先做好數據蒐集！因為AI背後的磐石就是大數據與機器學習，邁入數據科學領域是條單向道，行銷人無法回頭。
本文同步刊載於《廣告雜誌》2018年1+2月號315期：
單元：報導：萃取數據的行銷力量！
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