讀書筆記與心得：行銷 5.0

 溫馨提醒

1. 這是一個當時職稱為「工程師」的人的讀書心得，內容可能有對行銷的諸多誤解，若各位行銷前輩在看完後如出現血壓升高、頭暈目眩、心跳加速等症狀，或突然想摔了手機或電腦…… 不要慌，請先深呼吸，然後點選右上方的「X」，有益身心健康。
2. 本書雖然叫《行銷 5.0》，但沒有看過《行銷 4.0》、《行銷 3.0》、《行銷 2.0》、《行銷 1.0》的人也能放心閱讀，至少在理解書中知識不會有什麼障礙。再說了，市面上也沒有《行銷 2.0》和《行銷 1.0》；《行銷 3.0》則是已絕版。

 

心得與筆記

行銷 X.0

行銷 1.0：做出好產品客戶就會買了

• 滿足功能
• 注重 4P：產品、價格、通路、推廣
• 缺點：容易讓人買到不需要的東西
  

行銷 2.0：開始思考客戶需要什麼

• 滿足客戶的需求，了解客戶要什麼
• 企業會專注於特定產品功能
• 會做市場區隔、找到自己的市場定位
• 專注於目標市場上
  
• 努力留住顧客，重視顧客的滿意度

行銷 3.0：客戶會為認同買單

• 注重企業的社會貢獻，不再只管功能和需求
• 企業形象、在消費者心中的信用程度很重要
  

行銷 4.0：行銷 3.0 + 數位通路

• 可參考德國的工業 4.0 (書中提及部分靈感來源於此)
  
• 企業們的數位轉型，將科技應用到行銷中，但實際使用比較偏向社群媒體和建立全方位通路

 行銷 5.0： 

• 可參考日本的社會 5.0 (書中提及部分靈感來源於此)
• 使用了  AI、Big Data、NLP、感測、物聯網、AR / VR、區塊鍊……等科技 
• 資料為容易累積的資產 
• 需要同時服務五個不同世代，更專注於打造個人化行銷
  

因為讀了這本書的關係，我較之前留意身邊的事物。剛好有次去高雄，我發現高雄捷運和台北捷運就像是兩個不同行銷世代的產物(個人感覺高捷像行銷 4.0，北捷則停留在 2.0~3.0 之間)，後來查了一下他們的營運年份，正巧也對應到書中、行銷模式中所對應的世代。當然這也可能是兩者的必須性不同所致(在高雄不一定需要捷運，但在臺北很多人不能沒有捷運)，或是單純我想太多，不過針對日常生活中能接觸到的東西做思考，確實有助於理解不同世代的行銷模型。

 

科技如何拓展行銷實務

在行銷 5.0 中，科技不再只是協助行銷人員傳播的工具，它可以是：

• 協助行銷人員做決策
  像是電子紀錄可以蒐集到更多人類未注意到的資料
• 預測行銷策略與執行結果
• 將數位體驗帶到真實世界
  
• 處理重複性工作，讓行銷人員更專注於創造性的工作
  如客服可以交由 AI 處理，行銷人員可以透過紀錄來做決策、優化行銷模型
• 加快行銷的執行速度
• 不從 0 開始打造產品，而是用 opensource 加速產品上市
• 因應顧客喜好進行快速的市場實驗與驗證
  

這段我比較不理解的是「加快行銷的執行速度」這點，可能是因為我的概念還停留在早期先做出產品的年代。根據原文「他們不需要從零開始打造產品或活動，而是以開放原始碼平台為基礎，利用共同創造來加速產品上市。」的描述，我將其理解成「不從 0 開始打造產品，而是用 opensource 加速產品上市」。

「因應顧客喜好進行快速的市場實驗與驗證 」這點在遊戲產業中經常見到，有些遊戲會發行先行版試水溫，接著根據玩家的反饋進行修正。這部分也和軟體業中的敏捷開發有異曲同工之妙，不過這是一把雙面刃，如何不迷失在使用者的建議中、以及推出什麼樣的份量比較合適經常是我們開發中會遇到的問題。不確定在行銷上面是否也需要如此考量。

 

行銷 5.0 的架構

 

引用自 https://www.design-hu.com/web-news/marketing-5-0.html

行銷 5.0 的挑戰

世代差異

• 這個年代有五個世代同時存在(1946~2025)，不同的世代有不同的共同記憶，在意的細節與購買決策也各有不同，我們很難用同一種行銷模式滿足所有族群
• 每一個世代分別可對應(或由他們推動)不同的行銷 X.0
• (1946~1964) 嬰兒潮世代 > 行銷 1.0
• (1965~1980) X 世代 > 行銷 2.0
• (1981~1996) Y 世代 > 行銷 3.0
• (1997~2009) Z 世代 > 行銷 4.0
• (2010~2025) α 世代 > 行銷 5.0
• 不過每個世代擁有的金錢與決策權也不同，除了考慮不同世代的購買決策外，也要注意決策權在誰手上

 

繁榮兩極化

• AI 過於偏重少數人的行為，將人分群
• 先進科技幾乎只服務於金字塔頂端
• 兩極化導致的結果
  
• 中產階級逐漸消失，人們的消費也會趨於兩極化——「品質不錯但陽春」和「高級奢華」
• 產業應設法降低成本、提升品質，盡可能減少花俏的包裝或周邊
• 想辦法推動購買中階產品的顧客把消費需求升級
  
• 永續策略：書中認為，這是可以改變現狀的方法
• 企業難以在衰敗的社會中取得成長，故將賺來的部分利潤投資於社會發展，雖然會犧牲企業發展，但長期來看卻是好事
• 不能侷限於慈善，應影響整個企業策略，從 SDGs (永續發展目標)中落實
  

記得以前在學時曾讀過、看過同學報告過一些分群演算法的論文，其實不只是社群網站、購物網站、交友軟體在默默幫我們分群，日常生活中我們的交談對象、生活圈、以及待在舒適圈的天性也在默默地讓我們分群(新年期間被迫見一些「道不同」、「話不投機半句多」的親戚時更能有所感悟)，也許兩極化是一種必然現象，只是科技加速、加劇了這一現象。 

 

數位落差的對策

• 造成落差的原因
• 沒有基礎建設(如：網路)或技術困難
•  使用者間提倡與批評的分化
• 作者認為目前的數位落差主要流於溝通與消費，真正的高級應用較少
• 推進數位化的動能在顧客而非企業
• 數位化的風險
• 自動化重複性工作導致部分人失業
• 對未知的信任與恐懼
• 隱私與安全：資安(=>資料保管)、資料的取得與使用範圍
• 同溫層與後真相時代：人們更難區分事實與謊言
• 數位生活方式與行為副作用
• 身體活動少
• 人際互動變少
• 令人制定決策時忽略自身的判斷力
• 數位化的機會
• 數位經濟與財富創造：數位化的商業模式能讓企業短時間內高速成長
• 大數據與終身學習：知識傳播更容易
• 擴增實境：就是物聯網、智慧居家
• 改善健康
• 永續發展：可有效減少資源浪費
• 協助打造個人化項目
  
• 企業需要讓顧客相信，正確運用科技來提高人們的幸福感
• 賦予個人主導權
• 實現從眾渴望
  
• 使顧客線上線下體驗無縫接軌
  

在數位化風險、自動化與失業中，書中雖提到「需要同理心和創造力的工作則更難以取代」，但過完 2022 年後，我覺得這一觀點可能會被打破。雖然它會比重複性工作被取代的慢一點，可已經能見被取代的未來。2022 年裡，AI 製圖的議題大受關注，創造性似乎不再只是人類獨有；而同理心的部分……想想我們為什麼會覺得人有同理心，接著我便覺得電腦表現得讓我們以為它有同理心其實也並非難事。所以，我認為創造性與同理心並不是不會被取代的工作，是比較難沒錯，但以 AI 的發展速度來看，我認為在我退休前就能見到了。

那什麼是不會被取代的工作呢？我認為，是需要「高度信任」或「決定人類去處」的工作。例如：法官、開診斷證明的醫生。這些並非是科技做不到，而是法律、社會無法跟著推進。記得以前聽自動駕駛研發的演講時，講者曾說，科技業創造自動駕駛汽車可能只需要三年，但得到法律的許可卻可能 10 年沒下落。

數位化落差的後半段多在講述企業要讓使用者信任科技，這點……剛好我之前任職過一間不太科技化的科技公司，對此我深有感悟。真正造成數位化落差的，大部分不是技術，是人，如果無法說服、並讓使用者接納科技的話，數位化落差就會一直存在。

 

科技帶動行銷的新策略

數位化與數位整備

• covid-19 推動了大量企業的數位轉型，當企業的數位化程度沒到一定水準便會有生存危機時，大家不得不進行轉型
• 不是所有產業在技術上都能數位化的，這取決於：
• 企業的數位整備能力
• 顧客的數位整備能力
• 書中有個不錯的數位化檢視量表，需要的話可以自行翻書使用
  
• 不同的數位整備能力對應不同的策略
• 若企業的數位整備能力較弱，就該加強公司的數位能力
• 若顧客的數位整備能力較弱，則該是著引導客戶進到數位通路
• 對顧客盡可能打造資訊、互動、沉浸上 0 阻力的體驗

科技是個好東西，但不是所有人都準備好了。

前面提到過我曾任職過一間不太科技化的科技公司，雖然公司在數位化這方面有足夠的基礎建設，客戶的數位能力也不差，但這並不代表書中描述的美好科技應用會出現，科技在行銷上面的應用幾乎也只出現在數位廣告這種類型。當然，並不是有了新科技就一定要用(如果會有這種想法的話，職稱大概會是 RD 吧XD)，比起技術層面的盤點，我認為針對顧客購買流程(或者說，顧客旅程)或企業內部的盤點可能更為重要。

我認為，如果是一間不太科技、預算有限的企業，最優先數位化的東西一定是重複性高、只在意效率或速度的項目；接著是留下資料會更好的項目(例如：購買資訊、客服紀錄等，獲得這些資料有助於行銷人員判斷市場的風向；當然，若能加入外部環境如經濟景氣一類的項目可能更好)；再然後是能夠留下數位資料的項目(雖然以人類的眼光來看可能不理解這些資料和市場有什麼關聯，但在大數據分析與 AI 中，這些可能會幫忙我們預測到意想不到的狀況)；再然後是運用資料、打造一個或數個模型協助行銷或決策團隊加速；再之後才會是用上 AI、Big Data、NLP、感測、物聯網、AR / VR、區塊鍊……這些科技最出可能用於輔助，當模型逐漸成熟後則可以用於競爭(相當於雇用了一個 AI 員工)。不過，如果是以這些技術為主要產品的企業可能就不在此限。至於硬體與人員的部分，我認為可以在數位化的過程中逐步添購。

全新的顧客體驗：即至科技與真人的合作

• 即至科技是協助機器模仿人類的思考模式、感應、行為模式的科技。如：人工智慧、自然語言處理、感測技術、機器人、混合實境、物聯網、區塊鍊
• 雖沒有一套所有企業都通用的模型，但企業可將部分整併到現有架構內
• 書中在第六章提出了許多即至科技的實際用例
• 5A 顧客消費路徑，企業的最終目標是在整個過程中提供出色的互動，推動客戶從認知移動到宣傳階段
• 認知
• 打動
• 詢問
• 行動
• 宣傳
• 當顧客儘要求速度和效率時，自動化通常很有用；但若要建立真誠的連結，人類難以被取代
• 企業應分析自己的顧客旅程，檢視關鍵的接觸點，再考慮是否能用科技改善或加速
  

書中雖比較了人腦與電腦的諸多差別，但在我看來，人腦所擁有的優勢極可能在 2025 年前被超越。此書在 2021.07 出版，我初閱讀大約是在 2022.04，至今其實出現了不少關於 AI 的應用，如：ChatGPT、對話情緒分析……機器已經能夠從人們的文字中分析出情緒，選用合適的回應應答，讓人感受到自己被同理，這樣我們還能說電腦無法同理嗎？

我認為這些科技最終會和人類形成既競爭又合作的關係，這不是讓科技取代人類，而是在競爭過程中讓科技與人類一起成長。

 

5.0 的行銷

資料行銷

• 蒐集資料、進行數據分析
• 開創一人市場
• 需要的準備(這邊取自書中內容、以及作為工程師的我希望行銷人員能協助我的想法)
• 清楚的行銷目標
  
• 界定清楚需要哪些資料，資料可能分為
• 機器能取得，且是重要的判斷依據
• 機器能取得，且是輔助判斷的依據
• 機器能取得，但看上去和行銷流程沒有太多關係
• 機器不能取得，但能轉化為機器所用
• 無法轉化給機器分析使用的
• 按照來源區分資料
• 社群資料
• 媒體資料
• 網路流量資料
• POS 和交易資料
• 物聯網資料
• 互動資料
• 建立資料生態系
  
• 整個資料行銷的過程、運作模式

預測行銷：避免產品開發失敗從頭再來

• 界定顧客終身價值(最適用於B2B)的模型
• 偵測顧客流失的模型
• 推薦演算法(產品關聯)的模型
• 科技上的預測模型(依建立的簡單到難排列)
• 回歸模型
• collaborative filtering：目前最普遍的推薦系統，如：「看過這個的人也買了……」
• 神經網路
  

場景行銷：在合適的時間與地點，對適當的顧客提供適當的產品

• 主要使用的科技是物聯網、AI
• 需要的準備(這邊取自書中內容、以及作為工程師的我希望行銷人員能協助我的想法)
• 觸發條件
• 相應的行銷目標
  
• 相應的行動方法與訊息
• 相應的情緒表現
  

增強行銷

• 讓機器服務大部分的顧客，讓專業人員服務高價值的顧客
• 利用擴增實境培養、開發客戶
• 開發步驟
• 建立常見問題庫
• 確定顧客分層模型
• 多層客戶的支援選項
• 為第一線人員提供資訊進行輔助
  

敏捷行銷：適應快節奏

• 產品的生命週期縮短，長期行銷的策略已不再適用
• 敏捷行銷的模型
• 即時分析能力：可用資料與科技時時監測分析
• 建立分散式的小團隊各自完成小任務(這部分的任務如何切割需要仰賴專業的行銷人員界定)，這些任務應包含：顧客體驗設計、產品創新、行銷流程改善、創意活動、新業務開發
• 靈活開發的產品平台：讓團隊可以快速實驗、快速得到回饋
• 開發同步：讓開發與實驗同步進行
• 快速測試
• 書中有一個敏捷開發工作表，很值得參考
  

雖然在學時期曾接觸過不少軟體開發流程相關的東西，但可能是我還對行銷的週期、流程、手段不甚清楚，所以在敏捷行銷上收穫甚少，希望未來對行銷有更多認識後能再回來補充、或完善我腦袋裡的敏捷行銷。

 

後記

我真是太久沒有寫這樣的東西了，原想寫心得，但寫著寫著卻發現等級差太多了。閱讀這本書的我比較像一個海綿，大多數時間只能吸收、消化書裡的知識，也許能有自己的理解或想法，但要到「心得」的程度還比較困難。

寫這篇心得時，是我第三次看這本書了。作為一個工程師，自然會對裡面的科技架構比較有想法，儘管書中一再提及現階段機器不會取代人類、機器能用於輔助，但一個擁有好的模型的人工智慧，能做到的就不只是輔助，而是和人一起進步——也唯有能與人一起學習、進步電腦，才能被稱作「智慧」。

啊，雖然我上面說得好像很恐怖、人類要被取代了、且確實也有些組織發表了很厲害的應用，但企業數位化卻未必能這麼快速，在臺灣更是如此。本書的研究主要還是以美國為主，環境換到臺灣，我們的科技(或是應用)不一定會像美國這麼多這麼頻繁。更重要的是，臺灣的企業結構多以中小企業為主，一下子要跳級到 AI、物聯網……等等的，我覺得開發的成本可能有點高，所以一開始還是以重複性工作為主吧。