數據變現靠它,最夯行銷工具CDP是什麼?一文看懂不能錯過的 MarTech法寶
數據變現靠它,最夯行銷工具CDP是什麼?一文看懂不能錯過的 MarTech法寶

盯著越來越高的廣告成本,好不容易吸引新客進站,卻不知道消費者為何沒有完成購買?堆積了大量的網站與訂單數據、費力收集會員資料,卻不知道該如何分析運用?新顧客開發困難、舊顧客漸漸流失,除了降價促銷和砸錢下廣告,還能怎麼樣提升銷售?

如果你正面臨著上述問題,苦惱之餘卻只能依賴著大量的媒體預算來找到新客、維持業績,何不騰出幾分鐘時間,來認識這個新興的數據解決與行銷方案「顧客資料平台」(Customer Data Platform,以下簡稱CDP)。

第一次聽到這個行銷新工具嗎?別擔心,TenMax將製作一系列文章,帶你認識CDP,這個數據為王的時代不可不知的新法寶,有效提升舊客購買頻率與客單價。

讀完這篇文章,你將知道這些:

  • 什麼是CDP?
  • 身為行銷人,我該怎麼使用CDP?
  • CDP能解決的4大痛點

一、什麼是CDP?

根據CDP Institute的定義:「CDP是一個套裝軟體,可以建立一個具有永久性、統一性的客戶數據庫,並可串接至其他系統。」有點生澀難懂嗎?接下來,讓我們動用翻譯年糕,為你白話介紹CDP的核心概念和使用方法。

簡而言之,市面上各家CDP供應商提供的服務不盡相同,但大致上會包含以下幾種功能:

  1. 數據整合:統整各資料來源,並且能識別、配對出顧客所有線上、線下的行為資料,建立統一的客戶檔案。
  2. 貼標分群:根據不同方法幫顧客貼標,並且根據標籤來分群出需要的受眾。
  3. 行銷自動化:建立自動化的行銷活動流程,串接訊息發送工具和廣告平台。

「蛤,什麼是貼標分群、自動化行銷流程?」先別恐慌,我們將在下一段的CDP運作流程中,一一向你說明。

二、身為行銷人,我該怎麼使用CDP?

具體而言,CDP的運作流程如下:

Step.1集中管理數據──全面暸解顧客

CDP
圖/ TenMax提供

CDP是一個協助整合所有資料的平台,可能包含的數據來源有:

  1. CRM資料:品牌記錄在資料庫中的客戶資料,例如姓名、電話、電子郵件等。
  2. 線上/線下銷售紀錄:線上例如訂單資料;線下例如POS機所記錄的資料。
  3. 實體店面問卷:客戶的回饋與喜好,例如餐廳隨桌附上的顧客意見表。
  4. 訊息紀錄資料:客戶與品牌聯繫的內容,例如客戶致電、私訊、電郵品牌的資料。
  5. 官網互動行為:客戶在品牌官網中的行為資料,例如瀏覽頁面、點擊按鈕、停留時間等。
  6. 社群互動行為:客戶在品牌自媒體中的互動,例如社群中的按讚、留言、分享等行為。
  7. 手機APP內行為:如果品牌有發展自家的APP,也可收集顧客在應用程式內的各種行為資料。

上述數據中,第(5)-(7)項等行為資料是CDP所注重的,收集顧客「購買前」的行為資料,CDP強大之處在於能夠整合這些數據,並能識別、歸因到單一顧客身上。如果你使用CDP集中管理數據,就能對每位顧客的樣貌有更全面、精準的了解。

Step.2用戶貼標──為資料賦予意義

透過為顧客貼上標籤,能夠區隔出各種不同類型的受眾。常見的標籤類型如:基本的人口統計資料、興趣標籤、財務屬性狀態及購買行為等,而標籤的產生方式又能分為以下三個類別:

CDP-用戶貼標
圖/ TenMax提供

Step.3受眾分群──進行客製化行銷

在有了用戶貼標的基礎之後,行銷人員就能依照行銷目標對顧客進行分群,根據指定標籤來篩選出目標受眾,可以參考以下案例:

情境1
美妝品牌近期將有新品上市,運用CDP篩選出被標記為經常回購、較可能對這項產品感到興趣的客戶,當作初期的重點對象做資訊推播,鼓勵這群受眾嘗試新品。

情境2
挑出喜歡在折扣檔期內購買的消費者,歸類成價格敏感的客戶,就能鎖定這類受眾推出專屬優惠,精準促購,而非無差別、全面性的提供打折方案,這樣會造成收益減少。

Step.4行銷自動化──在對的時間用對的管道發送對的內容

** 管道自動化**
運用串接技術,CDP能和多個行銷通路連動,也與行銷自動化工具整合,讓行銷人員可根據自己的需求,制定規則安排使用特定管道與消費者進行接觸,也免去每換一個工具就必須做相關設置的繁雜流程。例如:設定先發送電子郵件,若經過2天收件者仍沒開信,改以LINE訊息推播,如果LINE經過2天仍然未讀,則透過簡訊通知。

內容自動化
CDP也能根據消費者過往累積的數據,丟到Rule-based或是AI的數據模型中,藉以預測哪些產品可能是消費者會喜歡的,並讓消費者看到對應的產品,像是:根據過去的數據,發現購買T-Shirt的顧客在一個星期後,有極高的比例再回購牛仔褲或棒球帽,因此寄出郵件的時候,列出這些品項推薦作為EDM的客製化主打商品。透過CDP進行設定,就能將素材依照指定的管道、時間傳遞給受眾,相當輕鬆便利。

我對CDP運作流程有概念了,但⋯⋯它到底能幫我解決什麼問題?

事不宜遲,一起來看看CDP實際運用能發揮什麼功力,以及具體的情境範例!

三、CDP能為企業解決的4大痛點

1.消費者足跡散落各處,該怎麼完整追蹤消費者的購物歷程?

以零售品牌為例

有位顧客曾造訪零售品牌的實體店面註冊會員並購買商品,也曾至官網瀏覽產品內容、加入LINE官方帳號傳訊息互動,以及在使用Facebook時點擊該品牌的廣告。

消費者與品牌互動過程中累積的資料分散於各個通路,如果沒辦法有效的統合這些數據,並且正確的歸因到相應的顧客身上,行銷人員就沒辦法全面地暸解一位顧客,也無法善用手上擁有的龐雜資料。

那⋯⋯我該如何知道這些互動數據來自於同一個消費者呢?

CDP提供了解決辦法!在導入來自多個不同系統的資料後,透過為每一位客戶建立單一、可供長久使用的客戶ID,搭配資料辨識技術,歸納出消費者與各項資料的關聯性,實現顧客單一視圖(Single CustomerView,註1)的建構,讓品牌對每位客戶具備更全面的了解。

2.我想針對特定類型受眾進行精準行銷!該如何抓出這群消費者?

以房仲業為例

近期,台北市有一檔豪華的新建案,房仲業者想找出造訪自家網站,希望購買售價逾3000萬、坪數達50坪以上且鄰近捷運站新建案的這類高顧客價值對象,進行推銷。

舉例來說,單純仰賴廣告系統的分眾規則,並沒有辦法追蹤到這些細節,僅能得知使用者曾經瀏覽過哪些網頁而設定標籤,有了CDP之後,可以自訂數據標籤蒐集的架構,針對頁面的內容進行比對,過濾出瀏覽頁面包含上述特定內容的用戶,接著打包為受眾,推播合適的方案,提供更好的顧客體驗。

CDP
圖/ TenMax提供

3.手上資料百百種,如何迅速整理出消費者洞察,命中紅心、達成銷售目標?

以汽車保養廠為例,若想預測消費者的需求週期

以往汽車回廠保養與檢修是以營運人員定期致電、簡訊的方式通知,但每位車主行駛里程狀況不同,存在不精確、額外耗費人力的問題。

CDP能夠匯入物聯網的里程數數據及CRM系統中的車齡、車主聯絡方式等資料,運用模型參照這些資訊進行預測,自動傳訊息提醒駕駛何時應該要進廠保養。

以服飾電商為例,若想避免顧客流失

服飾電商發現顧客有每季固定回購的習慣,根據經驗,當顧客連續兩季沒有消費紀錄時,通常是轉往其他品牌購買。等到顧客已經流失時才想挽回就太遲了,要怎麼判斷出哪些群體是比較可能失去的消費者?

CDP中的AI系統能夠依照各種來源的資訊給予每個顧客綜合評分,界定出顧客等級,並找出即將流失的客戶通常具有哪些行為(例如:連續120天以上沒有和品牌互動、有連續3封以上EDM沒有被開啟),如此一來當有顧客出現類似的行為模式時,就能夠進行示警,方便行銷人員及早制定對策,避免實際的顧客流失。

以保健食品電商為例,若想發掘高潛力客戶

有些行為之間可能存在關聯,但是在一般情況下行銷人員難以注意到這些行為,像是AI可能會發現有瀏覽保健食品產品頁並捲動到頁面75%的造訪者有比較高的機會下單購買,這時就能將具有這些行為的人打包成受眾安排後續的行銷溝通。

CDP內搭載各種不同的分析模型,透過AI、機器學習的技術,讓過往難以被識別的一些顧客行為輪廓變得清晰可見,根據數據幫助行銷人員預測顧客行為,進行決策,模型豐富多變的應用也正是CDP的強大之處。

4.哪些內容可能會引起消費者興趣?要怎麼在適當的時機,透過顧客偏好的管道和他們溝通?

以醫美產業為例

醫美診所的行銷人員想針對有雷射除皺需求的消費者進行溝通,於是設計了一系列進入療程前、療程後的對應素材,這時他開始思考如何安排露出通路、期程規劃等項目。

身為行銷人員肯定很熟悉這個情境,這時我們可能要分別到Email、LINE、簡訊等後台系統設定,才能順利推播資訊;由於不知道消費者偏好哪種管道,只好每個都發送,避免有所遺漏;要能得知消費者是否已經進入療程則要到CRM打撈資料,再以人力慢慢比對,過程耗時且繁瑣。

幸好有CDP能夠幫忙處理這些瑣事。由於資料會定期、自動匯入更新,讓行銷人員能藉由CDP立即得知消費者目前處在療程前或療程後的階段,推送合適的素材;CDP也能按照標籤區分不同受眾各自適合的溝通管道,如此我們就能以符合顧客習慣的通路傳遞資訊。在對的時間、用對的方式,傳遞對的訊息,較不易引起反感,也因此提升了獲得顧客青睞的機會。

現在你已經了解CDP是什麼,以及它能解決哪些問題,但是你可能會好奇,CDP和現在廣被行銷人使用的CRM、DMP有什麼差異?已經有了CRM和DMP的資料,為什麼又會需要CDP呢?我們將在下一篇文章,為你介紹CDP和CRM、DMP之間的差異。敬請密切關注!

  • 註1:單一顧客視圖也被稱為統一顧客輪廓(Unified Customer Profile)

本文授權轉載自:TenMax ADTech Lab

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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