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2014年11月12日 · 我認為「精力」是讓自己可以長久的關鍵，我一向不相信單純的個人決心，所以更重要的是幫自己注入三種精力。. 第一種精力是體力 ，前面我有提到，為了可以利用每天早上五點的空檔，我都改成晚上10點就準備睡覺，不可能（也千萬不要）壓榨自己的體力來 ...
2008年4月21日 · 所謂的「80/20法則」，是指在原因和結果、努力和收穫之間，普遍存在著不平衡的關係，譬如80%的利潤由20%的顧客帶來，80%的財富集中在20%的人手中。 歡迎訂閱《經理人》電子報，每天進步1%，一年強大37倍！ 反過來講，在大多數人所做的努力中，80%的付出僅能帶來20%的結果，這種現象可說是無處不在，時時刻刻影響著我們的生活和工作。 換句話說，這個世界並不是以我們想像的對等方式運行，所謂「一分耕耘，一分收穫」，並不能解釋現實世界中大部分的情況。 《80/20法則》一書的作者理查˙柯克（Richard Koch），在著作中一針見血地指出，「如果找出關鍵的20%，然後善用這部分，並將多數資源分配給它運用，那麼豈不是可以做得少卻賺得多？ 用影音、音頻吸收一本書！
- 從舊4p到新4p，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？
- 第1個p：人
- 第2個p：成效
- 第3個p：步驟
- 第4個p：預測
首先，企業應該從過去「經營商品」的思維，轉向以人為核心的「經營顧客」，而大數據時代，正提供了觀點轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本服務。 每一位消費者的購買時間、購買週期、購買特性都不相同，但是傳統行銷，無法做到很細緻的個人化行銷，多是大眾行銷或群體化行銷。例如傳統行銷依據消費者的需求和差異性等，將市場區隔為各個不同族群。例如一家運動鞋品牌有7個市場區隔，然後搭配7個行銷活動，往往已經耗費不少人力物力。 但是大數據時代的行銷，市場區隔可以是7萬個，相應的行銷活動也有7萬個，同時在系統上或平台執行，若像傳統行銷一樣只能依賴人力去執行這7萬個活動，幾乎是件不可能的任務。 每個人的購買行為、消費習慣都不一樣，但是傳統行銷因為資源與人力的限制，因此，往往只...
NES模型，再多的顧客問題都只分5種
在大數據時代，以人為核心，消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變動性，其中又以變動性最難掌握。 對於顧客來說，我們建構了一個NES模型： NES模型即是為了即時掌握顧客的變動性而設計，這3個標籤及5族群，完全根據消費者實際交易數據演算，並能夠配合資料更新進行動態修正。 大數據行銷的第一個P是「消費者」。NES模型能夠透過即時的演算將消費者分成N（新顧客）、E0（主力顧客）、S1（瞌睡顧客）、S2（半睡顧客）以及S3（沉睡顧客）5種標籤，隨著顧客沉睡度愈來愈深，品牌能夠有效喚醒的機會愈低、而相對的喚醒成本也將大幅度增加。 行銷人過往將行銷預算和工作時間，根據顧客自然屬性的分群進行分配，習慣性從顧客過往的累積消費貢獻與前一次的交易紀錄，結合顧客的性別以及消費能力指標，來決定他們的標籤設定與經營方式；但是很明顯的在這些數據資料背後，我們低估了時間對消費者動機干擾的影響力，可能只是透過一個平均數的概念「大概」定義了超過180天沒有回購的顧客，就是所謂的沉睡顧客。 但是事實上，當我們將數據透過NES模型演算後發現，很多顧客早在120天左右就進入了S3（沉睡顧客）階段，品牌一視同仁的時間定義讓...
每一間店都可以做自己的行銷
大數據行銷的第二個P是「成效」，「獲利」是企業經營的共同目標，影響獲利的因子很多，說穿了就是3個營收影響目標：顧客數增加、客單價提高、活躍度提升。 如果前面的people談的是顧客狀態，那麼performance談的就是顧客動態。 顧客的流動反映在門店導向的觀點，常常觀察到當企業在檢視獲利營收時，發現來客數下滑，就直接判定新客數疲弱不振，是造成營收衰退的罪魁禍首，所以立刻決定砸下百萬預算，安排來店贈禮活動提升新客招募，期望能夠一舉提升銷售動能、拉抬業績。 結果，新客數確實明顯增加了，但營收卻仍舊沒什麼起色。 原來藏在數據背後真正造成店家營收下滑的原因，其實是高貢獻度的忠誠顧客大量而且快速的流失，活動提升的新顧客對營收幫助渺小，當務之急應該是先找出忠誠顧客流失原因、制定顧客挽回方案，先求固本補破然後才去招客。 看錯了數據會錯了意、不但會讓店家消耗了無謂的行銷預算和時間，去解決一個徒勞無功的問題，更進一步給了競爭對手可趁之機，這一來一往之間，勝負立判，能不慎乎？ 換言之，每一家門店營運的KPI都應該個性化設定，比如說台北在做顧客新增的時候，高雄可能應該做顧客流失，台北的1號店在做顧客...
找出priority，優先處理危急問題
大數據行銷的第三個P 是「步驟」，透過有層次的執行心法，去改善營收方程式。營收的3個變數出現問題時，應該採取什麼樣的戰略，去解決問題。 當店家發現營收下滑，檢視品項銷售狀況、來客數與客單價等數據，假設顧客人數不夠，應想辦法增加新顧客，或是想辦法留住舊顧客。如果是顧客活躍度不夠、忠誠度的問題，則可以針對早期再購顧客，或是增加對現有顧客的定期關懷，購買時的事先提醒等各種不同的行動，去提升顧客的活躍度。 如果問題出在顧客的客單價不夠，則進一步去檢視，究竟是新顧客不夠，還是舊顧客不夠。倘若新客的客單價不夠，通常是因為各種針對新顧客的促銷手段，當新顧客進來用的是很優惠的價格，通常收進來的是不健康的會員，接下來他很可能沒有辦法繼續貢獻價值。 呈現的問題就是新客的客單價太低，同時新客再購的比率太低，新客轉換率太低等，主要就是為了促銷做了不當的方式。
精準預測顧客下次回購時間
如果說process告訴行銷人從營收方程式和會員流動是可以被控制的，那大數據行銷最後環節「預測」，就是宣告這樣的控制能夠被智能化的監控與執行。 顧客就像水一樣，水往低處流，從第一次購買的新朋友，到漸行漸遠的流失客，這個過程是常態。但有了大數據之後，行銷卻可以及早做出因應方案。用數據分析未來。從分析走向預測，推算出會員的「下次購買時間」，讓店家在對的時間對最有可能上門的顧客說話。 假設顧客的狀態就像5階段的水槽裝置，從新顧客（N）一路向下流向沉睡顧客（S3）。「智能控制」可以偵測每一個環節，當水槽水位或是管線流量出現異常，系統自動對它做回饋、修復，或是提出警告，哪個環節出了問題，並依據KPI自動做出最優化的調節設定。 舉例而言，當顧客從主力顧客的水槽流到S3水槽的沉睡顧客，意指高達90%的機會顧客會徹底流失，亦即所謂分手階段。彷彿男女朋友，等到快分手才去挽回，不但事倍功半，成功挽回的機率也很低。 但是，當主力顧客開始流向沉睡顧客時，必然先經過S1（瞌睡狀態）、S2（半睡狀態）兩個水槽。透過智能控制，就可以在S1瞌睡階段事先偵測到，當發現顧客已經有一點疏離，智能控制就會給出關懷或提醒...
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2007年12月31日 · 《80/20法則》（大塊文化出版）一書指出，帕雷托「發現」的是人口群中財富分配的不均衡，但是他從未使用「80/20法則」這個詞，來描述所得分配不均現象，甚至未曾指出：80％的收入集中在20％的人身上，雖然從他複雜的計算中，的確可以導出這樣的 ...
2014年12月30日 · 一小部分（20%）的原因、投入或人力，通常能夠產生大部分（80%）的成果、產出或酬勞，就是所謂的「80/20法則」。 應用在商業上，80/20法則可用來說明，80%的產出源於20%的投入，或是80%的營業額（或利潤）是由20%的產品（或顧客）所創造（見【圖1】）。
2016年11月7日 · 根據華盛頓郵報調查指出，美國人每週花費個人28％時間在檢查郵件，也就是一週11小時，一年則多達500小時。Email固然重要，但11小時的時間難道不重要嗎？同樣的，檢查Email也可以運用在80/20法則之上，郵件所帶來80％的益處，其實是由20％你所收到的
