一份簡單的 D2C 發展指南

品牌要怎麼發展 D2C 呢?本指南希望可以提供的一個簡單的發展路徑,讓讀者作為一個參考。一個清晰的 D2C 服務骨幹,也就是從基礎到應用,從新的系統整合思維、發展 OMO 策略、搭建所有的自營通路,匯聚自己的全通路數據、再用規劃清楚的開放API來接上應用生態系。

Happy Lee 李昆謀
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零售業

RMN 的六種可能型態

RMN是什麼?這篇文章嘗試用媒體X通路X品牌X廣告系統商之間的關係,展開描述 RMN 的六種型態,並分別舉出實際案例。

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RMN

區塊鏈是一個OpenDMP - 一種零方數據的可能性

區塊鏈技術可以實現消費者零方數據在零售業的應用,消費者可以擁有自己的消費記錄,在虛擬錢包裡面,跟每個品牌證明自己的信用與消費能力,以獲取品牌的優選服務。

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Blockchain 區塊鏈

NAPL X 會員等級:會員模型的交乘應用(2)

RFM是經典的會員分析三維度。NAPL分群是RF維度,會員分級就是用會員貢獻度,也就是M: Monetary Value的分群方式。而 NAPL 交乘 會員分級,就是一種RFM的分析方式。

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CRM

NAPL x DCIU :會員模型的交乘應用

透過不同模型的交乘,增加單一模型解釋的豐富度,可以讓簡化的模型,增加其更進一步的豐富度,因此可以簡單的 NAPL 模型觀測會員分佈全貌,然後透過 DCIU 交乘來用比較細緻的分群,來做會員溝通操作

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流量與會員(人)

猜一猜?消費者購買意圖:DCIU模型

每一個點擊,都在透露消費者的購買意圖。DCIU模型從網站的用戶歷程做分析,在消費者還沒真正結帳之前,就能預測到他的購買意圖。

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Data 大數據

到底這個月的業績是多少?「數據治理」是數據應用的基礎 Why Data Governance matters?

數據治理 (Data Governance)是數據應用的根本。一個品牌的會員資料?業績是多少?沒有好的數據治理,甚至這些根本的數據都是錯的,永遠看不到對報表,看不清楚自己公司的經營全貌。

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Data 大數據

DMP 與 CDP - 網路廣告的數據基石

當第三方追蹤碼被淘汰,零售品牌因應網路廣告的巨變,要透過CDP掌握自己的數據,並串連DMP來提升廣告成效。網路廣告運作的基礎靠數據,而CDP是DMP是數位行銷重要的數據基石。

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CDP

藏在數學裡的OMO秘密

OMO帶動業績成長的結果,來自於OMO佔比的提高。OMO佔比的基礎,來自於拉高eCom的佔比。

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OMO 虛實融合

為什麼要做會員分級制度?

會員分級制度是零售業常用的會員經營方法,可以有效提高會員貢獻度。其實運作的原理,是利用RFM的M - 會員貢獻度 來分群,也是一種利用零售業大數據分群操作的常用方法。

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流量與會員(人)

LTV(顧客終身價值)- 每段關係都有一個期限

LTV 顧客終身價值,是透過大數據分析,了解會員的流失情形,會員的生命週期的平均時間長度,以及平均一個會員的長期累積貢獻。透過LTV,可以協助零售業知道熟客經營的投報情形,調整會員經營策略。

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流量與會員(人)

NAPL模型 - 零售業數據教我們的人生哲理

NAPL模型 - 是一個零售業的會員分群模型,透過大數據分析,協助零售品牌了解會員分布的樣貌,追蹤會員經營的成效,並針對不同分群的會員,設計會員行銷活動。

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流量與會員(人)

為什麼折價券要這樣設計?

作為消費者,我們常常會收到很多促銷的資訊,手上會拿一堆看起來很厲害的折價券,但常常一張不能用。可能是因為兌換時間還沒到、可能是因為有滿額的限制,要購買滿1000才可以使用這類的,或者限制購買特定商品才可以折抵。為什麼會有這些折價券的設計?所有的折扣後面都是數學問題,零售業者數學都要很好,消費者數學更好,往往精打細算想要破解 商店的折扣漏洞,看怎麼買才能買到賺到。

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場景與商店(場)

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