iKala提四大Cloud 4 Marketing策略为电商找回顾客

iKala提四大Cloud 4 Marketing策略。

拥有丰富数据驱动行销与数码转型解决方案经验的iKala，提出C4M(Cloud for Marketing) 策略架构，运用iKala数据池解决方案(Big Data Lake Solution)做全代理数据整合，并以Google Cloud强大的数据及机器学习技术为核心打造AI模型，协助企业主快速导入四大智能行销策略，轻松跨越数码转型门槛，提升企业品牌价值及营收。
iKala C4M(Cloud for Marketing)策略蓝图，透过iKala数据池解决方案(Big Data Lake Solution)做全代理数据整合，实现四大核心策略—聪明广告投放、优化顾客体验、预测分众行销、人工智能赋能。

策略一：聪明广告投放首先，藉由建立媒体评估机制，实时掌握每个广告投放的数据表现，再透过多维度的综合评估，洞察不同媒体广告涵盖的人群重叠度，识别互斥或互补媒体，进而提升广告投放效率。

策略二：优化顾客体验提升用户旅程感知价值，创造需求情境。透过实时蒐集消费者的跨萤足迹 (手机、平板、电脑)，洞察使用者行为，进而优化消费旅程，提供更为个人化的情境式推荐功能，如此便能达到降低网站跳离率、极大化转换率并提升客单价的终极目标。

策略三：预测分众经营，洞悉消费者，深化顾客关系。利用特徵工程建立精准顾客轮廓，打造数据挖掘模型与事件预测分析模型，了解用户的使用习惯、生命周期、留存与回购预测等，进而掌握5W精准行销原则：筛选用户群(Who)、设置发送与接触时间(When)、选择投放内容(What)、排列优先顺序(Which)、决定沟通管道 (Where)，经营与顾客的长期关系。

策略四：人工智能赋能，利用机器学习打造的分析与预测模型，能掌握更多维度。相较于过往常被使用的RFM模型：Recency最近一次消费、Frequency消费频率、Monetary消费金额，因一次只能考虑三个元素，制定出的行销策略便会因欠缺考量到其他使用者行为而不符合市场需求，而以人工智能赋能的模型，则能协助品牌电商实时看到消费者的全貌，真正达到精准行销的目的。

随着数码广告的成本不断攀升，新进竞争者也越来越多，而网络用户的成长幅度不仅趋缓甚至开始出现衰退的情势，过往的流量红利时代便宣告结束。但让品牌电商的数码行销团队苦恼的还不只这些，消费者能使用的平台管道越来越多元，信息来自四面八方，竞争者不只是同行，更有消费者的个人社群网络，行销数据散落于各管道，若不能将这些有价值的数据碎片拼凑成完整的故事，便难以掌握消费者的全貌。