2016年3月31日 星期四

1st-Party, 2nd-Party, 3rd-Party,讓我們結成資料黨

為行銷服務,本來就是 Big Data 的先鋒大用,MarTech (Marketing Technology) 生態系統雖然多樣,但卻很直接,樣樣多是行銷人員能夠懂得、用得。面對資料驅動的 MarTech,「莫止於行銷作業的執行,而是要去發展新的行銷系統。」(Patrick Spenner, CEB) 可說是資料經濟時代,對企業 CMO、行銷主管最中肯的建議。

匯聚多方資料 

如筆者上一篇《MarTech、Marketing Software、與 Marketing Technology 生態系統》文章所提的,行銷科技有六大類軟體或服務,以「Marketing Operations」來說,其中包含網站/App 流量分析、消費者洞察(會員行為分析)、多通路分析等,關鍵字是「分析」;以「Marketing Experiences」來說,主要是透過各種行銷通路,來傳遞設計過的訊息或活動,吸引受眾的注意、觸發行動,如各種廣告投放 (Banner、關鍵字、影音、社群)、電子郵件行銷、內容行銷、SEO、事件行銷等,關鍵字是「行動」。

圖 1. 多方資料,集結成黨

為了要得到高轉化率的行動結果,事前的分析必須精準到位;而分析要能夠精準,使用來自多方的資料,是其中的關鍵要素。多方的資料,以 Data User  (通常即是要執行分析或行動的企業) 的視角來看 Data Owner,包含:

1. First Party Data (第一方資料)

即企業本身擁有的資料,包含:

  • CRM 資料:如客戶基本身分資料、交易資料。此亦被歸類為線下資料 (Offline Data)。
  • Web/App 資料:客戶在企業官網、App 上留下的行為資料、交易資料、位置資料、設備資料。

由於第一方資料是企業自行從消費者與其互動所蒐集而來,屬於企業私有,具有極高的價值,通常針對既有客戶的種種屬性來做客群分析,是各種精準行銷行動所不可或缺的資料來源。

2. Second Party Data (第二方資料)

企業透過線上廣告投放所獲取的資料,通常包含廣告點擊者的行為資料、位置資料、設備資料等。

通常媒體端的廣告需求平台業者 (Demand-side Platform, DSP),也會提供企業主對廣告投放對象的篩選服務,此服務一般即由稱為 DMP (Data Management Platform) 的機制來完成。通常第二方 DMP 上的資料,是集合所有企業廣告投放的受眾行為而來,所以具有較大的廣度。

3. Third Party Data (第三方資料)

企業透過擷取,交換、或購買而來的資料,具備最大的廣度,包含:

  • 社群網路資料:如來自社群媒體 (Facebook、PTT)、新聞網站、網路論壇、或部落格的內容,通常是以寫爬蟲程式取得,然後進行語意、口碑、或輿情分析等應用。
  • 第三方資料:由特定機構所蒐集或加值產生的資料,如來自獨立的 DMP 業者、市調商情機構、政府或非營利組織的 Open Data 等。企業可能是以購買、交換、或是無償方式取得。

結黨成行銷系統

First Party、Second Party、Third Party,資料範圍是越來越廣,拿來做個人化行銷、分眾行銷、社群媒體行銷,各有擅場。但重點是企業必須盡可能建立一個自動化行銷系統 ── 匯聚資料,可分析、能行動。

Etu,MarTech 價值的實踐者

Etu 四歲了,在 Big Data 平台層,我們致力於提供企業一個完善的 Data Lake,讓多方資料可以匯聚成湖,成為資料分析與探索的良善基礎。在 Big Data 應用層,我們持續努力,實踐 MarTech 的價值,除了既有的消費者洞察 (Etu Insight) 與精準推薦 (Etu Recommender),也正在加緊整合第二方與第三方資料、完成行銷閉環。

點上蠟燭,許下心願:希望使用 Etu MarTech 軟體或雲服務的企業行銷人員,都能工作得輕鬆與幸福。

吹熄蠟燭,藍衣人繼續幹活。



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