相信大家應該有這樣的經驗：昨天才在亞馬遜網站上看了一雙心儀的靴子，還沒下定決心下單，今天靴子廣告就排山倒海霸屏了你的手機，直到你按下結帳按鈕前都會陰魂不散地跟著你。這，就是數據大軍的力量。

電商結合數據分析 亞馬遜變現力驚人

亞馬遜是目前全球最大的網際網路線上零售商之一，是第四家市值破兆元的美國上市公司（前五家分別是蘋果、微軟、Google母公司Alphabet、亞馬遜和臉書）。即使亞馬遜在全球僅有16個據點，他的客群卻是全世界20億消費人口。銷售額更在2020年的疫情下硬是飆升了40%。

前面說過，他只有16個據點卻要滿足全世界20億的消費人口，根本是不可能的任務，但是，我們的「小貝」貝佐斯，就硬是讓這個不可能成為可能，而亞馬遜如何在管理訂單以及疫情期間依然逆勢成長，就跟大數據非常有關聯了。根據ENK的最新報告指出，80%電子商務龍頭都表示，他們的雲端計算都還不如亞馬遜來得成熟，亞馬遜利用20億用戶的大數據，透過預測分析140萬台伺服器上、10億GB的數據促進銷售量的成長，盡可能地追蹤消費者在網站以及App上的一切行為，以蒐集最多的資訊。

〝不管你接不接受，你已經活在它所掌控的世界〞

亞馬遜一個最廣為人知的行銷案例，網站透過客戶的登記住址寄了母嬰用品型錄到客戶家裡，那戶人家有爸爸、媽媽跟女兒，爸爸收到型錄後相當生氣，覺得家裡用不到這些東西，先是打電話去罵了亞馬遜一頓後，發現原來是女兒剛懷孕並在亞馬遜網站搜尋嬰兒用品，而亞馬遜透過女兒的搜尋條件判斷出他可能是位新手媽媽，因此提前寄出母嬰行錄。最後這位爸爸致電向亞馬遜道歉，並且在網站上幫女兒下單了一車母嬰用品。

消費者還買了啥？ 優化搭售組合及挖掘新商機

從數據能看到的訊息可不只是單一商品賣得好不好，還能進一步觀察搭售效果。根據美國 Walmart 超市的行銷傳說，曾經用大數據找到了一個令人跌破眼鏡的分析：啤酒賣得好不好，跟尿布有關係！原來是年輕爸爸們，星期五晚上常奉太太之命去買尿布，到了超市後，一想到晚上要看球賽，又順便拿手啤酒回家配。於是週末的某個時段，把尿布跟啤酒一起結帳的消費者總是特別多，因此這個經典的「啤酒、尿布、星期五」例子就被流傳下來。而聰明的超市當然不會放過機會布局，把一手一手的啤酒改放在尿布專區旁，果然此舉奏效，買尿布的爸爸看到啤酒就在一旁，受到慣性驅使順手拿了就結帳，啤酒銷售量因此大大提高。

（數據顯示，週五來買孩子尿布的客人，有高機率將啤酒帶回家）

藉由以上例子說明透過數據觀察，可以了解自己的產品搭售組合是否受到消費者的喜愛，或是其實你的搭售組合並不討喜，他們總是會分別把你的其他兩個不同產品頁面的商品，一起加入購物車；又或者是，他們總是喜歡在買了你的 A 產品之後，再買其他品牌的 J 產品，甚至是其他品類的 Z 產品，如此一來，你也可以重新發現新的產品組合。

從網路足跡建構消費者輪廓

據是亞馬遜的衣食父母，你在亞馬遜上所留下的每個足跡，都變成了亞馬遜可以掌握的資料，以確保對顧客做個人化的推薦、價格的優化、鎖定目標客群等。對亞馬遜來說，這些數據就像神奇的魔法藥水，讓他們與顧客之間的關係更加緊密，像是願望清單、購物紀錄、購買同樣商品的人也看了什麼商品、你曾經瀏覽過的商品等等。當它進行分析後，你這個人已經在亞馬遜的系統中逐漸有形有貌。它知道你的厭惡、你的喜好，於是，將你有興趣的廣告推播給你，「貼心」建議你該買哪些禮物給自己，不斷測試你的好惡，經過「滾動式修正」後，你這個人的消費者輪廓就被描繪出來了。

講到這邊有沒有發現，掌握數據並結合行銷，就等於掌握了更高的變現性，無論科技業或零售服務，甚至傳統產業，其產銷控管的本質是一樣的，都需要預測需求、精準行銷、採購物料、生產製造後出貨。因此能夠精準畫出消費者輪廓，就代表能夠從最源頭的需求預測出發，往後你所走的每一步，看到某個產品的驚奇，甚至忍不住要掏腰包購買的衝動，其實可能都已經是商家們計算後，一步步設計下的結果了，所以手滑了也別太自責。