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文／adGeek
行销教科书有个经典案例叫「啤酒、尿布、星期五」，美国Walmart超市发现啤酒和尿布的销售数字呈相关性，原来是星期五晚上的爸爸们常奉太太之命去买尿布，到了超市後想起晚上还有球赛要看，於是顺手拿了啤酒，Walmart根据销售数据，直接将啤酒放在尿布旁边，果然提高啤酒的销量。
在网路时代，销售数据的收集也需要数位转型，我们将这个例子放在电商行销上，如果有一个超级推销员，看到一位男士走进来，透过收集网路足迹，立刻能推测他是一位要赶回家看球赛的爸爸，预测他的消费意图，推销员这时推荐他啤酒尿布组合，就会有很高的成交机会。
从这个例子可以看出，品牌能透过CDP顾客数据平台知道消费者的消费习性（已婚、有小孩、对球赛有兴趣、曾经在Walmart买过某牌尿布），也可透过DMP数据管理中心了解他浏览过多个啤酒广告，在消费者未说出口时，品牌能透过数位足迹洞察消费者，推荐他会买单的商品，达成深度会员经营。品牌无论是从线上或实体商店都能累积消费者数据，收到的数据越完整，越能描绘消费者轮廓。
Footer靠数据与AI预测 挖出明星商品「下着」
除臭袜领导品牌Footer创立於2013年，现有全台五个实体通路，主要销售管道来自品牌自营购物网站，在2021年疫情三级警戒、民众穿袜需求低时，遇到销售挑战。而adGeek协助Footer靠数据与AI预测挖出下一个明星商品「下着」，逆势在疫情间冲出66%首购客成长、ROAS提高20%。
这之中没有巧合，全是仰赖脚踏实地地建立DMP数据管理中心、CRM会员行销顾问、CDP顾客数据平台，在疫情穿袜需求低时，用AI预测到「瑜珈裤」、「袜子」的潜在需求，精准投入行销预算，成功创造佳绩。
分众行销：AI只给会员想看的广告
adGeek协助Footer汇入CRM会员资料，了解入站会员最近购买项目、购买频次与金额，同时收集用户官网浏览行为，包括停留时间、站内搜寻什麽商品、浏览路径等。根据以上数据，将会员分为「VIP常购客」、「全新首购客」、「潜力客」与「殭屍客」，再以AI预测会员对什麽商品和广告素材感兴趣，例如针对全新首购客，AI推给他们新客优惠或是由有代言人图像的广告，增加购买机会。
数据先决 副线商品「下着」提升首购客订单成长66%
Footer推广下着时摆脱经验法则，先从买袜子旧客的数据中找出对下着有兴趣的消费者，进行再次行销。同时，从多渠道收集的第一方数据能够挖掘对下着有兴趣的新客。消费者行为数据也能诊断官网的动线，提升使用者体验，增加产品能见度，成功提升副线产品的流量，在新客难寻的电商市场里交出首购客订单成长66%的好成绩。
在数位巨流中，消费者的购物旅程更加虚实模糊，消费者可能会逛实体门市、用手机上网查询商品、再用电脑在官网上下单，D2C商业模式能直接面对消费者，从数据中知道他们是谁、去哪里买东西、喜欢什麽，这些消费者数位足迹是品牌掌握消费者面貌的关键，真实看见消费者需求，才能在竞争激烈的市场中稳健经营。
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