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打贏電商勝仗：MarTech 工具怎麼選？
新零售與虛實整合全通路的普及帶領了企業進攻電商領域，線上通路的消費行為掌握與行銷策略高度仰賴 MarTech 工具輔助商業決策，連帶帶動 MarTech 解方市場蓬勃發展。而企業進行數位轉型的過程中，首要面對的，即是如何選擇對的工具來打贏戰爭。
2022 MarTech 地圖看產業發展方向
AMT 亞太行銷數位轉型聯盟發表於 Q1 的「2022 臺灣行銷科技版圖」，相較 2021 版本新增了 100 種 MarTech 工具，其中又以「數據與分析類」成長最多，「社群與關係類」次之，顯示出近年商務的發展方向如何帶動 MarTech 工具的成長，主要可歸納為以下三個趨勢：
一、數據收集與分析備受重視，科技工具蓬勃發展與深化
在商務模式與通路轉往線上的過程中，隨之而來的就是數據的收集與分析。Cookie 預示的沒落帶動了數據沉積與分析工具的需求成長，品牌需要一套或數套針對不同商業挑戰、行銷策略的 MarTech 工具，包含搜集輿情與社群數據、KOL 數據、客戶關係管理、第一方數據的收集與再行銷等工具。
二、社群關係與 KOL、KOC 口碑行銷資料化、系統化
以往我們認為網紅口碑行銷較難系統化、數據化，隨著 KOL 經濟的成熟，整體市場的數據、廣告成效沈澱的愈來愈多、加上 MarTech 的技術進步，KOL 的成效表現與口碑行銷也可以系統化，將成效量化。近年出現了粉絲數量小於 KOL 的 KOC 群體（關鍵意見消費者），讓品牌能夠依據不同行銷目的和受眾輪廓，選擇適合的 KOL、KOC 操作口碑行銷。
三、B2B2C 數位轉型工具陸續增加
在 2022 MarTech 地圖公布後，也開始有不少 B2C 平台同時切進 B2B 市場，開始為合作夥伴提供數位轉型的 SaaS 服務。如 KKDAY 在顧及 B2C 旅遊票券市場之餘，2021 推出了 rezio 預定管理雲端解決方案，讓旅遊業者能夠擁有自己的預定管理工具，整合來自不同渠道進單來的訂單；提供共享個人倉儲起家的 BOXFUL 也推出了一站式電商物流解決方案，協助店家整合不同電商平台的訂單，完成出貨。
了解數據來源：從第一方到第三方數據
關於數據來源的討論在 Cookie 決定淘汰後聲量愈加高漲，隨著企業所仰賴的第三方數據變得難以收集，企業開始轉為著重第一方、第二方數據以求突破。
第一方數據
品牌透過在自家網站、App 上收集消費者和品牌互動得來的數據。這些數據由品牌自行搜集而來，是品牌的私有數據資產，相當有價值性，包含消費者對產品的喜好、Email、手機、交易紀錄、點擊紀錄等，作為品牌的消費者洞察、再行銷用途。
第二方數據
大家最常使用的數據來源之一，也就是從合作夥伴得來的共享數據。例如透過 Facebook 投放廣告，所使用的受眾資料來源就是第二方數據（同時也是 Facebook 的第一方數據）。另一種第二方數據則是透過異業合作，與合作夥伴共享雙方數據。例如信用卡公司和電商公司的合作案，兩方提供並共享同一群目標受眾的資料，以推出吸引該目標受眾的刷卡回饋方案。
第三方數據
第三方數據屬於匿名數據，從各種不同管道收集而來，可以供給不同公司使用。收集數據的機構通常與顧客沒有太直接的關係，第三方數據透過大數據、演算法與機器學習來推估、彙整出一個受眾目標的輪廓定義，如「喜歡美妝」、「新手父母」等群體，讓廣告商和品牌可以透過這些受眾輪廓開發新客戶、投放廣告。
然而，第三方數據受到隱私保護條例影響愈來愈難以收集，品牌較難再透過購買這些數據獲取新客。
常見的 MarTech 工具：種類與用途
MarTech 工具有不同應用、收集資料的來源、管理和定義資料的形式，以下列出幾個常見的行銷科技工具，帶大家了解基本的劃分和擅長處理的資料應用領域。
CRM：客戶關係管理
主要紀錄交易過、進線詢問服務的客戶資料，交易紀錄，透過過去累積的資料來優化既有客戶的消費體驗、進行再度轉換、延長終生價值。
資料特性： 實名資料，來自交易/訂閱過，或是詢問/互動過的客戶資料，資料效期長。
資料來源： 第一方數據，來自企業各個自有渠道，如實體 POS、客服、電郵、社群、聊天機器人、官網、銷售人員。
常用用途： 既有會員的再行銷、再激活、優化消費體驗、提升再購率、維護客戶關係、提高客戶終身價值等等。
誰會用到： 門市人員、業務、行銷、營運、客服。
DMP：資料管理平台
DMP 的資料特性是「大」、「多」，能夠收集來自各個管道的用戶群體資料，讓品牌和行銷人員運用標籤、定義找出自己想觸及的客群投放廣告，由於龐大的特性很適合觸及新用戶。一些資料來源可靠的 DMP 包含 Oracle、Adobe 和 Google。
資料特性： 匿名資料，通常是各個管道收集來的受眾目標輪廓或行為資料，推斷出如「新手爸媽」、「美妝愛好者」等群眾。
資料來源： 第三方數據，來自各種不同的收集管道、社群平台。
常用用途： 品牌可以透過購買這些資料去找尋相似輪廓的受眾，透過廣告操作獲取新客戶。包含廣告觸及、網站導流、商品導購等等。
誰會用到： 數位行銷、電商營運、資料分析、數位廣告人員。
CDP：客戶資料平台
如果說 CRM 主要收集過去交易資料與維護客戶關係，CDP 則除了 CRM 的交易資料外，還能包含了所有從網站收集來的行為資料、從 DMP 進來的第三方資料。CDP 可以從多個來源收集與整合第一方數據，來建立完整的客戶檢視資料，以全方位追蹤客戶的喜好和背景。
資料特性： 實名資料、匿名資料，能夠整合品牌在各方通路、情境下收集來的互動數據，用作全通路行銷。
資料來源： CRM 的背景資料（如年齡、性別）與網站、app 互動的行為資料（點擊、分享、加入購物車）到 DMP 收集來的第三方數據。
常用用途： 建立完整的客戶輪廓與資料，作為全通路行銷時的策略工具，包含這個人的近期行為與互動軌跡，可以協助行銷人員做出自動化與個人化的行銷方案。
誰會用到： 數位行銷、電商營運、資料分析、數位廣告人員。
4 個問題找出適合行銷工具
Q：行銷和銷售目標是什麼？
在選購工具之前，先了解自己的需求。目前品牌在行銷和銷售上遇到的困境是什麼？行銷目標盡可能愈具體愈好，假設你想提升獲取新客戶的數量，或是讓行銷策略更精準，適合的工具會不同。
Q：跟現有工具能整合嗎？
盤點現有系統或軟體的功能，哪些是要達到你的行銷目標所缺少的？區隔客戶功能？Email 行銷自動化？先了解現有工具能夠整合哪些第三方 API，下一步收集候選採購名單時，便可以詢問銷售窗口是否能整合。
Q：要用到的行銷渠道？
如果想做到全通路行銷，每一個通路的數據軌跡就不能遺漏。品牌需要先盤點清楚自己的行銷渠道與該渠道的定位、行銷目標，才不會發生想經營 LINE OA ，因為某個軟體視覺化強大一時興奮購買，卻發現它無法整合 LINE 的數據。
Q：誰要使用？
要用到的有誰？每個部門關注的功能不相同，關於資料運用的所有相關利益者都應該列入採購工具的考量。
3 個階段導入適合的行銷工具
哈佛商業評論文章〈Don’t Buy the Wrong Marketing Tech〉中提到了企業品牌主如何透過拆解階段，選擇適合的行銷工具。
一、解構
將客戶旅程（Customer journey）分解幾個主要階段，從最初的客戶聯繫到售後活動，為每個階段定義目標和評估指標。
例如，旅程一開始，你可能著重關注客戶的訪問次數，售後服務則著重於滿意度，透過社群平台關注你產品的被提及次數、或退貨率。
二、拆解
接下來，必須把想要的結果拆解、提出相對應的主要策略。MarTech 追求規模化和自動化的正是這些策略，假設你想提高客戶的意識度，那就多透過廣告引導他再次拜訪網站；假設你想提高滿意度，透過網站的優化和 Email 追蹤來提升客戶的使用與購買體驗。
三、設計
當行銷團隊訂立主要策略後，就可以運用上述這五個問題（或更深度的評估）去收集、和決定使用哪些工具來支持每個策略了。
資料來源：AMT、Lantern Tseng Medium、哈佛商業評論、awoo《科技賦能！2022 MarTech 數位轉型最佳實踐白皮書》
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