任立中：大数据行销只靠分析还不够

文．洪宝山

不论在任何产业当中，建立自家品牌是各企业一直在追寻的目标，如今新世代数位科技的发展，企业要如何与消费者达到有效的沟通，进而成为新经济消费市场的领头羊，是一门大学问。如今，透过国立台湾大学管理学院全球品牌与行销研究中心任立中主任的辅导之下，许多企业都能将危机化为转机。

在目前疫情尚未稳定情况下，许多人纷纷联想到过去SARS的疫情状况，但撇除企业经营之外，疫情是否严重的影响自身行销力？任立中淡然表示，其实并不尽然！依照他过去经验，反倒是九二一大地震时的天灾影响较大，当时民众不敢买房，而是消费钻石、黄金等奢侈品，人们出现及时行乐的心态，由此可见消费者的心理才是决定企业成长的方向，而企业又如何预测呢？

大数据就只是数据那就大错特错

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任立中举例，知名线上学习品牌TutorABC当年也深受九二一大地震影响，经过四年左右又遇上SARS疫情，让企业借此转型，如今已成为独角兽企业代表，是相当成功的经营案例。近年来兴起的企业Uber提供共乘服务，也是经营得相当成功，两者同样是利用「大数据」资料系统来建置及经营管理，可见大数据的运用及分析是如此重要，有别于过去传统企业服务模式。

从Uber的整体行销经营来看，初期在美国营运时完全是亏本经营，其目的就是打造消费者全新的乘车行为，改变过去传统被动式的需求行为及服务。Uber先给予消费者乘车优惠，让消费者自主性使用Uber叫车系统，消费者得到优惠回馈消费后，企业再发送表单问卷给消费者，填写内容攸关乘车经验是否愉快、评估司机的服务品质……等。

Uber企业鼓励消费者填写问卷，不仅让企业间接掌握司机服务品质，亦可顾及顾客的需求及意见，让消费者协助企业做服务人员之考核来检视司机，经营模式与过去计程车靠公权力来管理有极大的差异性。

相对地，消费者给予司机评价后，企业也有另一套管理制度。司机拥有选择订单的权利，而企业就可依照乘客上下车的地点衡量出司机在过去接单的性质及意愿程度。因为最简易的分类就是承接订单的多寡及上下车之里程数，这整体过程皆可看出司机的服务态度。而假设司机的评分数越高，顾客所使用的叫车系统越容易出现高评分司机的资料，评分越低的司机，则反之。

因此，不难察觉当今的服务业皆有一套公平性机制在进行管理，靠的就是大数据打入竞争市场，除了有效搜集各种顾客资料，还能妥善处理前后端服务系统，为产业市场找到适当的客群，借此达到有效的行销策略，发挥出「数据」真正的运用价值。

预测消费者行为进而调整行销决策

然而，任立中解释企业拥有大数据之「优势」，说是优势，但在他过去经验，「许多企业只拥有大数据，但无有效汇整及分析，那么再多的资料也无任何意义。」任立中从过去分析消费者使用信用卡为例，各银行掌握消费者刷卡纪录，从购买品项、消费金额及场所皆有完整的明细，但并不是单纯只有纪录，需要将所有与银行合作之厂商进行分类，当消费者进行刷卡时，就能归纳出所有品项类别。

从任立中口中可发觉以上规划皆有所根据。他假设顾客在王品牛排餐厅消费，银行可将此笔消费归类于食，细分类归于西餐等，如同产品结构树(Product Structure Tree, PST)的概念。若银行在系统后台建置所有分类，便能与消费者进行准确且有利于企业的行销沟通。如在顾客信用卡帐单上，提供消费者偏好的产品广告，这相当重要，因为推荐广告势必影响企业背后的商机，若无法让顾客感到兴趣，此广告效用就等于零。

此外，了解顾客消费习惯之余，还需要主动预测消费者行为。举例来说，银行要如何预测出顾客是否属于冲动型消费者，方能预测绩效及做出适当决策。关键就在于「行为变量」的定义与资料搜集。

比方说，顾客在一周当中有许多笔的退刷纪录，若从统计分析来看，将所有顾客依退刷比例排列，前二○％的顾客属于冲动型消费者的机率就能增加许多。他强调，企业针对性地投放广告，是间接增加顾客的黏著度。大数据行销并不依资料数量的多寡而影响行销效益，而是依背后的分析力来改变。

行销观念的六大错误迷思

回过头来，品牌行销的经营模式就隐藏在内部，其中涵盖数据统计及行销策划两种能力，首先「数据力」，简而言之就是价值创造，观察适合的市场了解消费者的需求，策划出适当的销售服务。再来「行销力」，就是价值专属，针对目标族群给予最好的服务品质，换句话说，就是从「洞人心扉」走向「动人心扉」的经营理念，先了解需求才能走入消费者心中，创造企业独有的品牌价值。

任立中透露，不论企业大小，大数据行销原理大同小异，针对大数据的迷思他提出以下六项，第一，采集的样本等于全体？错！其中一定有未采集的变数因子，不可能将样本视为全体预测。第二，用海量包容错误？不是少数就可以忽略，错误就是错误。第三，数据比演算法更重要，「大」数据本身就是精确性？任何数据只有单一分析，无法做任何预测，反而是事后诸葛。

第四，只求相关性不求因果？他说：「只有因果论才可以帮助企业做出真正的决策，相关性是无法预测的。」当然，相关性也很重要，但是它还是属于因果的前提。第五，简单直觉的分析最好？从过去累积的数据虽能概略推算，但仅供参考，绝对无法达到准确预测，因为涵盖整体条件因素的不同，皆会产生不同影响及结果。第六，统计无法发现的事情？这更是错误观念，光靠数据无法精确的判断，所以一定是要有数种模型和复杂公式详细分析及解释。

企业做出行销策略前的关键秘诀

就此，任立中提到一实例，在二○一八年美国日用品巨擘宝碱(Procter & Gamble, P&G)为何会终止与脸书的广告投放预算？理由很简单，当初脸书针对有宠物相片贴文之用户视为有效的广告对象，看似精准投放的宣传策略，但背后却无针对用户之需求及偏好进行分析，不但无法达到广告效益，反而让用户对企业产生负面的形象，就此验证再大的资源若无经过详细策划，消费者也不会上门。

「钱要花在刀口上」，这句话在行销里头也相当实用，任立中感慨表示，企业若缺少整体的战略思维，任何的行销决策都只是打高空烟火，无法发挥真正的效用。他提到国内少有企业擘画出行销研究部门，针对自身客户做消费者行为分析。且多数顾客关系管理系统(CRM)的建置多为资讯人员设计，但其实最了解顾客性质的是行销人员，理当此专业人员应以行销人员为主。

如今，消费行为随时间及数位科技的时代改变，以「记忆」为基础的购买决策模式来消费，企业若能巧妙的去诱发顾客需求，不论了解顾客的自发性需求，甚至透析消费结构及购买行为加以掌握，即可透过大数据将消费者行为一一解析。但最核心的关键还是「动人心扉」，拥有温度的服务体验才是企业最有效的沟通桥梁。

任立中

现职：国立台湾大学终生免评估教授
静宜大学资深策略副校长
静宜大学国际学院院长
国立台湾大学管理学院全球品牌与行销研究中心主任
国立台湾大学管理学院国际企业学系暨研究所行销教授
国立台湾大学统计硕士学位学统计教授
中华民国多国籍企业研究学会理事长
中华应用统计学会理事长
中华商管教育发展学会理事长
行销科学学报总编辑
全球华人行销联盟(Global Chinese Marketing Federation)主席
亚洲行销联盟(Asia Marketing Federation)台湾区代表理事
学历：美国俄亥俄州州立大学商学院行销系博士、硕士
美国俄亥俄州州立大学统计系硕士
淡江大学管理科学研究所硕士
中国文化大学商学院企业管理学系学士
经历：国立台湾大学统计硕士学位学程暨统计教学中心主任
中国文化大学商学院院长
中国文化大学观光事业学系系主任
国立台湾大学管理学院国际企业学系暨研究所系主任
美国俄亥俄州州立大学商学院行销系讲师及研究助理
美国Nationwide保险公司行销研究部门统计顾问
中华经济研究院第三所(国内经济)助理研究员
味全食品工业股份有限公司总经理室企划组企划课长