【行銷名人講堂】－新世代行銷術 - 好的資料策略，優化投資成效|數位時代 BusinessNext

口述／奧美互動行銷公司董事總經理　張志浩

整理／數位狂潮 - 行銷長的必修課

．行銷預算的有效分配取決對消費者的洞察、瞭解需求和媒體使用行為。

．在”All is data”的數位媒體年代，好的資料策略能因應精準行銷的挑戰，把每一分錢都花在刀口上。

．透過end-to-end的溝通過程，企業可以完整記錄消費者的行為資料，透過智慧分析產生洞察，再回饋到未來活動，讓行銷投資獲得最佳結果。

在高度數位化的年代，新媒體的多樣性、多變性和複雜性，徹底改變了人們的媒體使用習慣。想想看，自己的生活中有多少時間花在用手機上網、看訊息，使用傳統媒體的時間確實越來越少。但，餅就這麼大，當傳統的行銷概念、消費者使用媒體的習慣發生重大改變時，行銷長看到了嗎？知不知道要怎樣因應這個挑戰呢？又該如何趕得上這個變化的速度？

因為整個媒體生態經歷大劇變，消費者花在每一種媒體的時間更少，造成所有廣告效果都在遞減。那麼該如何在相同的行銷預算下，做出有效的分配呢？有效的關鍵在於精準度，精準的背後則是對消費者有清楚的洞察(insight)、瞭解需求和他們的媒體使用行為。

end-to-end溝通，任何足跡都是資料源

想要做到前述這些事，靠的就是「資料」。舉個例，一個消費者在網頁看到一個活動的橫幅廣告(banner)、點進去活動專屬網頁、按著頁面的導引互動留下資料，接著網站會做一些行動，可能是推薦他去抽獎、購買商品或是成為會員。這個過程中，每一個點擊行動都留下資料。

然而，很多公司在做這類行銷行為時，根本不知道這些過程的資料是可以記錄下來，因而放掉了很多累積資料的機會。當然，有些公司知道也做了資料記錄，卻沒有做出完整的資料應用計畫，更別說妥善儲存資料的方法。這是當前很多行銷長欠缺的「專業知識(domain know-how)」，他們總以為做行銷嘛，用得著這麼多資料？

永慶的好房網(HouseFun)就是個善用資料的範例。這個網站訴求滿足你的一切房事需求，消費者經由橫幅廣告或關鍵字進入網站後，任何你在買屋、賣屋、租屋、裝潢到修繕服務頁面留下的瀏覽足跡，好房網的系統都會詳細記錄。當資料累積到一定程度後，就透過資料探勘技術分析消費者的喜好，主動推播貼近這個喜好的房屋物件給消費者，最終達成買賣屋的交易。

緊扣公司策略與定位，新媒體顯見效益

另外，我也觀察到很多行銷長在看待數位新媒體的大盲點：一窩蜂。往往看到一個新媒體出來，就急著去採用。以臉書為例，台灣有一千萬個會員，當中有六百萬人過去24小時有使用。試想，台灣有哪一個媒體每天接接觸的閱聽眾可以這麼多呢？就某種行銷操作層面來看，臉書已經是「大眾媒體」了。

那麼，如果你要操作大眾閱聽人，可以直接在臉書做，不需要那些大型入口網站；如果要針對特殊興趣、特定粉絲頁做社群影響力行銷，臉書也是個好選擇。因為它能夠精準地透過科學方式把消費者分群，協助企業做分群精準行銷時，產生更好的投資報酬。

所以企業行銷人真的要先去瞭解每一個新媒體的特性，找出他們長期發展的策略和方向，然後根據自己公司的發展和產品特性，通盤規劃如何使用一個新的媒體。我認為這才是一個負責任的行銷長該做的事。

客製資訊滿足需求，銷售目的才達陣

再說到經營客戶關係。我們前面說到，在數位新媒體中你可以記錄到所有客戶使用行為的資料，包含基本資料和需求資料。但唯有真正找出需求資料，行銷人才能據此提供客製化的產品與服務，讓顧客滿意開心。

像我們的客戶IBM，他們的目標對象是資訊長(IT決策者)和其他IT人員。這兩組人在選購科技方案時，想的事情大不相同。IT人員在意的是產品好不好用、建置容不容易；而資訊長要看的是新方案對企業未來的營運有多大幫助。他們對時事的關心面向也有差異，IT人員想知道生活周遭的新聞，而資訊長會關心國際經濟和科技的發展趨勢。

舉個例來說，透過觀察資訊長偏好閱讀的網路資訊中，我們發現「ECFA」這個議題的資訊看得特別多，因為這項兩岸的商務協定會影響企業的佈局發展。於是，我們從ECFA切入，先提供對企業有哪些影響的資訊，接著端出IBM某個解決方案可以幫助他們因應這種變動，同時找出類似情況的企業案例佐證。最後，如果有興趣進一步了解IBM方案，我們安排業務人員登門拜訪。

在整個溝通過程中，我們會針對同一個人在不同階段、提供不同的資訊與服務，來達成最終銷售目的。這是很精細的客製資訊，重點是你要挖掘出他的真實需求，並一步步滿足，才有最後的銷售結果。

給行銷人的三個建議

從事行銷工作，一定要開闊心胸。行銷的方法變化太快了，很多傳統的行銷觀念並不是錯，而是改變了。我鼓勵35歲以上的行銷人要做數位的移民者，儘可能去瞭解新媒體的特性和生態。

當你瞭解之後，才會知道何謂「虛實整合」，這可是未來媒體發展很重要的新變革。例如，由AR(Augmented Reality)技術帶動的擴增實境，未來可以在活動現場的螢幕上，把虛擬世界套入現實環境，產生令人驚艷的效果。

最後，再回歸到一開始談到資料議題。在數位媒體時代，「All is data.」──用資料驅動所有活動的發展、優化行銷投資報酬。我建議行銷長要好好思索：「我的資料策略是什麼？」包括建立數位平台、背後的資料庫架構，資料該怎樣累積、分析，轉換一個優化活動效果的實現者。這件事想得通，就能讓你在精準行銷的挑戰中，把每一分錢都花在刀口上。

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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。