攝影/洪政偉

超商固然樂見透過促銷增加商品銷量,不過,透過降價吸引消費者購買的同時,利潤會相應降低。長年研究零售數據分析的政治大學資訊管理學系教授莊皓鈞觀察,「零售界的新觀念是,任何不必要的降價都是一種浪費。」

「零售業現在要提升行銷精細程度,更大幅減少無謂的降價。」莊皓鈞進一步解釋,行銷技術從無差異化行銷發展到分眾行銷,現在已經再進階到個人化行銷,超商能更精細地根據消費者需求,給出最合適的折扣方案。不過,「要實現個人化行銷,首先便要提升會員需求數據的掌握程度。」

傳統上,零售業訂價時,大多用整體銷售量數據來分析,一方面要找出需要促銷的商品,但又得兼顧折扣成本不能造成虧損。莊皓鈞說,這種方法得出的行銷方案無法區分消費者,容易造成不必要的浪費。例如,當所有人買飲料都是第2件8折時,對於願意第2瓶9折購買的人而言,這樣的折扣就會造成浪費。

「若從個人層級來分析數據,便能開始差異化訂價,針對不同族群或個人,給出不同程度的降價。」莊皓鈞指出。目前零售業界較常使用的差異化訂價策略是分眾行銷,將消費者依照不同特徵分為不同群體,祭出專屬群體的行銷方案。莊皓鈞說,分眾越精細,就越能達到個人等級的訂價及行銷,更大程度的避免過度降價。

莊皓鈞認為,要從個人等級避免過度降價,最理想的做法是,排除原價就會購買的消費者,再分析其他消費者分別需要給出多少折扣才會買單,並對每個人給出最剛好的訂價。以美國零售巨頭Amazon為例,每一個會員在電商頁面上看到的商品推薦、訂價、跟優惠都是為他個人量身打造。他說,當臺灣超商會員數據分析及個人化行銷能力再進步時,也可以做到。

不同於Amazon是線上電商,實體的超商如何做到個人化訂價及優惠?莊皓鈞說,個人化訂價在線上或線下的原理都相同,都要在後端處理龐大數據的分析。雖然電商容易在網頁前端顯示個人化訂價及行銷,但超商透過App、POS機等終端,一樣可以做到會員身分辨認及個人化行銷,例如在App上推播個人化行銷訊息,或是在會員結帳時,由POS機計算出最終優惠價格。

莊皓鈞指出,技術上,也可以做到線下個人化訂價,不過,這容易因消費者間互相比較價格而衍生不滿,因此,實務上,需要數據分析團隊和行銷團隊合作,才能推出兼顧消費者滿意度和超商利益的做法。

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