隨著行銷數位化的進展，獲取顧客行為及策略效果的數據變得更加容易。在這樣的背景下，能否有效利用數據，成為行銷成敗的關鍵。本文將介紹數據驅動行銷及其重要性、優勢、執行流程等內容。
數據驅動行銷是透過收集和分析使用者行為及策略效果的數據，基於數據結果進行策略檢討和決策的行銷方法。傳統行銷常依賴於行銷人員的經驗和直覺，而數據驅動行銷則是以客觀數據為基礎，使結果與原因之間的關連性明確易見，有助於準確地制定改進策略。
此外，數據驅動行銷可確立知識轉移體系，即使行銷人員變動，依然可以參考既有數據實現持續改進。
為什麼企業需要數據驅動行銷
在現代，各類企業對於數據驅動行銷的需求不斷增加，其原因包括以下幾點：
1. 價值觀及購買行為的多樣化
顧客的價值觀及購買行為日益多樣化，要提升成果，必須針對每位顧客進行個性化行銷，而數據分析和利用這些數據，成為不可或缺的手段。
2. 行銷手法的數位化
隨著網際網路及技術的發展，行銷手段數位化，企業更容易獲取顧客相關數據，並且市面上有大量的工具可以幫助企業進行數據驅動行銷。
數據驅動行銷的優勢
數據驅動行銷能帶來以下優勢：
1. 客觀數據分析
憑借數據進行客觀分析，便於理解問題所在，進行有效改進。
2. 業務效率提升及工時削減
減少無效行銷活動，專注於高效策略，提升整體效率。
3. 顧客忠誠度提高
透過數據分析提供個性化服務，滿足顧客潛在需求，提升顧客忠誠度。
4. 提升銷售
數據驅動行銷能準確滿足顧客需求，提高銷售並降低成本，提高利潤率。
如何執行數據驅動行銷
以下是數據驅動行銷的五個步驟：
1. 設計KPI
設定與目標相關的數據指標，並設計中間目標KPI，這將有助於數據的精確收集與分析。
2. 數據收集
利用網絡分析工具和行銷自動化工具等進行數據收集。
3. 數據可視化
將收集到的數據進行處理，轉換成可視化圖表，便於後續分析。
4. 數據分析
對整理後的數據進行多角度分析，並基於數據得出假設，指導後續行動計劃。
5. 執行行動計劃及效果檢驗
根據數據分析得出的假設，制定並執行具體行動計劃，持續進行數據收集和假設驗證，循環改進。
數據驅動行銷的15項指標
根據馬克‧傑弗里在《數據驅動行銷》中所述，以下15項指標是進行數據驅動行銷時需重視的：
| 重要指標 | 概要 |
|---|---|
| 1. 品牌認知率 | 使用者認知品牌的比例。 |
| 2. 試用 | 使用者購買前的試用行為。 |
| 3. 解約率 | 顧客停止購買產品或服務的比例。 |
| 4. 顧客滿意度 | 顧客對產品或服務滿意的程度。 |
| 5. 廣告回應率 | 使用者對廣告的回應比例。 |
| 6. 利潤 | 營收扣除成本後的剩餘部分。 |
| 7. 正味現值（NPV） | 計算投資效益的一項指標。 |
| 8. 內部收益率（IRR） | 投資回報的利率。 |
| 9. 投資回收期 | 收回投資所需的時間。 |
| 10. 顧客終身價值（CLTV） | 顧客一生中為企業貢獻的總價值。 |
| 11. 點擊單價（CPC） | 每個點擊的投資金額。 |
| 12. 轉化率 | 網廣告點擊數轉化為購買數的比例。 |
| 13. 廣告費用效益（ROAS） | 廣告投入的回報率。 |
| 14. 跳出率 | 使用者訪問網頁後即離開的比例。 |
| 15. 口碑擴散係數 | 使用者通過分享所帶來的流量比例。 |
數據驅動行銷的6個關鍵工具
以下介紹數據驅動行銷時應使用的6個工具：
1. 網絡分析工具
如 Google Analytics，能測量網站流量、關鍵字、停留時間等。
2. DMP（數據管理平台）
集中管理內部與外部的各類數據，進行深入分析。
3. MA（行銷自動化工具）
提高行銷活動效率，如管理潛在顧客資訊、自動化郵件發送等。
4. CRM（顧客管理工具）
管理顧客資料及購買歷史，提供個性化服務。
5. SFA（銷售支持工具）
管理銷售流程，提高銷售效率。
6. BI（商業智能工具）
整合企業內所有資訊，進行數據分析。
數據驅動行銷失敗例
了解數據驅動行銷的司法和工具後，我們來看看常見的失敗例：
只進行數據分析卻未加以利用
分析本身並不是目標，應關注如何將數據用於實際。
無法導出具體改進方案
了解問題所在後，應積極制定改進方案並付諸行動。
未能獲得整個組織的理解
數據驅動行銷需整合企業各部門數據，而非單部門行動。
未明確目標即導入工具
應先確認目標，再選擇合適的工具，避免數據收集和分析無效。
成功的關鍵
成功進行數據驅動行銷需注意以下幾點：
1. 理解數據的重要性
企業內部應理解數據的重要性，形成統一認識。
2. 設置適當的KPI
根據最終目標，設置中間目標KPI，從而精準收集數據。
3. 確保專業人才
數據分析技能對於高效的數據驅動行銷至關重要。
4. 全組織共同參與
需全企業支持，確保數據的完整性和行動一致性。
5. 勿過度依賴數據
數據需與外部市場和法規變化相結合方能有效。
6. 持續進行PDCA循環
數據驅動行銷需長期運作，反覆進行效果檢證及改進。
結論
數據驅動行銷在現代行銷中扮演重要角色，透過有效利用數據，企業能更準確地了解並滿足顧客需求，提升行銷成效。希望本文能為您提供有用的參考，推動您採取數據驅動行銷策略。