行銷5.0！來看知名電商Amazon如何利用新行銷4P實現預測行銷！

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如果要用一句話解釋大數據預測行銷，那大概就是 “predicting something for an individual case”，大數據分析談論的不是一群人，而是針對個人行為做預測。我們利用將會新行銷4P及 NES 模型來看看，針對買位顧客的購買時間、購買週期、購買特性來制定專屬的溝通策略以及利用 Amazon 的例子，來實際了解和運用新行銷4P。

上篇從行銷4.0到行銷5.0？圖解世代差異與科技演進下行銷該怎麼做！我們提到了
行銷 5.0 的三大挑戰，由科特勒提出五大要素來解決並實現，分別為兩大功夫及三大應用，這次小編就更詳細的介紹預測行銷，那就繼續看下去吧 ~

什麼是預測行銷?

每個人的生活中多都會同時擁有許多角色，在不同的情境、不同的身分時，我們會依據需求在網路上找尋所需的資料來解決生活中的疑難雜症，因此從行銷4.0開始，把每一位顧客都當作是一個獨立的市場，在行銷5.0中，則提倡利用大數據資料，讓行銷人員在行銷時更精準的推廣及制定行銷策略。

資料來源：Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). Big Data consumer analytics and the transformation of marketing. Journal of business research, 69(2), 897-904.

延伸閱讀：

CTR、CPM、CPC、CPA是什麼？一次搞懂20個網路廣告用語！

透過新行銷 4P及 NES 模型客製化溝通策略

在「行銷4P到7P到底多了什麼？擬定行銷策略前你必須知道！」此文當中，我們提到了行銷組合4P是由密西根州立大學行銷學教授麥肯錫(Jerome McCarthy)完善了哈佛大學廣告學系教授內爾·波登(Neil Borden)所提出的行銷組合內容，所創造的了“4Ps”的概念，也就是我們所熟悉的：Product (產品)、Price (價格)、Place (通路)、Promotion (推廣)。

那為什麼要使用4P等行銷組合呢？企業能藉由使用行銷組合來增加產品層面的市場競爭力，同時也能從中找到與競爭對手間的不同，加強企業優勢，另外還可以幫助企業選定行銷選項作行銷策略制定，無論是計劃推出新產品或是評估現有產品。

隨著科技的進步，行銷5.0 提倡的是分眾行銷及個人化市場，透過資料庫的建置及蒐集、大數據的應用，這些都是運用科技減輕行銷人員的負擔，使其能夠更專注於制定行銷策略，因此以往的行銷理念也慢慢的把焦點從商品本身轉移到「顧客」身上，也就是企業開始從「經營商品」的思維，改變為以人為本的思維，，這就是新行銷4P的由來，而新行銷4P包含了People (人)、Performance (成效)、Process (步驟)、Prediction (預測)，接著就讓我們一起來了解吧~

1.People (人)：了解顧客狀態

在大數據時代裡強調以人為核心，而消費者存在著兩大特徵：異質性、變動性，因此分眾行銷就變得十分重要。
我們透過NES模型將顧客進行分類：NES模型又稱為顧客動態模型，品牌可以將所有顧客依據購買周期分為以下 3 個標籤、5 個族群，並針對不同的族群量身訂製專屬的溝通時間點，增加顧客的購買機會。

N ＝新顧客（New Customer）
E ＝既有顧客（Existing Customer
1. E0 主力顧客：個人購買周期 2 倍時間內回購的人
2. S1 瞌睡顧客：超過個人購買周期 2 倍未回購的人
3. S2 半睡顧客：超過個人購買周期 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周期 3 倍未回購、回購率低於 10%

2.Performance (成效)：檢視顧客動態

「獲利」是企業經營的共同目標，影響獲利的因子很多，我們可以拆成三個營收影響目標來看：顧客數增加、客單價提高、活躍度提升。許多品牌容易犯下的錯誤是，發現來客數下滑時，就直接認定是新客戶不夠，而花大把的預算招募新客戶，但卻沒有想到來客數下滑的原因也有可能是流失忠誠顧客，因此看懂數據並制定專屬的KPI 才是訂定行銷策略的上上策。

3.Process (步驟)：找出問題所在，優先處理危機問題

當發現營收下滑時，應先檢查品項銷售狀況，來客數與客單價等數據，假設來客數不構，應想方設法增加新客戶或留住忠實顧客；若是客單價不夠，就應該
先檢視原先的促銷方式是否正確/span>，這才是這才是Process 步驟的重點。

4.Prediction (預測)：利用大數據，打造商機

隨著科技的成長，個人化行銷的當道，透過大數據來預測顧客的走向，分析顧客的「下次購買時間」，在對的時間點建立與顧客溝通的管道，打造零時差、零誤差的大數據行銷精隨。

利用Amazon來實用新行銷4P

Amazon是目前全球最大的網際網路線上零售商之一，也被美國《財富》雜誌在2016年評選的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。就讓我們來一探究竟Amazon如何在管理訂單與活用預測行銷，在疫情期間訂單依然逆勢成長。

1.People (人)：善用雲端平台儲存並管理大量資料

Amazon透過使用 Amazon EMR 設定 Hadoop 叢集，用大數據隨時分析，提升顧客體驗分析點及流量，並將資料進行篩選、排序、轉換等，運用智慧程式輕鬆預測消費者的心理。

2.Performance (成效)：個性化推薦

Amazon透過數據的處理分析，提供消費者的購物體驗更個人化的誘惑。雲端的計算方式涵蓋像是向顧客推薦商品前，必須從消費者的購物歷史、瀏覽網頁的歷史、親友的影響、特定商品趨勢、社群媒體上流行的廣告、類似購物行為的消費者等等下去加權衡量。為了提供給消費者更好的購物體驗、更好的服務，Amazon總是不斷地改進演算的方式。除了針對買家所制定的演算方式，Amazon也會透過演算法分析及建議賣家，消費者的期待或是需求、庫存量及出貨的流暢度，吸引買家的同時也抓住賣家。

3.Process (步驟)：動態定價優化&動態定價優化

動態定價優化
在資訊透明的時代裡，消費者都抱持著「貨比三家不吃虧」，Amazon透過系統密切地監控價格的管理，產品價格的策略－動態定價－讓Amazon的盈利平均增長了26%，無時無刻的監控以保持產品的最佳競爭力。

供應鏈優化
儘管Amazon的訂價策略能抓住消費者的眼球，倘若他的供應鏈無法跟上消費者喜新厭舊的心理，那必定無法留住消費者的手指，因此Amazon與賣家有密切的聯繫，根據數據追蹤庫存的需求度，選擇最佳時間、路線安排。

4.Prediction (預測)：Amazon的「預測式購物」專利

Amazon的「預測式購物」專利，能根據顧客的喜好，提前將他們可能購買的商品配送到最近的倉庫，當消費者下單時，就能立即配送縮短配送時程。

儘管Amazon的訂價策略能抓住消費者的眼球，倘若他的供應鏈無法跟上消費者喜新厭舊的心理，那必定無法留住消費者的手指，因此Amazon與賣家有密切的聯繫，根據數據追蹤庫存的需求度，選擇最佳時間、路線安排。

結語

大數據並不只是數據而已，數據也不代表就只是數字，其實數字的背後都代表每個人的人生故事，而現今的行銷人員必須看懂每位顧客資料背後的喜怒哀樂，再為其量身打造客製化的行銷策略，這才是預測行銷所要教會我們的事。

那這次的分享就到這裡結束了~我們的官網將會不定期發佈有關行銷或是網頁設計上的文章，如果喜歡文章內容歡迎定期注意鵠崙設計的官網，我們下次再見～

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