CHAPTER TWO 零售行銷趨勢 Marketing Trends
趨勢1 第一方數據的會員動能
驅動短期行銷資源分配
升級長期會員關係經營
品牌面對第三方Cookie即將退出舞台，已轉向經營第一方數據，活用CRM真實消費者行為，升級會員關係，同時經營私域流量。
品牌可以利用第一方數據進行會員圈選、溝通及發掘潛在商機，並制定中長期的會員升級計畫，同時也能針對即刻有交易需求的客群，有效分配行銷資源。
挖掘第一方會員數據價值，有助於品牌應對受眾精準度下降和行銷成本攀升的挑戰，精準提升行銷效益。
長期的會員活化升級
以差異化溝通升級顧客關係
會員活躍度分群 (NAPL) 是91APP提供的會員分群功能之一
51%的零售品牌表示，即使擁有會員數據，卻不知如何有效應用於行銷場景 (註1)。
會員經營的關鍵，不在於會員量，而是透過購物週期和購買頻次，以會員的活躍度分群，根據不同狀態顧客，制定差異化溝通策略，升級活化會員關係。
善用80/20法則，找到屬於品牌的高價值顧客
短期的行銷資源分配
預算瞄準高價值客群，分眾推薦提升轉換率
購買意圖模型 (DCIU) 是91APP提供的會員分群功能之一
行銷資源有限，如何適切配置是一門學問。當缺乏判斷依據，人為直覺判斷，再透過執行後的效益調整是主要方式。
以數據模型分析會員的購物及瀏覽歷程，推測近期不同購買意圖的族群，進行行銷資源與溝通方式的配置。特別在促銷檔期，能將行銷效益極大化。
預測高轉換率消費者，讓預算分配有跡可循
趨勢2 第一方比對第三方數據的機會擴充
獲得更立體的顧客洞察
挖掘非直覺的新客受眾
第一方數據的價值在於真實的購物交易數據，能夠精準觸及相關消費偏好的潛在新顧客。
大型零售通路和電商也紛紛推出自家廣告平台，利用商務交易數據觸及相關消費偏好的潛在新顧客。然而品牌並無法擁有這些商務交易數據，也對潛在客群的擴大影響有限。
D2C商務品牌能透過第一方數據強化現有顧客經營，同時比對站外媒體環境的第三方行為數據，找出新客機會，最大化數據運用價值，從私域環境中洞察，在公域流量中瞄準。
第一方比對第三方數據
完整會員樣貌，提升新客獲取
58% D2C電商的首要目標是吸引更多潛客進入官網 (註2)。
品牌第一方站內購物數據不僅可以深化會員經營，還可以進一步與媒體第三方數據進行比對，補足瀏覽、搜尋和社群互動等龐大站外行為，滿足品牌精準擴充新客的需求。
超越人為假設，以數據判斷消費者的興趣與意圖，快速找到對的新客
從分析到擴充，讓數據貫穿品牌行銷閉環
透過第一方與第三方數據雙管齊下，發展行銷閉環：
第一方數據 - 分析會員
洞察會員交易行為，精準圈選並提供個別化誘因，提高轉化率。
第一方/第三方數據比對 - 擴大新客
站內數據對標站外行為，掌握更廣泛的潛在消費者偏好，擴大廣告受眾、找新商機。
成效優化 - 以行動回應發現
根據數據回饋，掌握短期行銷機會，再次定義長期受眾。
擴充數據，形成閉環
轉換新流量與轉換交易，實現行銷循環和可應用的品牌資產。
效益與效能並行的個人化行銷
零售品牌未來一年會
強化個人化行銷，驅動業績成長
相較自媒體一般通知
運用個人化行銷的轉換率成長
因應消費者注重體驗的趨勢，品牌越來越著重個人化行銷，達成差異化優勢。
品牌在制定個人化行銷策略時，必須依賴智能和自動化技術，以不同維度協助品牌加速受眾和情境的設定，實現快速驅動個人化行銷的目標。
- 以自動化啟動，設定情境與週期通知。
- 以數據模型掌握高價值客群，如根據購物週期或推測近期購買意圖強度等。
- 以不同會員等級、購物階段、和權益優惠等，設計活動喚回熟客。
個人化行銷需要全通路數據並結合智能與自動化技術，實現效益與效能的同步提升
備註與其他引用資料來源
註1：根據< 2023 天下實驗室 零售服務品牌大調查 >，有50.8%的品牌認為不知道如何應用會員數據是數據分析面臨的最大挑戰
註2：< 2023 天下實驗室 零售服務品牌大調查 >
