數字不是所有！４個實用數據的方法讓品牌行銷出頭

當總體經濟加速了行銷對於準確性的掌握，企業導入大數據系統以及軟體服務SaaS，為了找尋真正的目標客群和市場。過去受限於不完整的資訊，行銷人不知道自己面對的是怎樣的生態，但是並不打緊，控制內的行銷預算都是為品牌奠下基礎，為消費者營造背景知識和感覺，就算這些識別並不是相當顯著，或是消費者不一定會注意到。

將時間點拉回現今，講究及時精確的精準行銷把消費者仔細分類，把消費過程解構，同時了解到每一個動作背後的意義；廣告主知道哪個地點能夠吸引到最多的人潮，行銷人運用科學的方式進行市場調查，分析市場種況和趨勢，然而這些是否將數據層面的分析置於一個至高點？行銷人務必謹記品牌關乎的是消費者，分析的是人和群體行為，更是一種關乎心理層面決策的非理性購買行為；數據可以是輔助但絕非全部，也許是時候行銷人該回頭洞察人性對品牌的影響力。

數據資料是一種對於現象觀察得到的結果，而非一個被創造出來的成果；人在社群上的群體行為是無法憑藉數據去做預測，數據的應用關鍵在於如何應用詮釋，利用冰冷的數字報表去輔助行銷決策的過程，提供一個說服的利基點。

行銷人往往花上許多時間在消化數據資料，但在進入數據的思維前，試著先檢視品牌對於數據的必要性：為什麼要數據層面的導入？想從數據中挖掘出什麼？從消費者的需求往回推，找出設定數據參數的運用條件。

在操作量化數據時通常會走向衡量「相對簡單」的變數的捷徑，而忽略了路徑背後更多複雜的因素。人們對於現實世界的認知取決於兩個因素，本身的知識含量和世界的模樣是如何投影呈現在我們眼前。

在很多的情況下，數據受到測量和工具的限制，只能挖掘到某個現象的其中一個角度或是局部影像，原本事實的維度可能因此被降低處理；有研究指出，臉書一單位的讚對應到的商業價值僅僅$214.81，甚至有人主張毫無商業利益可言；對於品牌而言，按讚數和分享真的代表什麼嗎?量化數據產出越多代表離真相越近嗎?

大數據分析注重的是數據之間的相關性，而非找出兩者的因果關係。在資訊混雜的狀況下，大數據不再擁有簡單抽樣的精確度，或是需要對一個事實追根究底，而是朝大方向發展或是趨勢預測；相關性不能準確地分析出事情的每一個環節，但是它會提醒象徵這件事情正在發展，而囊括更多的可能性；舉例來說，一位消費者今天早上看了一個汽車廣告，而當天下午就去實體店面進行試車，在分析來客率時如果將廣告視為消費者決策的主因將會把兩者的相關性誤導為因果關係。

光從數據層面切入無法得知消費者那些時刻能夠與品牌做連結，企業主只能從這些接觸點的數據去推測其他可能的組合，消費者接觸管理的整合化對於品牌來說是一個優化產品本質之外的行銷經營模式。

這些看似多餘的行銷對於消費者而言極可能是一個購買的「觸動點」，每一個消費決策都是在累積好幾百筆的消費體驗或是資料去轉換成的實際行為，增強每個接觸點對消費者的實質效益將會有助於他們更深入了解品牌訊息提供的情境。