消费趋势的转变

 

早期消费数据搜集不易，厂商对于消费者的了解，总是摸著石头过河，仅有少部分有能力花费高成本，进行消费市场调查。但是随著电脑化的发展，厂商逐渐有能力建构自己的生产与销售资讯，大企业有了自己的销售数据，开始用于与客户的关系管理，并逐渐运用在行销管理上。接著网路化趋势兴起，改变了以往消费者行为模式，许多消费者，舍弃了实体商店，转而从网路店面消费，由年轻人开始，渐渐普及至各年龄、各阶层，趋势不可挡。

 

传统群体消费行为的分析与运用

过去因为缺乏个别消费者数据，所以只能进行群体消费行为研究，最简单的方法，就是以抽样方式，取得代表性样本，替代整体消费者进行研究。至于在运用上，整体消费者之消费行为，过于粗糙与笼统。所以科特勒（Philip Kolter）认为，要做出有效的行销作为，就必须采取STP三步骤的行销策略，就是先将消费者进行更细致的分群，再依自己的产品性质，选择其中适合的消费群体，并根据该消费群体的特质，进行重点式的行销。

在做市场研究时，欲将整体消费者进行分群，必须要有划分标准，过去经常被使用的包括消费者的人口、经济、社会、文化、心理等特征。厂商通常会先就产品的特性，选择适当的分群标准，进行消费市场区隔。分群标准可能为单一，也可能是多重，被划分在同一群组的分众，视为同一个消费市场。

群体市场的划分技巧，在于让群体间的消费行为差异愈大愈好，而群体内的的消费行为愈相近愈好。在特定消费群体当中，对于商品的消费倾向、消费习惯、决策过程、购买通路、广告偏好、价格接受等消费行为，尽可能有某种程度的一致性。厂商可以集中资源，选择最有效的行销手段，达到最大的效果。

一般而言，消费市场的资讯取得不易，所以过去想要进行消费行为研究时，必须进行市场调查，以掌握消费者行为动向。但是受限于调查样本较小，无论样本抽取、问题设计、询问技巧、分析估计等，都是非常专业、高成本的工作，不是每个厂商都愿意投资。即便是厂商做好市场研究，又完成了市场区隔，但是消费者散布在各处，如何能够利用广告、宣传、通路等接触到消费者，还存在著许多实务上的不确定性。

 

个别消费行为的大数据分析与应用

现在网路购物风行，网路商店或购物平台，均有完整的个人消费纪录，包括购买时间、频率、消费金额、商品价格、购买品类、浏览过何种类似商品等，构成一幅完整的消费行为图像，可借此深入分析个别消费行为。其与群体消费行为分析的最大差异，是仅针对每个顾客，过去的历史购买行为进行分析，而完全不考虑背后的消费动机、习惯与偏好。因为这些实体的消费行为，提供了最可靠、准确的资讯，可以更精准的掌握每一个顾客个人的消费习惯，并做出更有效的销售对策。

对于个别顾客的消费行为模式研究与追踪方向相当广泛，但多半以时间数列进行分析：

1.购买时间：从购买的周期性、稳定性、变动性，可以区分顾客为新顾客、常客、忠诚客、即将流失顾客，掌握行销重点。

2.购买频率：从多久购买一次、频率增减，分辨顾客重要性与黏著度，进行顾客强化之作为。

3.购买金额：平均金额、消费稳定性、消费趋势，可以用以区分顾客的贡献度与重要性，依据八二法则，强化VIP客户经营。

4.购买价格：依购买的定价、会员价、促销价的结构与比率，借以分析消费者的价格态度与倾向，分别采取不同的行销策略。

5.购买品类：购买产品项目的广泛程度或集中程度，以判断消费者的偏好与特质，作为新产品或促销产品的目标对象。

 

在运用上，如果能够掌握到自家商店以外，网购平台上所有商店的大数据资讯，将更为有用，甚至包括不同平台的资讯。资讯来源愈广，参与者也愈多，表示数据中的讯息含量也愈大。所以诸如阿里巴巴、亚马逊等购物平台，它们就掌握有各种消费讯息上的优势，可以比别人先一步发掘商机。其他如google、facebook等入口或社群网站，则是现代资讯的掌握者，除消费讯息以外，并能够在经济、社会、政治上，发挥更广泛的用途。