從舊4P到新4P - NEO數位行銷學習報

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當大數據結合行銷──大數據行銷，將成為最具革命性的行銷大趨勢，大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論：產品（product）、價格（price）、促銷（promotion）、通路（place）。

大數據下的行銷將產生一個全新的4P：人（people）、成效（performance）、步驟（process）和預測（prediction）。

最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司(GartnerResearch)的副總裁KimberlyCollins，而我們將最後一個P（profit，利潤）修正為預測（prediction）。

從舊4P到新4P，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？ 首先，企業應該從過去「經營商品」的思維，轉向以人為核心的「經營顧客」，而大數據時代，正提供了觀點轉型的最好時機。

大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本服務。

每一位消費者的購買時間、購買週期、購買特性都不相同，但是傳統行銷，無法做到很細緻的個人化行銷，多是大眾行銷或群體化行銷。

例如傳統行銷依據消費者的需求和差異性等，將市場區隔為各個不同族群。

例如一家運動鞋品牌有7個市場區隔，然後搭配7個行銷活動，往往已經耗費不少人力物力。

但是大數據時代的行銷，市場區隔可以是7萬個，相應的行銷活動也有7萬個，同時在系統上或平台執行，若像傳統行銷一樣只能依賴人力去執行這7萬個活動，幾乎是件不可能的任務。

每個人的購買行為、消費習慣都不一樣，但是傳統行銷因為資源與人力的限制，因此，往往只能是人去配合行銷，而不是行銷來配合人；當企業一次只能執行7個行銷活動，自然只能是人找活動，而不是差異化的活動找人(peopletocampaign)。

但是當行銷活動有能力變成多達7萬個，每一位消費者都可以從7萬個活動中配對到最適合他的活動，因而翻轉舊的行銷觀點，變成是人找活動，而不是活動找人。

於是，行銷活動從人群到個人，市場區隔愈來愈小，或者說每個顧客都成為一個分眾市場，個人化行銷應運而生。

第1個P：人(People) NES模型，再多的顧客問題都只分5種 在大數據時代，以人為核心，消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變動性，其中又以變動性最難掌握。

對於顧客來說，我們建構了一個NES模型： N＝新顧客（NewCustomer） E＝既有顧客（ExistingCustomer） 1.E0主力顧客：個人購買週期2倍時間內回購的人 2.S1瞌睡顧客：超過個人購買週期2倍未回購的人 3.S2半睡顧客：超過個人購買週期2.5倍未回購的人 S3＝沉睡顧客（SleepingCustomer），購買頻率超過個人購買週期3倍未回購、回購率低於10%。

NES模型即是為了即時掌握顧客的變動性而設計，這3個標籤及5族群，完全根據消費者實際交易數據演算，並能夠配合資料更新進行動態修正。

大數據行銷的第一個P是「消費者」（People）。

NES模型能夠透過即時的演算將消費者分成N(新顧客)、E0(主力顧客)、S1(瞌睡顧客)、S2(半睡顧客)以及S3(沉睡顧客)5種標籤，隨著顧客沉睡度愈來愈深，品牌能夠有效喚醒的機會愈低、而相對的喚醒成本也將大幅度增加。

行銷人過往將行銷預算和工作時間，根據顧客自然屬性的分群進行分配，習慣性從顧客過往的累積消費貢獻與前一次的交易紀錄，結合顧客的性別以及消費能力指標，來決定他們的標籤設定與經營方式；但是很明顯的在這些數據資料背後，我們低估了時間對消費者動機干擾的影響力，可能只是透過一個平均數的概念「大概」定義了超過180天沒有回購的顧客，就是所謂的沉睡顧客。

但是事實上，當我們將數據透過NES模型演算後發現，很多顧客早在120天左右就進入了S3(沉睡顧客)階段，品牌一視同仁的時間定義讓企業不但錯失了關鍵的喚醒時機，然後在低喚醒率的S3階段才著手補救，這些看似微不足道的小細節，都在浪費企業寶貴的成本與資源。

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