千禧世代的6種面貌!想賣東西給他們,行銷人一定要搞懂的3件事
千禧世代的6種面貌!想賣東西給他們,行銷人一定要搞懂的3件事

約翰今年27歲,剛買了一台跑車。拿到車的第一刻,不是立刻上路飆速長征,而是請車代幫忙拍一張他與新車的合照,上傳到臉書。約翰並不是該家汽車品牌的廣告代言人,他只是想在社群網站上炫耀,或單純想分享他的喜悅。

若把場景轉換到幾十年前,消費者頂多只能跟身邊幾個親朋好友說嘴。隨著社群網站及通訊軟體的普及,如今任何一個「普通人」都可能成為產品的代言人,對企業主來說,他們連代言費都省了。問題是,產品服務那麼多,消費者怎麼選擇他們分享的內容,就成了廠商的必爭之地。

在美國,像約翰這樣的消費者,也就是所謂的「千禧世代」(millennials;泛指出生於1980年到2000年的人),約占人口的四分之一,專家預估他們的購買力總和,每年可達2000億美元,而這群人往往還能左右父母的決定,所以他們對市場造成的「間接」影響也不容忽視。

為了進一步了解千禧世代的消費者樣貌與行為,廣告公司巴克利(Barkley)、管理顧問公司BCG及服務管理集團SMG共同進行了一份消費者研究,找出了3個新的行銷準則。

1.讓消費者成為品牌的一分子

據媒體研究中心(Center for Media Research)的報告,千禧世代最不同的是,「他們是第一個隨時保持連結的世代」,有80%~90%的千禧世代都在使用社群媒體。

此外,在隨時能取得資訊的環境裡,千禧世代不願再做個被動的消費者,也想主動參與產品的研發或行銷,成為自己喜愛品牌的一分子。

企業該如何回應千禧世代的期待?可行的做法之一是,在產品還在研發、測試階段時,要試著邀請消費者參與其中,納入他們的想法,才能更順應市場需求及消費者期待。

啤酒商山謬亞當斯(Samuel Adams)就是很好的例子。他們開發了一款臉書App,公開徵集網友幫公司決定啤酒色澤、啤酒花等,並將各選項的最高票組合成新款啤酒,在音樂節及自家酒廠供應。

2.增加品牌在社群網站的討論度

「整天掛在網路上」是千禧世代的一大特色,因此他們在做購買決策時,會傾向尋求社群的意見,而最親近的家人朋友,更是重要參考對象。

企業或許都已感受到,傳統找專家標榜產品有多好的效果愈來愈有限,消費者更相信使用者的意見和口碑。因此, 企業應將產品放到網路上,交由網友「公評」,引發討論,讓口碑傳開,才是更有效的宣傳方式。

此外,由於千禧世代的人樂於分享,會透過像是用戶評論、線上論壇等管道交流意見,企業更該進一步去傾聽這些對話,並針對蒐集到的回饋擬定更適當的行銷策略。

3.成為懂得回饋社會的品牌

研究指出,千禧世代投入社區服務的時數,雖沒有比他們的父母高,但是他們的確希望為社會做出貢獻,尤其會對這樣做的公司表達支持。

在此份研究中,半數的千禧世代受訪者表示,他們會更支持從事公益的品牌。 以休閒鞋品牌Toms為例,該公司「每賣出一雙鞋,就捐出一雙鞋給開發中國家孩童」的訴求,就成功贏得千禧世代的喜愛和忠誠。

或許,企業與其討好顧客,不如做他們在意的事,更能贏得信賴。

千禧世代不是只有一種面貌,掌握區隔市場、精準行銷

儘管千禧世代有類似的成長背景,但因為跨時長達20年,很難說他們只有一種面貌。管理顧問公司BCG透過檢視千禧世代對於科技、公益及人生觀等問題的回應,將千禧世代進一步分成6種類型,做出市場區隔,企業可以再對此做出更精準的產品定位和行銷。

1.千禧主流(Hip-ennial)

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圖/ 經理人150期

2.老派(Old-School Millennial)

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圖/ 經理人150期

3. 科技玩家(Gadget Guru)

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圖/ 經理人150期

4. 綠生活家(Clean and Green Millennial)

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圖/ 經理人150期

5. 千禧媽媽(Millennial mom)

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圖/ 經理人150期

6. 反千禧世代(Anti-Millennial)

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圖/ 經理人150期

唯有更明確掌握千禧世代的消費者樣貌,從中找出你真正的目標族群,才能讓行銷變得更精準。與此同時,企業還需要做到以下3件事,才能真正贏得千禧世代的青睞:

  1. 讓千禧世代有「我跟你一國」的參與感,讓他們成為品牌的一分子。
  2. 增加自家品牌在社群網站的曝光度,引發討論、擴散口碑,千禧世代就容易注意到或購買。
  3. 成為支持公益、回饋社會的品牌,更能獲得消費者的支持和追隨。

資料來源:《怎樣賣東西給年輕人?》,商業周刊出版

延伸閱讀:別再用年齡、性別來區隔消費者!行銷人最該弄清楚的問題:你的顧客「為何而買」

本文授權轉載自:經理人

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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