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您拿什麼來支撐新經濟 ?
Bank 3.0
FinTech Digital and Mobile
Retail 4.0
O2O Omni-channel
Industry 4.0
IoT Smart Everything
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這條線，補充您客戶 Smart Phone 一天的動力來源
每個人的床頭都有一條線
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Always-on Lifestyle
顧客 • 在哪裡 – 站內、站外 – 室內、室外
• 什麼時間 • 連結什麼 • 做些什麼
沒完沒了的連結與行為�
告訴我們很多顧客的事�
• 但，您有在聆聽嗎？ • 有在聆聽，但有自動化蒐集嗎？ • 有自動蒐集，但有分群探索嗎？ • 有分群探索，但有採取行動嗎？ • 有採取行動，但有完成「再行銷」的閉環嗎？
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客戶一直在主動丟出他們的行為� � �
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Data Technology 讓行銷再進化 Data
Technology Information Technology
行銷驅動模式 C2B B2C
基礎架構 Internet + Big Data X
交易系統 (OLTP) 分析系統 (OLAP)
分析最佳化標的 顧客 360° 洞察 (多結構化資料)
交易與身分 (結構化資料)
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C2B 行銷驅動模式 • 與 C2B 商業模式無涉；非團購、非客製化製造
• 是 C 跟 B 說了什麼？表達了什麼？
對 C 的深刻洞察，將是 B 在數位經濟中的關鍵競爭力
C2B 的驅動來源 — 無時無地的連結
使 C 成為 B 最熟悉的陌生人
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Data Technology 待客之道
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Data Technology 用心得用雙人智慧
人工智慧
人類智慧 探索洞察�
設計行動�
資料蒐集
資料處理�
資料分析�
Artificial Intelligence
Human Intelligence
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C2B 用心行銷閉環
用心�
洞察�
服務�
使之�
分享�
驅動� 連結�
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C2B 用心行銷閉環
用心�
洞察�
服務�
使之�
分享�
驅動� 連結�
Sensation Marketing + Mobile + Cloud
Target Marketing + UX
Data Lake + Analytics
Personalized Marketing + Action
Analytics + Influence Marketing
Personalized Marketing + Retargeting
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Data Technology C2B 的特色
2. 一筆行為資料，可重複使用 (Reusable) – 可重複被不同基因/分群運算使用；
越用越有價值，越分享越有價值�
1. 形成閉環 (Closed-loop) – 資料是生成即蒐集；
資料應用可讓行銷/業務持續循環、一次次最佳化�
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Data Technology C2B 的終極目標
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Etu「一客一市場」三套件
商品�
顧客�
站外的世界�
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如何善用 Etu「一客一市場」三套件？
站外 站內
導流 �
• 行為蒐集� • 基因運算� • 客戶分群� • 客群探索� • 設計行動�
• 行為蒐集� • 推薦演算� • 推薦行動�
• 口碑總覽� • 媒體監控� • 競品比較� • 意見領袖� • 網友評價� • 設計行動�
社群媒體分析� 商品�
顧客�
站外的世界�
Etu Insight 消費者行為洞察平台 跨裝置、全通路的� 客戶資料串接和運用�
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分析簡單化� (easy to analysis)�
分群簡單化� (easy to segment)�
追蹤簡單化� (easy to trace)�
Etu Insight 讓行銷人員 容易做行銷
• 線上行為資料與線下 CRM 資料可整合運用
• 滑鼠拖曳，即選即算，數分鐘 產出分群清單
• 行為資料蒐集串接完成後，日常作業不需 IT 或
資料分析人員協助
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Etu Insight 讓行銷人員「隨心」地「用心」�
場景五：預防忠誠客戶流失� � 針對VIP但最近三個月未購買的客戶，推出消費滿額即可參加品酒會活動，或優先預購新手機。建立VIP族群，及近90天有回訪的客群差集，找出未回訪VIP，追蹤可能流失的忠誠客戶。�
場景七：找出有回購週期的商品� � 找出「平均回訪天數」和「回訪規律性」的交集，從基因探索中找出這個客群已購買的商品，該商品則具有回購週期。
場景六：廣告帶進客戶是否持續消費� � 了解網站廣告帶進的會員是否有再購，並了解此客群商品偏好。建立網站來源為BABYHOME的族群，及近一個月有購買的客群交集，透過客群摘要和基因探索，進一步了解客群偏好。
場景八：發現客戶回訪週期� � 找出購買洗髮精的客戶，了解他們的回訪週期，進行再次促購。
VIP客戶� 近90天有回訪�
平均回訪天數�
回訪規律性�
網站來源為
Babyhome�
近一個月是否有購買�
購買洗髮精�
回訪規律性�
已看過商品� 哪些商品放購物車卻沒買� 商品偏好�
已購買的商品�
平均回訪天數� 平均購買次數�
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Web 介面，滑鼠拖曳，即選即算，數分鐘 產出分群清單�
可同時並存多類資料來源�
客群歸屬類別�
自定客群名稱�
將基因拖曳至此區塊�
基因區塊�
每個基因有不同的分析維度�
建立新客群，方法一：選擇基因�
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「客群摘要」功能�
選擇客群，觀察五種再訪特質摘要�
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「基因探索」功能，選擇想瞭解的客群，觀察特質的細節�
可切換客群�
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一句話說完 Etu Insight 帶來的價值…
如果您是：� � • 資料擁有者 (IT/DBA)
�
• 資料分析人員 �
� • 行銷人員
� • CxO�
資料自動蒐集、儲存、預處理、入庫，機器顧好，沒事
Data Model 已建，User 自己 隨需拖曳、即時分析運算，沒事
真沒事，不必麻煩了
大家統統可以專心幹活了�
Etu Recommender 個人化精準推薦平台
更佳的購物體驗，更高的數據報酬� 收集使用者的網路行為，基於瀏覽、交易、使用者的相似度，及商品之間的關聯性，推薦消費者
感興趣的商品、內容、或廣告。�
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Etu Recommender Online 精準推薦雲�
www.etunexus.com
零建置成本 快速啟用� 迅速提升業績�
Etu Curator / Online 社群媒體分析
品牌 ‧ 商品 ‧ 人物 �
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Data Technology 的實踐 1 號站 投客所好：互聯內外，啟動投信藍海數據戰
2014.12 ～ 2015.7
平均瀏覽頁數�
成長 200%
平均停留時間�
18 分鐘 * 同類型網站平均 5 分鐘 * 跳出率相對降低
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Data Technology 的實踐 2 號站 猜你喜歡：虛實並進，贏在全通路
零售商務服務平台
不能只有交易功能�
必須內含 O2O 行銷功能
O2O 場域的細化
Online: 站內、站外� Offline: 室內、室外�
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Data Technology 的實踐 3 號站 歡迎回來：全面圖譜，金融 3.0 顧客行銷新視界
金融 3.0 必須的 CRM 與風控分析
基於多結構化資料
重新連結操作型、分析型、協同型 CRM
FinTech 的價值主張：縮短回應時間
核貸時間的縮短，有賴信用評等自動化 -> 模型的改變 -> 納入更多的資料來源 -> 及時運算
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Data Technology 的實踐終站 分群消費者ｘ多元商機的實現
啟動微分群商機探針� 實現多元行銷商機�
數位金融完全舉例
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Big Data 從此開始 � 從原始資料到創新價值 Etu，為您展開
Etu ─ 經理數據，知民所欲
• C2B 是以顧客為中心的數位行銷驅動模式
• Closed-loop 完成顧客資料的價值循環
• SYSTEX Group 各事業部與 Etu 攜手，為目標行業積極整合 C2B 應用 ， 善用 Data Technology，幫企業變現 Big Data 價值
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如果您只記得三件事
Etu Solution Day 2016
我們預約明年見�
