名人推薦：中國大數據教父 車品覺
台灣黛安芬總經理 康翔泰
台灣大學全球品牌與行銷研究中心主任 任立中
北京清華大學數據科學研究院副院長 韓亦舜
App Works 之初創投創辦人 林之晨

零時差行銷
從舊4P到新4P
大數據行銷新4P，即時預測消費者狀態和動態，零時差、零誤差的個人化行銷，1個人就是1個分眾市場，行銷命中率100%。

當大數據結合行銷──大數據行銷，將成為最具革命性的行銷大趨勢，大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論：產品（product）、價格（price）、促銷（promotion）、通路（place）。大數據下的行銷將產生一個全新的4P：人（people）、成效（performance）、步驟（process）和預測（prediction）。

最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司(Gartner Research)的副總裁Kimberly Collins，而我們將最後一個P（profit，利潤）修正為預測（prediction）。

從舊4P到新4P，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？

首先，企業應該從過去「經營商品」的思維，轉向以人為核心的「經營顧客」，而大數據時代，正提供了觀點轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本服務。

每一位消費者的購買時間、購買週期、購買特性都不相同，但是傳統行銷，無法做到很細緻的個人化行銷，多是大眾行銷或群體化行銷。例如傳統行銷依據消費者的需求和差異性等，將市場區隔為各個不同族群。例如一家運動鞋品牌有7個市場區隔，然後搭配7個行銷活動，往往已經耗費不少人力物力。

但是大數據時代的行銷，市場區隔可以是7萬個，相應的行銷活動也有7萬個，同時在系統上或平台執行，若像傳統行銷一樣只能依賴人力去執行這7萬個活動，幾乎是件不可能的任務。

每個人的購買行為、消費習慣都不一樣，但是傳統行銷因為資源與人力的限制，因此，往往只能是人去配合行銷，而不是行銷來配合人；當企業一次只能執行7個行銷活動，自然只能是人找活動，而不是差異化的活動找人(people to campaign)。但是當行銷活動有能力變成多達7萬個，每一位消費者都可以從7萬個活動中配對到最適合他的活動，因而翻轉舊的行銷觀點，變成是人找活動，而不是活動找人。

於是，行銷活動從人群到個人，市場區隔愈來愈小，或者說每個顧客都成為一個分眾市場，個人化行銷應運而生。

第1個P：人(People)
NES模型，再多的顧客問題都只分5種

在大數據時代，以人為核心，消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變動性，其中又以變動性最難掌握。

對於顧客來說，我們建構了一個NES模型：

 N＝新顧客（New Customer）
 E＝既有顧客（Existing Customer）
1.E0主力顧客：個人購買週期2倍時間內回購的人
2.S1瞌睡顧客：超過個人購買週期2倍未回購的人
3.S2半睡顧客：超過個人購買週期2.5倍未回購的人
 S3＝沉睡顧客（Sleeping Customer），購買頻率超過個人購買週期3倍未回購、回購率低於10%。

NES模型即是為了即時掌握顧客的變動性而設計，這3個標籤及5族群，完全根據消費者實際交易數據演算，並能夠配合資料更新進行動態修正。

大數據行銷的第一個P是「消費者」（People）。NES模型能夠透過即時的演算將消費者分成N(新顧客)、E0(主力顧客)、S1(瞌睡顧客)、S2(半睡顧客)以及S3(沉睡顧客)5種標籤，隨著顧客沉睡度愈來愈深，品牌能夠有效喚醒的機會愈低、而相對的喚醒成本也將大幅度增加。

行銷人過往將行銷預算和工作時間，根據顧客自然屬性的分群進行分配，習慣性從顧客過往的累積消費貢獻與前一次的交易紀錄，結合顧客的性別以及消費能力指標，來決定他們的標籤設定與經營方式；但是很明顯的在這些數據資料背後，我們低估了時間對消費者動機干擾的影響力，可能只是透過一個平均數的概念「大概」定義了超過180天沒有回購的顧客，就是所謂的沉睡顧客。

但是事實上，當我們將數據透過NES模型演算後發現，很多顧客早在120天左右就進入了S3(沉睡顧客)階段，品牌一視同仁的時間定義讓企業不但錯失了關鍵的喚醒時機，然後在低喚醒率的S3階段才著手補救，這些看似微不足道的小細節，都在浪費企業寶貴的成本與資源。

即時掌握每一個消費者的實際狀態是大數據行銷最重要的第一步，如果我們已經有能力為每一個顧客量身訂製專屬的溝通時間點，該是時候把撒網捕魚的行銷網給收起來了。

第2個P：成效(Performance)
每一間店都可以做自己的行銷

大數據行銷的第二個P是「成效」（performance），「獲利」是企業經營的共同目標，影響獲利的因子很多，說穿了就是3個營收影響目標：顧客數增加、客單價提高、活躍度提升。

如果前面的people談的是顧客狀態，那麼performance談的就是顧客動態。顧客的流動反映在門店導向的觀點，常常觀察到當企業在檢視獲利營收時，發現來客數下滑，就直接判定新客數疲弱不振，是造成營收衰退的罪魁禍首，所以立刻決定砸下百萬預算，安排來店贈禮活動提升新客招募，期望能夠一舉提升銷售動能、拉抬業績。

結果，新客數確實明顯增加了，但營收卻仍舊沒什麼起色。

原來藏在數據背後真正造成店家營收下滑的原因，其實是高貢獻度的忠誠顧客大量而且快速的流失，活動提升的新顧客對營收幫助渺小，當務之急應該是先找出忠誠顧客流失原因、制定顧客挽回方案，先求固本補破然後才去招客。

看錯了數據會錯了意、不但會讓店家消耗了無謂的行銷預算和時間，去解決一個徒勞無功的問題，更進一步給了競爭對手可趁之機，這一來一往之間，勝負立判，能不慎乎？

換言之，每一家門店營運的KPI都應該個性化設定，比如說台北在做顧客新增的時候，高雄可能應該做顧客流失，台北的1號店在做顧客新增的時候，台北的2店可能應該做顧客流失，端看各個門店的數據來決定它最應該優先改善的是什麼。

第3個P：步驟(Process)
找出priority，優先處理危急問題

大數據行銷的第三個P 是「步驟」（process），透過有層次的執行心法，去改善營收方程式。營收的3個變數出現問題時，應該採取什麼樣的戰略，去解決問題。

當店家發現營收下滑，檢視品項銷售狀況、來客數與客單價等數據，假設顧客人數不夠，應想辦法增加新顧客，或是想辦法留住舊顧客。如果是顧客活躍度不夠、忠誠度的問題，則可以針對早期再購顧客，或是增加對現有顧客的定期關懷，購買時的事先提醒等各種不同的行動，去提升顧客的活躍度。

如果問題出在顧客的客單價不夠，則進一步去檢視，究竟是新顧客不夠，還是舊顧客不夠。倘若新客的客單價不夠，通常是因為各種針對新顧客的促銷手段，當新顧客進來用的是很優惠的價格，通常收進來的是不健康的會員，接下來他很可能沒有辦法繼續貢獻價值。呈現的問題就是新客的客單價太低，同時新客再購的比率太低，新客轉換率太低等，主要就是為了促銷做了不當的方式。

第4個P：預測(Prediction)
精準預測顧客下次回購時間

如果說process告訴行銷人從營收方程式和會員流動是可以被控制的，那大數據行銷最後環節「預測」（prediction），就是宣告這樣的控制能夠被智能化的監控與執行。

顧客就像水一樣，水往低處流，從第一次購買的新朋友，到漸行漸遠的流失客，這個過程是常態。但有了大數據之後，行銷卻可以及早做出因應方案。用數據分析未來。從分析走向預測，推算出會員的「下次購買時間」（Next Purchasing Time, NPT)，讓店家在對的時間對最有可能上門的顧客說話。

假設顧客的狀態就像5階段的水槽裝置，從新顧客(N)一路向下流向沉睡顧客(S3)。「智能控制」可以偵測每一個環節，當水槽水位或是管線流量出現異常，系統自動對它做回饋、修復，或是提出警告，哪個環節出了問題，並依據KPI自動做出最優化的調節設定。舉例而言，當顧客從主力顧客的水槽流到S3水槽的沉睡顧客，意指高達90%的機會顧客會徹底流失，亦即所謂分手階段。彷彿男女朋友，等到快分手才去挽回，不但事倍功半，成功挽回的機率也很低。

但是，當主力顧客開始流向沉睡顧客時，必然先經過S1（瞌睡狀態）、S2（半睡狀態）兩個水槽。透過智能控制，就可以在S1瞌睡階段事先偵測到，當發現顧客已經有一點疏離，智能控制就會給出關懷或提醒等，以控制降低顧客流失的水量。

「智能控制」可以做到即時偵測、零時差溝通和個性化訊息，即時而且適時的調節，完全零時差、零誤差，這也是整個大數據行銷的精髓。

零時差行銷
從舊4P到新4P
大數據行銷新4P，即時預測消費者狀態和動態，零時差、零誤差的個人化行銷，1個人就是1個分眾市場，行銷命中率100%。

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車品覺／阿里巴巴集團副總裁、中國資訊協會 大數據分會副會長、中國計算數學學會 理事
大數據：「多即少，少即多」

無論是大公司還是小公司，幾乎所有我見過的大數據成功例子都是「一把手」工程。公司的管理層愈了解資料的價值，大數據落地的成功概率就愈高。這也是為什麼我一直希望見到一本能讓老闆們看得懂，清楚解釋大數據能為企業帶來什麼的書籍。

數據作為一種新的原料，它可以用之不盡，也可以讓你物無所用。其中的關鍵在於，資料從收集、存儲、刷新、辨識、關聯、挖掘、決策到行動，是一條很長的鏈路，中間的各個環節環環相扣又互為作用。想要自如地使用大資料，就需要我們把科學、工程和商業三者有機地結合。

數據技術與商業模式密不可分，到底應該以商業為本去收集資料，還是先把數據收集起來，等到未來有機會再用？我覺得這個問題是沒有絕對答案的，反而我們應該問的是：What is the business？

了解商業是使用資料的前提，一切從業務問題出發，不要為了數據而數據，才可以得心應手地使用數據去描述現狀、診斷問題、預測各種可能，以及有效地幫助業務決策並指揮行動。

根據我過去幾年的經驗，好的數據科學家愈來愈難求，而能駕馭大數據的商務人才更是稀有。每個人都聽說大數據之價值是巨大的，但對於很多公司來說，其實它虛無縹緲又難以掌控。

解決難以落地這個問題，我覺得必須要把大數據科普到商業世界中，聰明的CEO 們都應該帶頭去了解大數據是什麼。盲目地投資大數據和原地踏步其實都很危險。可惜現今在市場上看到的卻都是反行其道，滿街都是把大數據概念化的書籍。

《大數據玩行銷》這本書，正好能深入淺出地講解，如何用數據去說明行銷，內容由淺入深，通俗易懂，值得每個從事數據和行銷的人閱讀。

當然了，我們不能幻想這個世界存在一本絕世祕笈，而是需要根據自己的實際情況，不斷從實踐中摸索。

大數據的實踐也正好體現了中國前賢的智慧：「多即少，少即多」的道理。

車品覺／阿里巴巴集團副總裁、中國資訊協會 大數據分會副會長、中國計算數學學會 理事
大數據：「多即少，少即多」

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《大數據玩行銷Big Data Marketing》
[作者序]MIGO執行長陳傑豪Tony
Better Tomorrow,
用大數據改變世界

34歲那年是我人生的轉捩點，因為一向最支持我的母親在那一年過世了，帶著遺憾我開始思考自己的未來，尋著對我母親的記憶與思念，開啟了我尋根的念頭。在美國創業的過程中，我一直都是在西方人的思維中研發軟體，但回過頭、卻發現亞洲在軟體研發上還有很大發展與進步的空間，那一刻、我決定回到台灣，因為我覺得那是我的使命，要讓亞洲研發的軟體有能力站上世界的舞台。
我在美國求學的時候念的是資訊工程(Computer Science)，常常一個人喝著啤酒然後寫一個晚上的程式碼(Code)，我對於用幾行乾淨的程式碼去解決一個複雜的問題深深著迷，而且樂此不疲，覺得那是世界上最美麗不過的事情；但是畢了業，被Siebel選中，一頭就栽進了顧客關係處理(CRM)的領域，突然從面對最簡單精練的程式碼，一夕之間，轉變成要面對並解決最複雜跟「人」有關的問題，從單純的簡單掉到了多變的複雜，左腦跟右腦開始衝擊、對話，最後融合在一起，對我來說，這世界上所有的安排都是最好的安排，因為經歷了這段思考和邏輯的衝突後，數據和行銷結合的種子已然成形。
2011年我就是帶著這樣這顆種子，在當時董事長林一峰先生的牽線下遇見了MIGO，直到現在我都清楚記得第一次和團隊見面的場景，儘管當時MIGO還只是一個發展EDM和行銷追蹤(Tracking)服務的團隊，但是我就是知道，這裡有我要的答案。
當年父親和很多朋友都很困惑，為什麼我毫不考慮就推掉了一個又一個大型跨國品牌提供的高薪，和亞太區高階經理人的頭銜，要捲起袖子和一群工程師從頭調整策略、優化產品，自己又站在第一線負責銷售。其實他們沒看見的是，跟我一起闖蕩的是一群充滿潛力、熱情無私、而且患難與共的團隊。
不管是大數據還是行銷，這兩者各自像是一個沒有標準答案的變數，光是要解決其中一個變數，就夠讓人頭大，更別提要把這兩個變數混為一談。好在我天生就喜歡往麻煩裡鑽，大數據行銷這個看似錯綜複雜的題目，我在這本書裡試圖用三個關鍵的元素去貫穿：
1. 心法：以簡馭繁的思考
大數據再大，也是從每一筆各自獨立的資料累積起來的，嘗試去練習思考大數據的本質、問題的核心，一層層地剝開那些包裹在外的雜質與偽裝，練習專注、絕不折衷，因為模稜兩可只是你找不到真正問題的藉口而已。
2. 作法：精實(Lean)的執行精神
大數據行銷要成功，靠的絕不是紙上談兵的嘴上功夫，如果數據永遠只是躺在會議桌上的一堆報表，那你永遠無法從這些數據中學到任何事情。我在書裡面有分享一些實務操作的經驗，同時也嘗試用一些實際案例來告訴你：「坐而言不如起而行」真的不是口號而已，未來消費者市場競爭比的不是銀子，而是點子，而點子也不是比誰有創意，而是比誰可以最快讓點子走出會議室，然後讓你的顧客心甘情願地買單。
3. 態度：「利他無我」的原則
功利的社會讓人與人之間充滿了猜忌，但是在大數據時代，品牌和顧客之間必須要能建立絕對的信任，作為一個數據行銷工作者，首先必須做到「心正」和「利他無我」，永遠把顧客的利益放在第一位，站在對方的角度換位思考。本書的第五章是一個很特別的章節，在中國大數據界執牛耳地位的車品覺，用行動具體地詮釋了這種「利他無我」的行為。車老師以多年來在大數據領域累積的觀點，形成了10篇跨產業的大數據趨勢分享，本當先集結在他自己的專書中，但是他一心殷殷期盼的，並不是這本書由誰來出，而是，對大數據有興趣的讀者朋友，是不是能夠在第一時間看清楚大數據的趨勢。於是、車老師爽朗地把這10篇大作託付給我，還親自為文作序。
「利他無我」是態度也是氣度，希望這本書能讓你有所體會，並試著用這種態度重新思考你的每一個決策。
最後、要在這邊特別感謝邰中和先生，邰先生在董事會中給予我很大的包容與空間，讓我能夠沒有後顧之憂地專注在研發與團隊招募；另外我也要特別感謝任家濟(George)先生，George是MIGO的首席數據科學家，只因為相信我對大數據未來所勾勒的夢想，就毅然地加入了MIGO，然後走過了一千多個日子，見證當年勾勒的藍圖一一實現，當然、這一切更要謝謝MIGO每一個團隊夥伴無私的投入，只有親身參與這場戰役的團隊夥伴們，才能體會那種挑戰自己、挑戰未知的壓力與成就感。
這本書我分享了很多觀點與經驗，也介紹了MIGO如何成為台灣第一家與阿里巴巴簽署「大數據應用合作夥伴合約」的公司，如果你要問我這箇中感覺，與其說這是一段對成功的註記，但我更寧願把它當成是一種疤痕累累的紀念：紀念一場技術、演算與行銷史無前例的融合、紀念一場前仆後繼，卻堅持到底的無畏與勇氣。
這一切才剛剛開始，我跟我的夥伴們會堅持著這個初衷，披荊斬棘地開出一條屬於亞洲的大數據行銷軟體的品牌之路，作為一個產業和趨勢的先行者，我不知道哪裡才是終點，但是我知道必須不斷地惕勵自己和團隊，每一天都要挑戰昨天的自己，這就是MIGO 從心傳承的Better Tomorrow精神。

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