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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
