值得注意的是，資料雖能幫助企業近一步了解顧客，但也可能產生侵害顧客隱私的疑慮。那麼，行銷人該如何充分地運用資料，又能顧及顧客的隱私權呢？答案是：善用「第一方資料」(First-party data)。
「第一方資料」是什麼？
「第一方資料」(First-party data)指的是透過公司內部線上或線下管道自行蒐集而來的消費者資料。線上資料包含在公司網站、手機應用程式、顧客關係管理系統與社群媒體等平台上蒐集的顧客組成、行為、動作與喜好等資料。
而線下資料則包含顧客問卷、回饋表單、電話客服中心，以及顧客關係管理系統中其他蒐集顧客資訊的方式。
企業為何應優先考量「第一方資料」
因為「第一方資料」是企業在取得特定受眾同意後才蒐集的資料，有一定的精確性，而且企業本身最了解蒐集資料的用途與目的，也能確保這些資料能夠精準地反映顧客群的樣貌。
不論是購物、下載應用程式、應用程式內操作、社群媒體互動、訂閱，還是其他各種紀錄都屬於「第一方資料」，因為是直接從源頭取得的，所以對行銷人來說更具價值。
「第一方資料」也能幫助企業針對既有顧客進行分眾行銷，運用顧客過去的購買紀錄與興趣資料，可將相關商品以個人化推薦的方式呈現，而許多電商早已開始這麼做，其中，Amazon可說是最佳案例。舉例而言，假設某家公司推出新的慢跑鞋，行銷人就可以將商品推薦給過去購買過或曾經有意願購買類似款式商品的客群。
行銷人無法善用「第一方資料」的原因
雖然使用「第一方資料」進行受眾定位的行銷模式潛力無窮，但行銷人卻往往不得其門而入。近期有調查指出，在十位行銷人之中，平均有超過四位僅能有效運用企業內部不到40%的「第一方資料」。此限制的關鍵因素列舉如下：
- 缺乏適當的科技：企業必須具備機器學習等適當的人工智慧技術才能有效地蒐集並運用「第一方資料」。然而，多數企業缺乏相關技術，或不具實際操作的技術知識背景。若企業處於這種情況，則應向有提供相關技術服務的專業公司尋求協助。
- 缺乏一致的資料策略：企業必須先釐清想要透過資料取得的洞察為何，才能將資料的效用發揮地淋漓盡致。若只是盲目的匯集資料，對行銷策略並沒有任何助益。
- 封閉思維： 資料分析的結果可能包含了行銷團隊不願面對的真相，比如說所費不貲的行銷計畫未能達成預期廣告成效。有經驗的行銷人應有廣闊的心胸，要能虛心接受策略失敗的事實，進而改變思考方向，如此才能跟上瞬息萬變的市場潮流。
- 無法建立單一顧客樣貌：「第一方資料」可能來自許多不同管道，若要有效運用這些資料，就必須將每位顧客的所有資料統整為單一顧客樣貌。如此一來，便能在對的時間傳送最相關的訊息給顧客，而避免他們被大量的訊息轟炸。
充分利用「第一方資料」
- 建立精準的顧客區隔：機器學習可分析顧客資料以挖掘實用的洞察資料，幫助企業更深入地了解顧客，並針對其過往與品牌的互動、購物歷史與興趣等紀錄，將他們分類為不同的受眾群。
- 優化廣告費用：對所有受眾一視同仁投放廣告的行銷手法效率不彰，且容易讓廣告預算付諸流水。正因如此，掌握對的受眾（也就是轉換率最高的客群）可說是行銷關鍵。企業可使用深度學習來預測不同區隔的轉換率，並依序選出最有價值的區隔，再將廣告支出集中火力向這些區隔投放，藉此提升投資報酬率。
- 更為個人化的體驗：品牌網站應該提供更個人化的體驗。舉例而言，系統可以根據顧客的興趣與搜尋關鍵字等第一手資料推薦最能直接吸引他們的商品。假設某些顧客每次造訪品牌官網時都會先去瀏覽「食譜」的區塊，那就可以針對這些顧客將食譜置於網頁最明顯的地方，或者使用推送通知，就他們瀏覽過的食譜提供所需食材的相關建議。如此一來，顧客便不必耗費心思尋找他們喜歡的內容，也提升他們再度造訪品牌網站的可能性。此外，品牌也可透過推播通知、電子郵件或內容行銷的方式，在對的時間把個人化的訊息發送到對的裝置上。
- 建立相似特徵的受眾：線上與線下的「第一方資料」可以幫助品牌找到與既有客群擁有類似特徵、行為與喜好的新受眾，進一步拓展品牌的觸及範圍。
「第一方資料」是強大的資源，不但取得成本低、定位明確且準確度高。有效地運用「第一方資料」將可讓行銷計劃事半功倍。
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