你要一個顧客消費十萬，還是十個顧客消費一萬？
當然，小孩子才做選擇，不管消費是十萬或一萬，只要能帶來貢獻的客戶就是品牌需要的顧客，甚至成為穩定貢獻的會員。因此有數據驅動觀念的品牌，多會將顧客分為高中低貢獻，依照業態，如電商、電信、串流影音等還會計算出「用戶平均貢獻 ARPU（Average Revenue Per User）」，除了經營既有的高價值客戶群，也找出新的客群。
行銷圈中流傳一句老話：「開發新客戶的成本，是維繫舊客戶的五倍。」
但這句話，也許正在被現實打破。在行銷成本節節上升、轉換效益逐漸下滑的環境中，獲得一個新客戶的代價早已不止「五倍」那麼簡單。那麼，行銷人員該如何在如此變局中，透過消費者行為分析，找到這批「高價值客戶群」呢？亦或是該如何定義高價值客群？除了單純的客單價貢獻度外，還具備哪些特徵？
何謂高價值客群？單看客單價恐吃虧！
在許多人心中，「高價值客群」往往與「高消費額」畫上等號。然而，若只將眼光定睛於此，很可能就會錯失真正的大魚，也就是能帶來長期價值的顧客。試想，一位僅因促銷而來的顧客，與一位消費金額不高卻頻繁回購，總消費額可觀的穩定顧客，後者應該更受歡迎，品牌不需要再花大筆的行銷預算找到他，並使之買單。為此，衡量消費者是否為高價值顧客，在消費者行為分析中有幾種不同特徵：
特徵一：高顧客終身價值（LTV, Customer Lifetime Value 或稱 CTV）
LTV 時常出現在電商界，它用來衡量顧客與品牌在互動週期中貢獻的總利潤。如前述所言，一個高 LTV 的顧客，儘管單次消費金額不高，但高頻率且長期的消費行為，能為品牌帶來穩定收益，也就是「高回購率、高消費頻次」的特點，使其成為品牌在營收、獲利與市佔率最有力的基石。
透過發票數據的地區位置、採購頻次、消費金額、購買品項、通路平台（賣方），能夠找到具有高潛力 LTV 的目標族群，如從發票數據發現，某商業區的上班族，喜歡到 A 超商購買拿鐵比例較高、到 B 超商購買則是奶茶居多，甚至一有優惠就大量屯杯，即能知道「該區域的人群，對該通路、該商品」具有高潛力的終身價值，而當 C 超商想要推出類似商品時，就能先從該區域試水溫，培養出首批轉換客戶。
特徵二：新顧客轉介能力（MGM, Member get ｍember）
他們會主動向身邊的親朋好友轉介所用的品牌／產品。就像買東西之前會上網搜評價一樣，這種直接從人際關係來的轉介，比任何廣告可信且有效。對於高單價商品、新進品牌，有 MGM 特質的客群，將是影響下一個購買者消費決策的「品牌給力隊友」。
例如從發票數據中的地理位置，可以觀測出當某一檔商品促銷開賣一周後，下一周在同一區域的採購數量增長，為了辨別是否為首周同一批人購買，發票載具的歸戶就發揮了作用，辨別出第二周在此區域採購此促銷的「新戶」有多少，若發現集中在某些通路門市，就能合理的推測這區的上班族「呷好鬥相報」，把促銷推薦給同事，促成第二周的新客增加。
特徵三：再行銷的促動者
有些顧客是有需求才會主動前往購買，維持一種長期且具有一定頻率的購買行為，而另一群顧客則是容易接受品牌的再行銷推薦，觸發再次購買，這群人常與主動定期購買的人混淆，往往被忽略，從頻率來看都是回購主力，但他們卻更容易接受品牌的再行銷活動。
在發票數據中，把一定期間內的商品購買作為錨點期間，分析同一品牌、同一通路，從歸戶分析中找到該用戶是否在錨點期間後，基於促銷活動繼續於該品牌、該通路購買商品的行為，事實上，還能結合品牌方或通路方的第一方數據，分析其中經常「買單再行銷的會員」，其特徵與行為比對發票數據的類似族群，這些消費者很可能就是另一批會為再行銷買單的潛力軍。
用數據拉近與客戶的距離
在過去，品牌要進行消費者行為分析，除了自家的第一方數據，與外部合作的第三方數據，便只能透過問卷調查、焦點團體訪談，但這些資料往往難以帶來真實洞察，儘管加上了如 FB、IG、GA 等廣告數據，仍難以辨識哪些族群具有「高價值客群」的特徵（畢竟是廣告偏好與社群行為）。慶幸的是，拜行動消費與發票載具的力量，消費者行為分析的軌跡已能視覺化提供行銷人員。
透過發票數據所提供的消費者行為分析數據，包含如：掌握品牌在市場中的競爭位置（各月銷量看市場份額）、了解市場上的促銷活動（比較一般價格與折扣價格），也由於發票載具 App 具有歸戶性，可在符合個資法規之下，了解哪些人是某商品的高頻率購買者，在品牌或平台上存在長期購買等消費行為，
不僅如此，更能運用發票數據的消費日期、地理位置，從歸戶脈路中，找出可能的 MGM 購買因果關係，也能整合第一方數據（如官網、App 的客戶行為數據）與第三方數據（如社群平台、媒體聲量數據）勾勒出客戶的樣貌。透過實際購買行為，結合品牌的第一方數據能協助品牌做出三種判斷：
精準定位客群：透過 RFM 模型（最近一次消費、消費頻率、消費金額），將客戶進行分級，找出高價值的客戶群體，並針對其消費行為與偏好進行深入分析。
預測客戶流失：除了找出「誰」是高價值客戶，透過數據的訓練與學習，預測「誰」可能在未來流失，品牌便可以主動出擊，利用個人化的挽留策略，降低流失率。
優化行銷策略：從數據中掌握各個行銷管道，可以接觸到哪種消費者，其中哪些廣告內容最吸睛，其中誰具有高價值特徵，讓行銷預算能花在刀口上，節省資源浪費。
發票數據如何推測 MGM 潛力族群？
例如發現內湖科學園區某超商的某商品，在 9 月底時購買增加，一周後的 10 月初，該商品在附近周遭的數個超商的購買也大量 1 倍增加，且購買人數也增加 1 倍，就可以推測，9 月底購買的那一群顧客，是消費中的先鋒部隊，購買後推薦給辦公室同仁，因而在一周後，紛紛前往附近的其他超商購買，造成該商品銷量翻倍
數據，讓你的行銷不再盲目
發票數據，提供了實際購買的消費者行為分析，具有真正的行為「洞察力」，幫助品牌從龐雜且沒有規則的數據中，梳理目標客戶的畫像，協助行銷人員做出正確決策。「用數據定位高價值客群」在善用發票數據的如今已非口號，而是真正可以付諸實踐的觀念，它代表著真正以客戶為中心的行銷方法，並為品牌找到正確的客群，同時提升銷量與聲量，也成為當代行銷人可以善用的強大利器。
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