在數位廣告紅利逐漸消退的今天，品牌行銷正走向關鍵轉型點。過去仰賴 Cookie 與第三方受眾的廣告策略，隨著隱私政策限制與成效疲弱而式微；與此同時，零售媒體網絡（RMN, Retail Media Network）崛起，憑藉著「可追蹤、可歸因、可轉換」的特性，迅速成為品牌布局數位轉換的關鍵陣地。 但 RMN 真的是終點嗎？還是，只是開始？ [...]

進入數位時代之後，行銷的工具越來越多元，管道也越來越多，但對零售品牌的行銷人員來說，什麼樣的數據指標才能真正評估行銷策略的成功與否，面對各式各樣的指標，應該如何才能真實了解消費者輪廓與行為，成為一個重要的課題。 為了掌握市場動態以及消費者行為，品牌仰賴不同的數據進行驗證以及策略制定的依據，而其中「發票數據」是最能反應市場全貌以及消費者行為的數據之一，究竟發票數據可以呈現哪些維度的資訊？品牌又可以如何運用發票數據？本篇將介紹三個不同的消費行為分析模型，幫助品牌將發票數據運用得淋漓盡致。 為什麼發票數據可以作為品牌的評估依據？ 每一張發票都是一個消費行為的紀錄，對消費者來說，他們可以透過發票紀錄自己在何時、何地買了什麼、花費多少錢，而對品牌來說，可以看到的遠遠不止如此。品牌可以從三個面向，窺探發票所乘載的數據，包括「人」、「貨」、以及「場」。 「人」顧名思義就是「買的人」，也就是消費者，從發票中可以看到消費者的手機號碼、會員等級、性別、年齡（生日）、地址等資訊。品牌在推出新產品或服務的時候通常會有假設的受眾，通過掌握「人」的資訊，品牌可驗證預設的受眾是否正確，也可針對後續受眾或產品的設計進行調整。 [...]

隨著行銷觀念日益普及，越來越多品牌開始主動投放廣告、累積顧客名單並著手會員經營，然而，隨著名單越來越多，如何運用成了一大難題，誰是回購客？誰是值得投放資源的新客？累積的會員名單要如何經營、如何從中辨識出值得投資的對象，成為品牌的一大挑戰。 在品牌累積了一定的名單之後，將名單進行分群是首要步驟，我們可以利用 NES 模型以簡單直觀的方式，將顧客劃分為三類，方便行銷人員初步掌握顧客狀態，再結合 HML 消費力分級制度，進一步細分客群，針對不同類型顧客擬定對應的行銷目標與溝通策略，提升資源運用效率與行銷精準度，讓名單不再又臭又長。 什麼是 NES？ [...]

Meta 廣告不論是對品牌或行銷人來說，都是再熟悉不過的廣告投放管道。從觸及率、互動率到點擊數，Meta 提供的數據似乎一應俱全，但「看到廣告的這些人，真的有進行購買嗎？」卻是一個難以回答的問題。品牌可以透過 Meta 得知自家線上銷售轉換狀況，卻無法歸因線下銷售與廣告的關係。究竟我的 Meta 廣告有沒有用？實際上又帶來多少的銷售提升？這些都是觸及率、點擊數無法看出來，卻是對品牌來說最重要的問題。 追了線上廣告，卻追不到實體購買 [...]

在這個競爭激烈的市場上，企業及品牌致力於尋找理想客戶（Ideal customer profile, ICP），但你有沒有想過，在這反面存在的另一個問題：誰不是你的客戶？ 有一群人，他可能追蹤了你的粉絲專頁、進入你的官網瀏覽了大量產品，但他就是不買。這些人不但會消耗資源、干擾分析指標，甚至讓你的行銷與銷售團隊陷入無效循環。這聽起來很不妙對吧？但其實解方很簡單——用數據定義出你的負面人物誌（negative personas)。 什麼是負面人物誌？ 我們都知道，人物誌是根據目標客群的詳細資料模擬出的潛在客戶樣貌，是品牌在制定行銷策略時的重要元素之一。負面人物誌則相反，品牌可以根據數據解析看出他們不適合品牌、產品或商業模式。以下幾種類型的消費者，可能就會被品牌視作負面人物誌： [...]