「大數據」一詞走紅已超過五年，包括後續衍生出的數據驅動、數據分析、機器學習等相關應用及科技，都暗示了無窮的新商機正等著被挖掘，亦有愈來愈多企業願意投資引進新系統，但市場上真正懂得運用數據幫助企業創造生意的專家卻相對稀缺。
某些企業或品牌嚮往透過導入數據管理平台（DMP, Data Management Platform）來增加對消費者的了解，確實，有第二、三方的數據來協助會有幫助，但企業或品牌對自己的第一方數據（First-Party Data）有多少掌握？其實消費者現在跟品牌的接觸點非常多，網站、手機APP、EDM、SMS、店面等等；品牌可以想想自己收集的完整度究竟有多少？對資料面的掌握有多少？利用的程度又有多少？
想要洞見消費者行為，企業或品牌第一步可以整合手上各種來源的第一方資料，包括CRM顧客關係管理系統、線上線下銷售資料、行銷活動數據等，並從中建立消費者的標籤資料庫，依據不同目的的需求，挑選最高傾向的顧客進行廣告、EDM或是電話等各類接觸。
安布思沛技術總監林仕奇（Vincent Lin）表示，全面性整合所有資料需歷經長時間的淬鍊，且每一段步驟都必須經過縝密的規劃。而今琳瑯滿目的行銷手法，只要稍有落後，可能就失去其在市場上的競爭力。其實透過階段性地整合數據、階段分析及運用，就已經可以做一些利用，提供符合消費者需求的體驗。
安布思沛早在2014年便成為Google在台灣第一家Google Analytics銷售認證夥伴，囊括資訊、統計、經濟等各領域人才的Data Team不僅走在前端，對於分析行為數據更有豐富經驗，不斷幫助企業實現獲利成長與增加商業機會。
Vincent指出，過去可能會用「30歲的女性上班族偏好購買某類型的口紅」來描述消費者面貌，但此描述放在現今來看，不僅過時、也不必然完全正確。事實上，在消費者的網路瀏覽及購買行為被追蹤工具一一記錄下來後，真正的「行為數據」透露出消費者實際的購買歷程更為多變且複雜。
行為數據，讓我們比消費者更了解消費者
在行銷人眼中，每一個消費者身上都貼滿了標籤，除了最基本的年齡、性別、職業、婚姻狀況外，還可能有個性、習慣、喜好、接收訊息渠道等，複雜度可至上百、上千個標籤，並可依此進行分類，Vincent認為，「在這個時代，沒有不能被分類的消費者。」
但分類要有意義，還得看企業或品牌的實際需求而定，若只是漫無目的地「群發」訊息，反而容易造成消費者疲勞，「我們希望品牌每次與消費者接觸時，都能打動人心。」
Vincent強調，每個標籤都是一個小題目，比如咖啡品牌想知道消費者的到店頻率，則標籤可能將消費者分類為一週一次、一週三次、一月一次等頻率，通常20%的忠誠顧客會貢獻80%的業績，但非忠誠顧客亦可能擔任分享、推廣的角色，品牌針對不同顧客自應有不同的行銷手段；他再舉例，當咖啡品牌要推出新風味飲料時，行銷推廣重點應放在平常就愛點選多元口味的顧客身上，當較總是點選單一飲料的顧客更具著力點，此時的標籤應以「品類」為主，「所有推廣都有成本，分析行為數據能比他人更精準到位。」
由小題目做起，從數據滾出大商機
Vincent進一步指出，企業或品牌想運用數據創造生意，首先內部得小範圍地精準定義出需求，從小題目做起，不要一開始就把目標訂得太大。
「企業或品牌通常深知自己的產業Know-how，比如產品的生命週期，但卻不知道從顧客端蒐集回來的資料要怎麼用。」Vincent表示，像資料筆數、黏著度、回購率、退換貨資料等，「分析數據的團隊要能找出數據背後真正的涵義，進而接觸顧客、促進購買，甚至加強忠誠度，達成一個完美的循環。」
以線上預約賞車為例，當汽車品牌邀請消費者進入官網填單，預約賞車的時間和地點，消費者覺得自己給出的第一手資料很少，但汽車品牌實際上卻能透過技術追蹤所有官網瀏覽行為，並以標籤資料庫分類消費者、傳送給線下門店。
你還沒走進門，業務已經能掌握你的消費偏好與需求，知道要主打車子性能或外觀顏色，還是強調內裝與內部空間，無形中滿足消費者體驗，自然有更高的機會成交訂單。「創造業績的深一層意義，其實是要更了解使用者以做出應對！」大數據時代下，消費者的行為數據，才是企業與品牌不能放過的金庫。
因網路世界的快速發展，數據資料被視為是未來的石油，透過萃取、精煉，讓企業或品牌瞭解消費者行為的全貌，提供每位消費者心中嚮往的服務體驗。安布思沛便是企業或品牌在數據整合及運用的夥伴，讓數據發揮真正的價值。
