也由於台灣的分析服務廠商多半是資訊業者，旗下的顧問不見得每個都在Client的產業待過，雖然具有高深的統計分析能力，卻不一定了解這些產業在行銷或業務上的實際問題。所以Client的運氣有點重要，如果遇到缺乏產業經驗的顧問，往往就只是提供制式的模型建議，沒有辦法引導Client提出問題，當然就很難針對這些問題提出量身訂製的解決方式。
再說個真實的小故事。幾年前我還在一家零售通路的時候，某家國際知名的資訊廠商主動要跟我們分享Analytics應用在CRM上的"Best Practices"。有一張投影片列出了他們建議的幾個分析模型（在沒有先問我們問題的情況下），由於我們公司的主要行銷工具是每個檔期的型錄，所以這家廠商的顧問也就建議我們要建置一個型錄回應預測模型。如果要建置這種模型，必須知道哪些來店的會員是受到型錄的影響才回來消費，因此我就請教顧問如何才知道哪些會員是因為看了型錄才來買東西。他的回答卻是要我們為型錄的每個商品加上有條碼的coupon，要會員憑剪下的coupon來店享受型錄的優惠價，就可以知道哪些人是受了型錄的影響。然而這樣不僅增加了會員消費時的不便，我們每本型錄的商品將近兩千種，加印coupon也會讓型錄變成厚厚一大本，製作、印刷、郵寄的成本都會大大提高，所以是不可行。
事實上當時我們行銷部的問題是不清楚型錄是否真能促動會員來店消費，是不是有必要每個檔期寄發大量的型錄。建置回應預測模型並不能回答我們的問題。不過持平而論，這家國際資訊大廠並不是唯一一家建議我們公司建預測模型的廠商，在我加入這個零售通路之前，另一家廠商不僅建議建置這樣的模型，甚至還真的拿到合約進行建置，但是這個問題並沒有得到答案。
CRM的精神不是先了解顧客的需求、再根據這些需求提供適當的產品嗎？不是說product push的做法會引起顧客反彈，而應該改採pull strategy嗎？為什麼這些Vendor一方面在鼓吹Client要擁抱CRM，一方面卻又不先了解我們的真正需求就push他們的制式分析服務呢？
（下回待續）
沒有留言:
張貼留言