什麼是數據驅動行銷？提升行銷效率就這麼做

數據驅動行銷（Data-Driven Marketing）近年來已從一個創新的概念，轉變為行銷廣告和企業營運上的基本要素，根據《哈佛商業評論》的報告顯示，各行業排名前三分之一的企業中，使用數據分析驅動決策的企業，生產率平均比競爭對手高出 5%，利潤率則高 6%。這意味者，行銷團隊不能只靠經驗與感覺下決策，在這個時代更要善用數據分析、評估，才能拉開與對手的距離，提升行銷成效。

簡單來說，數據驅動行銷是指基於從消費者行為與互動所蒐集的大數據，進行分析與預測，進而產出的洞察與策略。其中，要了解目前已經擁有的數據、未來可以獲得的數據，以及如何組織、分析和應用這些數據，才能更妥善且有效率地執行行銷活動。

雖然各產業運用數據驅動行銷的原因很多，但大多數情況下，預期的目標是提供並強化個人化的客戶體驗，以利從中獲益。

無論是品牌的經營效率和消費者體驗都可以透過數據驅動行銷改善，包括：

• 個人化行銷

我們在 2020 行銷趨勢預測（上）提過個人化行銷，企業必須在正確的時間向正確的目標受眾（Target Audience，簡稱 TA）傳達正確的訊息，這一點非常重要，而數據驅動行銷能協助品牌主建立客製化的廣告活動，透過這些活動更深入了解潛在客戶，接著吸引他們轉換。

• 更清晰明瞭

行銷人員可以篩選既有資料庫中的大量資料，來得到關於既有客戶和潛在客戶的最準確、最有可行性的資訊。數據驅動行銷可以輕鬆地將您想要打中的 TA 進行分組和對比，勾勒清楚明確的行銷方針。

• 多渠道體驗

行銷人員可以利用數據來擴展多個渠道的宣傳範圍，透過多個透過數據驅動的自動化行銷活動，就能保證發出的消息是一致的，而且是在理想的版位和時間觸及到每個 TA，無論是 e-DM 的訂閱者、Line @ 與 Facebook 的粉絲。

• 完善的客戶體驗

許多受歡迎的品牌使用數據驅動行銷來增強客戶體驗，例如透過客戶滿意度大調查，來找出需要改進的項目或方向。

• 更好的產品開發

企業品牌可以透過數據驅動的行銷策略更了解他們的 TA，為他們特定的市場開發更合適的產品。

不管是初步企劃品牌或者客戶的行銷活動，還是想改善現有的行銷策略，都要考慮以下這些因素：

• 自動化的整合

將新工具和技術整合到行銷策略中有時可能會很麻煩，通過建立支援個人化的自動化工作模式，就能達成不同的行銷目標，而且避免讓結果複雜化。

• 跨團隊的協作

• 再行銷（Retargeting）

再行銷對於所有數位行銷人員都很重要，如果有人以前在電商網站上購買過商品，或者表現出了濃厚的興趣（例如放入「我的最愛」或是加入購物車），就適合再接觸他們，釋出優惠或相關訊息絕對吸引這群 TA。

• 優化關鍵字廣告

根據 TA 搜尋的關鍵字分析他們，並把競爭者關鍵字目標也納入考慮，利用這些數據打關鍵字廣告，就有機會出現在搜尋結果頁的上方，當然就能幫官網站帶來流量。

• 動態廣告

在 Facebook、Instagram 上投放廣告，只需點一下，就可讓他們註冊然後了解更多品牌動態，進而跟他們建立聯繫。把社交媒體渠道變成雙向的交流管道，馬上就累積能直接輸入數據庫且客製化的有價資訊。

俗話說，數位行銷在走，數據要有，無論是提案給客戶要預期的 KPI 數據；或是結案報告，也要最終的成效資料，但是行銷人要分析的數據每天都在增加，團隊的人力與工作方式卻沒有進化，結果就是員工常常要加班，但加班又可能會造成沒有時間吸收新知、創意枯竭的惡性循環。

ADsvantage 透過機器學習分析團隊既有的廣告行銷數據，輕鬆啟動數據驅動的行銷模式，提供客製化儀表板、廣告投放策略建議及智慧監控三大功能，將行銷人員每日例行的數據分析、報表彙整工作給自動化，幫助數位行銷人每日多出 1.5 個小時。

ADsvantage 同時有助跨部門的數據整合，服務不同產業、不同客戶所累積的 Know-How 都能蒐集與整理在同一個平台，視覺化的圖表讓新進人員快速上手，更提高管理階層檢視報表、監督進度的效率，這樣行銷團隊就能投入更多時間在策略溝通、發揮創意以及與客戶互動等提升產值的工作上，當然就可準時下班去接觸更多啟發靈感的美好事物。