【數據行銷痛點1：跨通路數據整合】線上線下通路顧客數據整合不易，營業數據和金物流整合也是難題

開店平臺Shopline臺灣總經理葉力維指出，超過30%的電商和實體商正往全通路（OMO）擴展，且這個比例還會越來越高，全通路經營成必然趨勢。

但，葉力維表示，不論是電商往線下通路擴展，還是實體門市拓展線上通路，「整合」都會成為一大挑戰，包括商品與庫存的整合、購物紀錄的整合、跨通路的營業系統整合，還有Facebook、Instagram和Line等社群平臺的行銷和電商整合等。

葉力維建議，企業用消費者面對整個品牌時的體驗來思考整合，用顧客旅程的概念來串起不同通路，才能提高黏著度與銷售成績。

如何做到最佳峰值體驗？靠數據分群

峰值體驗是近來電商圈熱門的關鍵字，它是指「在對的時間做對的事，觸發消費者做消費決策。」葉力維解釋，峰值體驗是非常個人化的體驗，因為，每位消費者的需求都不同，而這些不同，就反映在數據上。此時，店家得靠數據分析來掌握消費者的消費旅程，以便在對的時間點執行行銷計畫。

然而隨著經營時間增長，店家消費群體越來越多，消費者所產生的數據也如串流般不斷更新，在這個情況下，店家不可能一對一服務。因此，「分群」成了消費群體和數據不斷成長的解法，來協助店家從眾多數據維度中，進行降維決策。舉例來說，傳統的RFM模型就是一種典型分群方法，也就是根據最近一次消費（Recently）、消費頻率（Frequency）和消費金額（Monetary）來定位不同消費群體，制定專屬行銷計畫。

依據RFM和網站瀏覽行為、消費傾向、跨通路足跡等維度，企業便能決定行銷優先順序，再結合顧客消費周期，來進行更精準的自動化行銷。

直播電商新型態，帶來更大數據及營業形式整合挑戰

除了實體店面和電商平臺，另一種正在崛起的熱門通路是社群媒體平臺。尤其是直播電商，不僅可以帶來大量業績，企業也能同步蒐集許多顧客互動數據。

不過，直播電商特殊的營業型態，使數據及營業形式整合成為巨大挑戰。首先是，直播時的互動型態與一般客服或通訊軟體型態不同，因此數據格式也不同，需要設計擷取和格式統一化的機制處理。分析階段，也需要針對直播電商的消費型態來特別設計解讀方法。例如，直播時下了15次訂單，必須與到店購買15次，雖然都是複購，但意義上相當不同。

不只如此，直播電商的訂單格式與其他通路不同，因此在訂單、金物流處理上，也需要下額外功夫。葉力維解釋，直播電商的訂單是非常破碎化的，有可能同一個顧客在一次直播中下了10次、20次微型訂單。若將這些微型訂單通通視為獨立訂單處理，揀貨成本、包裝材料、金物流成本都會重複支出非常多次。加上直播電商的瞬間流量大，這些成本必然會高到難以吸收。因此，企業或開店平臺需要設計一個訂單整合機制，將同一個人的大量微型訂單整理成同一個訂單。

不過，這種整合後的訂單，也不能視為一般訂單。葉力維舉例，一個訂單中可能同時包含預購產品和生鮮產品，前者需要等待一段時間才能出貨，但後者揀貨後需要快速出貨。企業和開店平臺必須先設計機制，讓訂單管理系統中能拆單，並在訂單履行階段有條不紊的落實。文⊙王若樸、郭又華

 相關報導