當老闆質疑最近銷量很差，你如何回答？
是受眾不準、廣告沒人看、還是文案／促銷無法觸發轉換？你仔細的一個個羅列步驟，清楚畫下每一個流程，在心裡對自己說：「沒錯啊！我該做的都做了！」卻仍舊不得原因。那麼，原因究竟是什麼？
身為行銷人的你發現了嗎？羅列出來的那些「一個個步驟」就是破解關鍵，差別在於你是品牌方／行銷方的立場，換個角度，它就是被忽略的顧客旅程地圖（Customer Journey Map，CJM）。
「CJM？我聽過啊，又不是不懂！」
不同的是，行銷人的你是否一開始就如同導演般，設計這齣行銷大戲的「流程腳本」，再進一步思考，那些所設計的受眾、步驟、內容，是基於你個人的專業經驗、主觀認知，還是基於科學數據？如果答案皆否，也難怪當轉換率不如預期時，你與團隊總是難以找出問題點，因為我們從未不曾看見顧客的「旅程」與「實購」行為。
行銷從業必知：什麼是「CJM 顧客旅程地圖」？
有別於行銷漏斗（Marketing Funnel）這個最容易一頭栽進的概念，CJM 顧客旅程地圖更像為行銷漏斗做好前置設定，因為它的基本６個元素涵蓋了「設定顧客（消費者是誰）、定義時程（旅程的起迄）、規劃節點（每站的內容）、選擇場景（在哪裡發生）、預估感受（顧客的反應）、預估結果（消費者會做什麼）， 其中選擇場景，還可以包含在哪些通路、媒體、活動中，是用數位廣告觸客，還是傳統廣告？是 Facebook、Instagram，還是 LINE 或手機簡訊？購買是在門市，還是線上？促銷優惠是實體活動，還是數位遊戲？有些對 CJM 的架構還包含第 7 個，即劃分任務，也就是如何籌備與展開專案、哪些單位做什麼。
簡單來說，它是從顧客的角度，模擬其起心動念要購買某件商品時，到真的購買後的行為路徑，包含對從品牌的認識、產生興趣、考慮、購買，甚至到銷售後的服務、覺得好用而推進，並且將這些步驟繪製出來一份視覺化地圖，並且從每一個步驟中去記錄顧客的感覺、痛點、需求、觸發點。
一位顧客想買咖啡機，旅程可能是這樣：
首先，在 Google 上搜尋「家用咖啡機推薦」，接著選擇了一篇標題不錯的咖啡機開箱文，點進品牌官網瀏覽，不久後在滑臉書看到廣告，發現有促銷優惠，於是周末到實體門市體驗，最終決定購買。購買後，收到售後服務訊息，甚至是咖啡豆的推薦，最後在自己的 Instagram 貼出照片與心得。
一份好的顧客旅程地圖，不僅是描繪，更是有感的消費體驗腳本。在對的時間、提供對的資訊或服務，達到對的成果，即提升轉換率與滿意度。
擺脫瞎猜！數據驅動地圖
傳統上，為了求地圖的真確，行銷人員會進一步給予上述的 6 項元素有力證據，也支持自己對地圖的規劃，如透過問卷、訪談、焦點團體、外部機構研究等量化與質化資料。然而，這類方法能夠捕捉到顧客的感受與想法，甚至是一些行為洞察，但往往受限於「樣本數、時間性、實際性」，受訪者可能不自覺地口是心非，陳述想法與實際行為存在落差。而影響更多的，則來自行銷人員的主觀經驗與解讀。
因此，要創造一個真正精準的行銷流程（請記得，其另一面是「有感的消費體驗」），就必須減低人為因素，轉而從實際數據著手，而「實購數據」則可引領我們進入「數據顧客旅程地圖」的境界。而最直接的實購數據，就是發票數據，清楚的記錄每一次消費購買的品項、金額、數量，還有著地區、時間，甚至若將發票存放於載具上，還會因著「歸戶」而知道性別分群、年齡區間、收入級距等更多維度的去識別化並符合個資的細緻洞察，作為地圖中每個階段的觸發因子。
對此，行銷人員可能有以下疑問：
「怎麼可能有實購數據」（如果你是代理商）
「有，那也只有我們自己的顧客購買紀錄，也不可能知道其他的」（如果你是品牌方）
有幸的是，拜科技、行動商務及國人數位消費習慣成熟之賜，過去每一筆散落於消費者手中的發票，如今已能妥善的儲存於發票載具的資料庫中，並以去識別化且符合個資法的方式，提供行銷洞察服務，如國內發票數據龍頭的 invosData，其旗下的 App「發票存摺 invos」就累計超過 40 億筆跨通路交易資料，目前共有 900 萬用戶使用，每月可新增 1 億筆的消費紀錄，同時整合大賣場、超商、藥妝等跨實體通路的發票資料，是台灣最大規模的發票數據資料庫，因此，品牌要運用實購數據來刻劃數據顧客旅程地圖已非難事。事實上，invosData 也早已協助多個知名品牌，運用實購數據提升銷售量與精準投放。
成功案例：實購數據帶進實際銷量
從 invosData 的實購數據中證實，消費者購買的關鍵是口味，因而以終為始的反推，若顧客為了口味而決定購買，是怎樣型態的顧客呢？會在哪裡買呢？該在哪個媒體通路之與溝通，吸引購買呢？
案例一：糖果品牌顧客旅程地圖，增加銷售 37%
知名糖果品牌攜手 inovsData，運用其所擁有的發票實購數據，找出了「某個目標族群，其購買決策是取決於口味，並且主要在便利商店購買」，因而建議客戶推出著重「該客群 x 口味 x 便利商店」的行銷規劃，其間還導入 invosData 的離線轉換追蹤，結合 Meta 廣告來追蹤廣告成效，進行受眾分析與銷售比對。
最後，品牌透過社群貼文廣告投放，成功引流目標受眾到門市購買，讓購買人流提升 1.4 倍，其中包括挖角競品客群逾 63%、促動既常客達 58%，同時也換回一段時間未購買的老客戶達 64%，不僅讓整體購每人數增加１倍，也讓整體銷售額增加 37%。
案例二：鮮乳坊的顧客旅程地圖，找出潛力商品組合與新產品線
另一個案例，則是 invosData 為鮮乳坊不僅從原本的輕量產品中，找到了顧客願意前往消費的通路與商品優惠模式，更發現了一條新的商品具有銷售潛力，並提供該商品的顧客旅程地圖建議。
在輕量產品中，inovsData 運用實購數據，發現鮮乳坊在全家超商的客群是輕度消費者（消費頻次低、購賣數量低），為了吸引這群客人，invosData 建議在顧客旅程地圖中，仍持續與全家合作，同時改變銷售方式，推出「跨店取（買 99 瓶，可寄瓶分次跨店取貨）」，讓鮮乳坊在超商通路中大幅升回購率。
不僅如此，從實購數據也發現，鮮乳坊原來有另一條潛力商品線，2 公升裝的鮮乳竟有著不同的消費群，為此鮮乳坊增設了 2 公升裝品項，也成功打開「重度消費者」的市場，至於通路仍是在便利商店嗎？該品項的顧客旅程地圖，其購買通路正是社區型量販店的全聯。
CJM 靠多維度導航，行銷越不會迷航
正如大數據（Big Data）一詞興起時，專家們所預言的：數據就是新燃料。而這正是來自 invosData 發票數據的兩大價值：
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，讓顧客旅程地圖不在是主觀定義與腦補解讀。
事實證明，實購數據不僅僅是歷史交易紀錄，更是描繪顧客行為偏好、預測未來需求的重要導航資訊，同時也如同催化劑，串連品牌自有的第一方數據，與其運用社群媒體的第三方數據，使整體數據發揮價值，描繪品牌難以觸及的「跨通路、跨消費」的顧客樣貌，讓顧客旅程地圖真正帶來流量、轉換。
