數據行銷(data-driven marketing)成功 3 部曲:業界行銷數據分析大公開
行銷新知 • 2023/7/15 上午 1:05 • Written by: Liam Fang
數據行銷(data marketing)的定義
「數據行銷」顧名思義,是以數據驅動的行銷活動(data-driven marketing)。本文會帶你認識數據行銷在數位行銷當中的角色,也會深入探討行銷數據分析在現今何以重要,以及企業應該要如何實踐數據行銷。最後,也帶您解鎖業界最重要的行銷數據,讓行銷人可以免費帶走最新的數據包以及數位工具試用體驗。
數據行銷和數位行銷的差別
數位行銷(digital marketing)是指透過數位化的方式從事的行銷活動:例如投放 Google 廣告、經營社群媒體、使用 LINE 官方帳號和好友互動等等。智慧型手機普及後,網路以及各式數位管道的使用量有顯著的提升。而數位行銷相較於傳統行銷最大的好處,在於可以透過網路平台來接觸到網路使用者,並能夠很方便地蒐集行銷數據,並追蹤行銷活動的成效。
數位行銷的困境和趨勢
就定義來看,數據行銷僅是數位行銷的一環,很多品牌或行銷者會認為數據分析和蒐集並不是數位行銷必須做的。幾年前,缺少數據的數位行銷或許仍是可行的,例如品牌隨意地在粉絲專頁發發貼文,不用基於任何數據分析,效果可能就還不錯。這是因為當時網路用戶與用量高速成長,社群媒體上隨意貼個文,就能獲得很多的曝光和流量。
然而,漸強實驗室的創辦人薛覲指出數位行銷遭遇的困境。近年來,數位廣告的競爭白熱化,當越來越多的品牌都在搶奪網路版面,不只導致沒有付費的貼文曝光量降低,甚至付費廣告的效益也連帶銳減。這樣的趨勢使得品牌獲得新客的成本提高,因此企業必須思考的課題變為如何以更低成本的方式獲客,以及如何提升顧客終身價值(LTV),讓品牌從每一位顧客身上獲得的收益提升。而無論前者或後者,數據都是不可或缺的一環。簡言之,現今數據行銷不只是數位行銷的一環,更是不可或缺的一環。
完成行銷數據分析 3 步驟:數據蒐集、數據整合、數據洞察
數據蒐集:哪些消費者數據更有價值?
傳統的行銷方法,例如電視行銷、線下廣告等等,都很難透過蒐集消費者的回饋和行為資料,來迅速調整行銷的策略與素材。數位行銷最大的好處之一,即是能透過數位工具,直接追蹤每一則廣告、每一封訊息、每一篇貼文的曝光率、點擊率、轉換率等等。
上述這件事許多品牌都已經有在做,例如透過 Google Analytics 蒐集第三方數據,來了解用戶的的網路活動。然而,數位時代報導指出,在數位廣告紅利驟減的時代,「維繫一個舊客戶的成本是獲得一個新客戶成本的 1/10」,而 GA 數據對於品牌提升顧客終身價值較難有直接幫助。若品牌希望能更深層、更全面地認識舊有顧客,蒐集零方數據和第一方數據是更為重要的。
例如漸強實驗室的全方位行銷平台 MAAC 可以讓品牌輕鬆蒐集 LINE 官方帳號和消費者的互動數據。這樣的第一方數據可以協助品牌深入了解消費者的喜好、消費習慣、數位足跡等等。品牌也能透過會員互動分析的功能,將潛在顧客依照忠誠度分級,並分別投入不同的行銷資源。此外,漸強實驗室也將產業脈動整理成最新的行銷白皮書,提供給品牌更巨觀的洞察。
數據整合:如何整合多方數據?
擴充更多來源的數據之後,行銷人員在進行分析時經常要費時處理四散各處的資料。不只看得眼花撩亂,也無法有效合併資料進行運算或分析。品牌可能同時有線上、線下數據,而線上數據當中又有零方、第一方、第三方數據。為了有效進行行銷數據分析,資料整合會是必要的步驟。而漸強實驗室提供多項數據整合服務,包含線上線下數據整合、以及不同平台之間的數據整合都能協助您快速完成。
數據分析:如何提出數據洞察?(marketing data analysis)
蒐集到多方數據,並完成整合後,最後一個步驟即是從數據中提出洞察,並基於觀察提出相應的行銷優化方案。數據只是工具,但數據行銷的關鍵仍是使用數據、解讀數據的「人」。解讀數據的行銷人員若缺乏經驗,經常難以確定哪些指標是更為重要的數據,或是數字背後的意義是什麼?這時候就會需要一些工具來協助行銷人員提出洞察,或讓行銷團隊能更聚焦在特定數據指標的觀察分析上。
漸強實驗室與超過 500 間客戶的行銷團隊密切合作,因而得以掌握數位行銷的最新趨勢,也不斷開發新的產品功能,導入 AI 模型來提出數據洞察,並提供更符合行銷人員需求的數據指標。例如 MAAC 提供的「機器決定受眾」功能,除了以更複雜的行為分析為基礎,也加入了時間因素,讓品牌能一鍵篩選出未來兩週內最有潛力消費的會員,提升行銷活動轉換率,並避免行銷資源被浪費。
在數據行銷方面,除了研發 AI 的分析和預測功能之外,漸強實驗室更將自家客戶的數據匯集成業界數據,讓你輕鬆了解自家的 LINE 官方帳號相對而言在各項指標上表現得如何。
品牌數據行銷案例:以 LINE 行銷數據分析為例
你可能不確定數據行銷從何下手,或不清楚哪些數據是該追蹤優化的重點。其實不同通路、不同目的的行銷又都不一樣。本文以「LINE 數據行銷」為例,整理出以下 3 個品牌案例,分別如何關注/看待 3 項重要的數據指標:
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- 會員綁定率:LINE 行銷資優生不藏私(二)|伊聖詩如何直逼 7 成綁定率、年增 15,000 綁定會員?
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行銷數據分析懶人首選:漸強實驗室一站式服務
最後,漸強實驗室準備了 2 份免費的數據禮物要送給各位行銷人員。
1. 免費閱讀行銷資優生不藏私系列文章
上段中有提到,零方數據與第一方數據在這個時代尤其珍貴。漸強實驗室與台灣產業界超過 500 個品牌合作,擁有大量跨產業的最新第一手數據。漸強實驗室不藏私這些獨家數據,帶給你對台灣整體產業巨觀的認識,也讓聰明的你能夠見微知著,洞悉消費者需求的改變。
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近來大量品牌有數位轉型的需求,甚至在數位廣告紅利流失的現在,提出「數據轉型」的需求。企業完成數據轉型將面臨一連串陣痛期,包含本文提到的數據行銷 3 步驟:數據來源的擴充和蒐集、多方來源的數據整合、以及數據的洞察和分析。漸強實驗室在每個環節都能提供你最符合市場趨勢的工具和服務,協助你的品牌取得最有價值的數據,並以最有效率的方式提出最精準的行銷洞察。
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