「根據上一季數據及研究調查，本月的行銷計畫是……」（忽然被打斷）
「等等，確定要繼續講下去嗎？」
「要不要看一下營收數字，有研究數據，怎麼會難看？」
這是正在發生的場景，還是過往熟悉的經歷？
對第一線的行銷人員來說，凡事「基於數據、本於數據」是再自然不過的事，就算是「演」，也會擺數據將就一下，或是「認真」下苦工對數據分析一番。然而，儘管花時間研究內部數據（CDP、CRM）、社群與網路數據（FB／IG／GA）或是外部調查（調研機構的報告），加上行銷漏斗層層篩出「被吸引、含金量」的客群，加以區分為 Awareness（認知推廣）或 Conversion（訂單轉換），最後卻發現消費者卻越來越難掌握。
這並不表示數據沒用，而是要更多的數據維度，還必須是「能使數據發生交互作用」的數據分析。
能發生交互作用的數據
為何擁有了上述的第一方、第三方數據，所起的作用卻仍十分有限？
因為品牌不易掌握「更詳細、具歸納性」的數據，其數據分析自然難有意義。簡單說，品牌自有的第一方數據，通常有一大缺陷：紀錄不足，通常來自交易次數有限與交易品項單調（如：飯店業者，只會看到顧客買住宿券、餐券，就沒有其他記錄；或如服飾業者，只會擁有顧客的服飾消費，對服飾以外的消費無從得知）；而當品牌運用第三方數據時，卻又另一個缺陷：各類數據無法拼湊（無法認得同一名顧客的生活行為，即便知道 20 – 30 歲者看自家的社群，卻也無法偏好歸內於會員資料上）。
這樣的狀況，品牌充其量只能說品牌擁有了一部分的數據，離有意義的數據分析仍相距甚遠。
慶幸的是，有賴於台灣近 10 – 15 年間對電子發票的數位化與非現金支付載具的推動，促使發票記帳與歸戶 App 興起，也造就發票資料庫問世，如其中規模最大的「發票存摺 Invos」就累計逾 50 億筆跨通路交易資料，共有 900 萬用戶使用，每月可新增 1 億筆的消費紀錄。而來自發票記帳 App 與發票資料庫的數據，符合個資法與資安原則下，仍有兩大極具價值的特色：第一，從消費個體來看，有來龍去脈，因為數據是歸戶的、第二，從消費群體來看，有足夠的特徵可供篩選分析，檢視因子包含：期間（一年、半年、三個月、一個月、一周）通路別／通路、品類別／品類、地理／城市、性別、年齡，協助行銷人員「看得見」也開始「看得懂」數據。
數據分析的目的：多維度數據勾勒消費生活輪廓
發現了嗎？有了多維度的數據彙整，此時的數據分析才是真正有意義的，再也不是僅在「局部的數據」中腦補式的看圖說故事，企圖自圓其說地找答案。
品牌們只要運用發票數據，將大賣場、超商、藥妝…等通路的消費紀錄整合進 CDP 或 CRM 中，就能讓第一方數據真正發揮作用，甚至「看得透」網路與社群平台上的意義。舉例，如以下數據分析現象：
30 歲在信義區、內湖區的人，在 12 – 13 點的時段，買超商便當時都會帶一杯茶飲，並不是帶拿鐵或奶茶，而買拿鐵與咖啡大多是下午 14 – 15 點時消費。
至少可以從中實現四個解讀！
解讀 1：從地點與時間來看，這群人是內湖科學園區與信義新天地附近的「上班族」
解讀 2：買便當帶茶飲，不帶拿鐵與奶茶，是為了去油解膩，維持清爽感
解讀 3：拿鐵與咖啡是下午茶，族群高機率一天 4 – 5 餐的進食習慣（早、午、下午、晚、消夜）
解讀４：承上，該族群是既靠食物紓壓（進食頻率），又需要維持健康的一群（茶去油膩）
品牌不僅可以如上述行銷研究般的解析數據，逐一洞察了解目標客群與消費現象，更能如同社群平台廣告一般，作為條件化的精準投放。
怎樣用？ 鮮乳坊、聯合利華這麼做！
鮮乳坊過去曾發現，自家在全家便利商店的客群多是消費頻次與數量較低的「輕度消費者」，透過 invosData 的數據分析後，向全家提出「跨店取」方案（一次購買 99 瓶，可以寄瓶分次跨店取貨），在超商通路中有效提升了消費者回購率；在全聯中，鮮乳 1 公升裝與 2 公升裝竟有著不同的消費群，因而在 2024 年增加了 2 公升的品項，成功增加「重度消費者」的市占率。鮮乳坊也用 invosData 進行數據分析，為會員中的公益興趣者、價格敏感者打上標籤，推送專屬的廣告促銷，有效提升業績。
聯合利華也曾面臨線上線下業績斷裂，儘管委託知名市調公司進行調查，卻仍難以掌握新客增加與其銷售轉換，為此決定從消費數據分析著手，找來了 invosData 協助解決問題。第一步，正是從發票數據中為之找出相關「人、場、貨」特徵（消費者是誰、在哪裡買、買什麼），挖掘出「高價值含金量的新客、下一個熱門潛力商品、競品重疊客群」，再將這些數據提供給廣告受眾設定之用，讓廣告的觸客質量有顯著成長（增加新客 114%，舊客 76%、競品客 37%），在之後的行銷活動中，從競品而轉為購買聯合利華的消費者提升了 146%，這群人的消費金額也增加 49%。
品牌當為自己找到「品牌調性、含金客群」
「想要 AI 產出好的結果，就必須先從資料下手。」
事實上，行銷的數據分析也是如此，而發票數據正好補足了品牌運用第一方數據、第三方數據的不足，從中我們可以清楚找到目標受眾，更能發現哪個特徵的產品賣得好、那個價格區間最受歡迎、那個通路人多購買力也強、那個行銷與促銷方式最被買單，囊括了行銷最基本的 4P 數據。
不僅如此，在行銷漏斗的步驟、行銷 4.0 提及的 5A（認知 Aware、訴求 Appeal、詢問 Ask、行動 Act、倡導 Advocate），發票數據都能逐層的為品牌帶來線索，讓品牌不再是摸著石頭過河，不再需要用大量的 A/B TEST 消耗預算練經驗值。
最後，無論是新創品牌、知名品牌，或是想要老品牌想翻新拉皮，都能用發票數據結合既有的內外部數據，讓行銷變得既感性又科學、富創意又理性的行銷展現，為品牌溝通與行銷活動少走彎路，找到有效路徑。
