【書摘/心得】大數據預測行銷 - Cathy's Life

介紹大數據基本觀念、應用在品牌、平台與預測行銷、會員經營的策略. 直接觀看文章 ●作品名稱：大數據預測行銷：翻轉品牌X會員經營X精準行銷 ●作者：高端訓 內容大綱 *主要分五大塊 (1)介紹大數據基本概念 (2)經營品牌的思維 (3)經營平台的思維 (4)透過大數據應用在預測行銷分析 (5)會員管理 *架構 重點摘要 一、何謂大數據 *釐清AI、大數據、機器學習、演算法等名詞關係 電腦加上人腦=AI，吃進營養的食物(好的大數據)+透過手腳(監控器)，並解讀(機器學習、演算法)產生智慧 *大數據的特性 大量、多樣、速度、(可視性、有效性、價值) *大數據範圍 內部(企業ERP、客戶CRM)、外部(Web、Network) *應用範疇 適用各行各業(如運動業找出明星球員、娛樂界的Netflix打造知名影集紙牌屋、零售業預測客人懷孕)；打破經驗法則；清楚目標 *企業投資 企業需要具備儲存與處理的硬體、應用計算的軟體系統與人才去做分析判斷與商業觀點 *數據科學家人才 必須涵蓋三大領域，包含資訊科學、統計能力、商業分析 二、品牌x大數據 *轉型思維 長期的策略規劃>機動性隨時調整 五力分析>供需平衡 通路>平台 整合行銷>OMO 傳統口碑>網路評價 大魚吃小魚>快好魚吃壞魚 資產>數據、流量 *大數據時代，產業發展機會 根據《平台經濟模式》一書中，說明主要四大產業受到大數據的發展更為顯著，有資訊密集(ex媒體、資訊)、資訊不對稱(ex保險、房產)、高度專業(ex醫生、律師)、過度分散(ex餐飲、旅遊) *轉型可應用科技(ABCDEF) A:App、AI、IOT；即手機應用程式、人工智慧、物聯網 B:Bigdata、BlockChain；即大數據、區塊鍊 C:Cloud、Chatbot；即雲端服務(架構即服務、平台即服務、軟體即服務)、聊天機器人 D:3D、AR/VR；即擴增實境、虛擬實境 E:Electricself-drivingCar&Drone)；即自動駕駛、無人機 F:FinTech、FacialID、FingerID；即金融科技、人臉/手指辨識 *品牌分類 四大類：實體(資產型ex汽車、服務型ex星巴克、技術型ex微軟)、網絡(網絡型exUber) 其中網絡品牌又可三大類(平台、內容、網站) *經營平台品牌(分供應商S與消費者C) 四種:S2C、S2S、C2S、C2C 大部分都是S2C(紅海、一家獨大)，或許可以研究S2S的藍海 *經營內容品牌：PRRO取代AIDA 過去：Awareness-Interest-Desire-Action 現在：Paltform-Review-Reliance-Order *經營網站品牌 要留意產品類型決定加入平台還是自己做官網 三、平台x大數據 *平台行銷金三角 UI平台介面、供應端、需求端 最重要的來自平衡供應與需求端 *UI設計原則 人機介面研究教授康斯坦丁（LarryConstantine）提出，結構、簡單、視覺、回饋、容錯、再用(我解讀為一致)；作者加入美感、定位 (UI是指視覺、UX是指體驗；兩者互相影響) *供應面七大策略 影響人、事件、獎勵、KOL、延伸、MGM(推薦)、附加價值 *需求面七大策略 影響人、MGM、事件、回饋、蠶食鯨吞(改進)、合作、免費試用 *四大網絡效應 正向與反向；同邊與跨邊 四、商業分析與預測分析 項目商業分析預測分析步驟T:Task(要解決什麼問題?)A:Analysis(PEST、競消我、SWOT)S:StrategyView(策略觀點)S:StrategyOption(做法)S:Schedule(時程)$:Budget(預算)T:TaskA:AnalysisM:ModelingE:Evaluation(正反、陰陽四種結果)D:DeploymentI:Interpretation&Insight議題1.目標對象是誰2.各品牌消費有何不同3.消費者買什麼產品4.產品滿意度5.接觸媒體6.通路7.促銷活動8.品牌是否老化9.新舊客比例1.誰會點擊(興趣)2.誰會買(行動)3.誰沉睡4.誰會騙(行為差異)5.誰會走(存留)6.誰是恐怖份子(預測行為)7.什麼時候買(When)8.買什麼(What)9.花多少錢(Howmuch)分析工具1.整體分析2.相關分析3.規模分析4.趨勢分析5.指數分析1.線性回歸(兩變數的關係)2.邏輯回歸(是與否、對與錯)3.k-均值分群(分類)4.時間序列(時間的影響)5.決策樹(架構)6.關聯原則(兩變數的影響)7.人工神經網路(AI、機器學習等)KPI Traffic流量Impression曝光量Engagement參與度Conversion轉換CPA每次行動成本OPI投報毛利 五、會員經營 *新客的行動 Kolter(5A)：Awerness、Appeal、Ask、Action、Advocate *客群分類 潛在顧客(準顧客、已知為買、未知) 既有顧客(首購、忠誠-又可利用活躍程度與含金量區分、沉睡) *會員分群 註冊即會員、消費滿成為會員、繳年費會員、聯名卡會員、尊榮會員 *預測行銷的分類：利用RFM>4P+TCC分析 RFM：最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)4P：購買週期(Purchasecycle)、價格敏感度(Pricesensitive)、促銷敏感度(Promotionsensitive)及獲利程度(Profitability)TCC：瀏覽及購買時間(Timing)、購買與瀏覽通路(Channel)、顧客終身價值(Customerlifetimevalue) *會員經營四步驟 (1)利用RFM分群 (2)區分會員權益：價格優惠型、服務擴大型、功能升級型、免費贈品型、現金或補貼回饋型 (3)入會前提供渴望 (4)入會後行銷： 權益-升級後多了什麼體驗 預測-一般購買行為(懷孕前吃什麼)、產品購買週期(多久買一次) 互動-一對一線上、一對多線下 全員-購前提醒、購後獎勵、創造節慶等議題 其他-推薦人、異業合作 延伸閱讀 《平台經濟模式》GeoffreyParker,MarshallVanAlstyne,SangeetPaulChoudary *美國開放數據平台https://www.data.gov/ *台灣開放數據平台https://data.gov.tw/ 閱讀心得 Q:我為什麼想讀這本書？想解決什麼問題? 近幾年常聽到大數據、人工智慧議題，身為商學背景對於統計、演算法、程式等非常陌生，但還是想試著了解相關理念，是否可以應用在工作中，讓我更聽得懂相關的名詞 ★啟發 1.掌握學習架構 作者提供清晰的架構，讓人在閱讀本書前快速釐清預學習到的內容，對於應用在閱讀別本書也可以參考 2.找到黃金比例 身為平台必須平衡供應與需求端，經營會員必須平衡新客與舊會員；利用80/20法則，創造最高的價值 3.持續改進取代一次做好 每天都在變動，今天的知識明天不一定管用；我們唯一能具備的是持續學習的心態與勇氣，應用知識在生活中 4.確認目標、問對問題 大數據確實可以幫企業進行資料分析，但我們必須先釐清應用大樹的目的為何?是想解決什麼問題或達成什麼目標?大數據出來的資料，演算法可以幫我們處理資料，但只能給出結果，目前仍無法判斷問題，而創造出數據的價值，也要透過有經驗的專業經理人去判斷解讀出資訊有用途，非盲目的一堆數字、圖片格式 分享此文：TwitterFacebook請按讚：喜歡正在載入... 相關 發表者：cathy 檢視「cathy」的全部文章 文章分頁導航 Previouspost【書摘/心得】關鍵領導90天Nextpost【書摘/心得】致富心態 發表迴響取消回覆 在此輸入你的回應… 在下方填入你的資料或按右方圖示以社群網站登入： 電子郵件（必須填寫）（電子郵件地址不會公開） 名稱（必須填寫） 個人網站 您的留言將使用WordPress.com帳號。

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