商研良語－用數據做品牌 而不是老闆經驗

在AI應用發達和各種消費數據足跡充沛的時代，企業品牌行銷決策應跳脫個人經驗。圖／摘自freepik

在許多企業做品牌行銷的決策裡，「老闆認爲／老闆喜歡」常常是最重要的決策關鍵；老闆的市場經驗固然有其獨到之處，但人的經驗畢竟侷限於個人角度，再厲害的商業天才也無法保證自己隨時都知道全市場的消費脈動。

在AI應用發達和各種消費數據足跡充沛的時代，企業品牌行銷決策應跳脫個人經驗，建立基於真實的顧客消費數據，用數據來做品牌行銷，用顧客數據來貼近真實需求。

消費數據用於建立可追蹤的三層消費決策結構：心智認知→購買行爲→商業模式，心智認知意指目標客羣的價值觀以及對於各競品的品牌認知，自身品牌相比市場所有競品品牌的相對位置，所謂「心佔率」，再加上目標客羣的價值觀，能夠明確產出品牌定位以及溝通策略。

購買行爲代表着從目標客羣起心動念到購買完成的歷程，中間的過程數據能夠展現其資訊蒐集、影響者的互動、通路的跳轉和選擇以及最終決策的交易付款等的歷程，這樣的過程數據能夠爲企業建立目標受衆的消費旅程地圖，對照最終選擇與未選擇自身品牌的羣體歷程，可以分析出關鍵成功因素，從而設計有效的影響方案。

商業模式則是延伸到產品購買後的回購、服務以及跨品類的交叉行銷，目標客戶購買當次產品之外的數據，例如回購動機以及頻率、使用產品所需的服務、影響產品滿意度的因素、以及使用／保有產品所需一起購買的其他產品或服務等，這些數據能夠用來設計環繞商品的商業模式，例如訂閱制、會員回饋、跨業合作、多角化服務等。

整合企業內部和外部數據的CDP，需要遵循三個原則；首先是「可觀測原則」，讓每個跟目標客羣的接觸點都「帶資料」：統一事件命名與身份，把官網、App、門市、客服、社羣等互動管道連動，只接受「可追蹤的改動」，建立整合的資料庫以及數據中臺。

第二個原則是「實驗優先原則」，所有品牌決策都可A/B測試，並使用AI輔助，包括文案語氣、視覺風格、短片敘事、開箱流程、定價錨點，均設計A/B、地理區隔、時間序列爲干預因素來驗證。

最後測試的結果遵循「體驗變數化原則」：根據無數次的A/B測試，把品牌的感性因素拆成可控因子，歸納出自身品牌對目標客羣的最適溝通方式，包括語氣、主視覺、包裝設計、客服腳本等。

品牌和行銷是一門奠基在科學的藝術，沒有數據帶來的科學，建立品牌的藝術無法複製也無法歸納成功方程式；如果品牌成功之道無法複製，只存在老闆的「高瞻遠矚」、單靠天才「靈機一動」的頻率太低，無法大規模帶動產業做品牌的成功率，品牌成功後尚須維持，久了還要品牌活化／品牌再造／品牌年輕化，這些都不能依賴天才持續的「頓悟和靈感」來達成，所以沒有建立數據科學的品牌成功故事，只能當成零星的「藝術品」供大家觀賞，無法學習、更無法擴散，政府政策資源應着重在建立品牌行銷背後的科學基盤，而企業更應該充分理解行銷的學問在各種消費數據裡，而不在老闆的喜好裡。