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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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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