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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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