by jeff | Jun 14, 2018 | CRM
零售商戶的生意備受電商威脅，商店關門大吉的事件無日無之，零售商戶如何自保？線上線下同時經營已是最新的零售業趨勢。
去年11月，阿里巴巴(Alibaba)以224億港元收購大潤發的母公司高鑫零售36.16%股權。大潤發在此前一直有線下零售之王的稱號。因此，當時互聯網上流傳著一句話，稱大潤發的董事長黃明端感慨「贏了對手，卻輸給時代」。大潤發也被視為是傳統零售向電子商務舉手投降的一個代表。不過，黃明端隨後就否認自己曾發出過這樣的感嘆。
大賣場的五個優勢，包括一次性購足物品、超低售價、新鮮品質、免費停車、自選式服務，都受到了電商的衝擊。
之後大潤發董事長黃明端在上海接受媒體采訪，談論在阿里巴巴入股之後，大潤發這家典型的線下公司如何跟阿里巴巴這樣典型的線上公司合作。
黃明端坦率地說，過去包括大潤發在內的線下公司，不太想跟線上合作，因為擔心「流量被吸入線上」。但是，「你能阻止客戶到淘寶上買東西嗎？除了一部分不習慣使用手機購物的，該試的早就上網試了。」與此同時，過去大賣場的五個優勢，包括一次性購足物品、超低售價、新鮮品質、免費停車、自選式服務，都受到了電商的衝擊。這讓黃明端的想法開始變化，「想通了，顧客該去哪裡就去哪裡，你要提供給顧客便利的機制。」而且，線上也會給線下帶來流量，「顧客購買是不同場景切換的，有空就去線下，沒有空就在線上，要把服務做好，吸引他們來。」
按照黃明端的描述，大潤發借鑒線上對自己的改變主要包括以下四點：
1小時送達服務
首先，大潤發在和阿里巴巴合作，對自己的線下門店進行數字化改造，把全國的近400家門店改造，借鑒盒馬的模式，門店3公裡範圍內提供1小時的送達服務。配送由盒馬來完成。這意味著大潤發會引入盒馬的供應鏈和配送管理。「從整個底層開始的所有鏈路全部一體化，平台能同步顯示庫存數量，此外會有很多自己開發的特有商品，比如大潤發每天早上可以配送非礬油條。」
客戶大數據行銷
其次，是線上公司最經常強調的數據。通過對線上和線下的數據整合研究，「知道顧客的偏好是什麼，購物習慣是什麼，通過數據重構賣場，什麼樣的場景給顧客什麼，做個性化的行銷，包括千人千面的服務」。
提高門店效率
第三是通過線上交易來提高門店效率。按照黃明端提供的數據，高峰期大潤發門店單店線上訂單可以達到一天5000單，日常單量也在2000單左右。不過，線下訂單仍然是多數，線上只占不到20%。盒馬的數據是超過50%來自線上。
線上快速迭代，線下穩定迭代
第四點是大潤發自己摸索出的經驗，也就是「線上快速迭代，線下穩定迭代」(迭代在企管的意思是利用實時的用戶反饋，來改進自己產品和服務的設計)。黃明端說：「電商跟互聯網談的是快速迭代，所以只要有好的東西就迭代，但是你迭代難免會出現bug，線上出現bug會暫停服務，如果線下出現bug怎麼辦？顧客結賬的時候你說要暫停服務，顧客心裡會很氣。」因此，大潤發采用的方式是：線下穩定、線上快速迭代。
以上就是傳統零售之王大潤發線上和線下結合的方法。
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by jeff | Jun 14, 2018 | CRM
2018年過了一半，諮詢公司埃森哲（Accenture）發佈了中國的零售業趨勢最新報告。《2018埃森哲中國消費者洞察》指出，人們在選擇商品的時候，主要標准已經不再是價格、數量、新品、商標和可炫耀程度，而是更關注買什麼、在哪裡買、為什麼而買。在對消費者行為研究的基礎上，報告總結了消費者行為的五大趨勢。
《2018埃森哲中國消費者洞察》指出，人們在選擇商品的時候，主要標准已經不再是價格、數量、新品、商標和可炫耀程度，而是更關注買什麼、在哪裡買、為什麼而買。
零售業趨勢1 ：兩線買
過去，零售商一直都在糾結是做線下還是做電商，是給人們更便宜的商品，還是讓人們買得更方便。如今，這種情況逐漸形成一種平衡，從對立走向結合。報告說，隨著購物信息越來越透明，比價行為正變得越來越大眾化。有一半的人表示在店裡買東西時會經常用手機上網比價，45%的人表示會經常使用折扣網站找更低的價格。值得注意的是，如今人們「貨比三家」，不再是追求更低的價格，而是會比較商品的各方面信息，做一個「精明的消費者」。在熱衷比價的同時，很多人也意識到時間就是金錢，超過一半的消費者認為花錢省時間是值得的。
零售業趨勢2：購物社交化
報告顯示，近九成消費者有自己的興趣圈子，最普遍的是美食、旅游、運動健身等。興趣圈子對人們的購買行為很有影響力，多數人表示更願意相信和購買興趣圈子中推薦的產品，就算價格偏高也能接受。此外，87%的消費者願意和別人分享購物體驗或者發表評論，其中55%的消費者會在社交應用中分享自己的購物經歷。這部分人更容易受到社交分享的影響和刺激，從而增加衝動購買。
零售業趨勢3：注重體驗
在59%的受訪者心中，買的不僅僅是商品，更是一種體驗。比如，很多人對參與性購物有比較好的反饋。參與性購物包括提供使用產品、進行體驗回訪、品牌舉辦的一些活動等等。64%的人認為有購物的參與感更能買到自己想要的產品，53%的人表示因為好的體驗而喜歡上某個商家或品牌。
零售業趨勢4：健身消費
每周運動5小時以上的運動達人和經常活躍在運動社交圈的「圈子運動族」，是運動消費的主力軍，他們在運動產品和運動健身方面的預算很高；如果既是運動達人又是圈子運動族，購買力則更勝一籌。
零售業趨勢5：擁抱價值經濟
調查顯示，近一半的消費者表示，很多商品買了之後很少使用，超過六成的人用過二手交易平台。越來越多的人希望物品可以更有價值、更合理地使用，比如通過共享讓商品的使用價值最大化。
其它零售業趨勢文章：
by jeff | Feb 2, 2018 | Big Data, CRM
零售業的未來前景跟大數據關係非常密切，大數據可說成了零售業涉及生存的命題，沒有好好經營大數據，恐怕在不久的將來會被殘酷地淘汰。
張善政表示，新零售的未來需要大數據、人工智慧來支撐。
台灣無店面零售商業同業公會舉辦「無店面產業」論壇。前行政院長張善政表示，新零售的未來需要大數據、人工智慧來支撐，掌握平台商如淘寶、PChome等大數據，並由品牌商家去分析、建立客戶忠誠度，而物流與倉儲業生態正大幅度翻轉，包括無人機送貨與湖泊倉儲。無店面公會常務理事王孝慈也指出，零售產業必須與世界接軌、符合世界潮流與消費者需求，一致推動產業的前進。
零售業大數據始於One Click Shopping
張表示，讓電子商務創新的動力就是大數據，也就是其資通訊技術，以國際最大電商舉例，Amazon在1999年申請了1個專利 「One Click Shopping」，也就是讓網站儲存用戶的信用卡號碼、運送地址、姓名等資料，現代或許看起來很簡單，但當時個資概念並未普及時，該專利也獲美國專利局核准。雖然該專利在後來2006年引出爭議後裁限縮適用範圍，但當時就連Apple公司都不得不向Amazon購買授權許可。該專利於去（2017）年到期，大家鬆了一口氣，不過目前W3C研擬將機制納入未來瀏覽器正式規格。
Amazon在1999年申請了1個專利 「One Click Shopping」，也就是讓網站儲存用戶的信用卡號碼、運送地址、姓名等資料，現代或許看起來很簡單，但當時個資概念並未普及時，該專利也獲美國專利局核准。
由於大數據包括客戶背景、信用評等、商品推薦（資料模式比對的人工智慧）、累積過去客戶購買的伴隨項目、客戶評點等，該大數據進而帶動態價格的生態，讓買賣雙方市場可如實反映供需情況，更刺激了跨商的競爭比價（例如Trivago、eprice等）。而平台商如淘寶網、天貓等不僅可提供大數據分析的工具與諮詢、新增業務機會，且一般品牌商品賣家如小三美白、華碩等也可自行分析、甚至比平台商更深入。
大數據的分析下，也進而帶動第三方支付與衍生金融服務，過去消費者需要以現金買貨品，現在可直接以第三方支付，透過一個按鍵就能買商品，不僅如此，也引發衍生的螞蟻金服如基金，也就是讓民眾把帳戶裡的小額儲蓄放到基金共同帳戶，由專業經理人運用投資，當帳戶只有10元，沒人理會，但商家透過匯流服務，把1億人的10元集結時，情況就大不相同。」
現在物流不僅有即時追蹤、限時取貨、超商取貨等服務，國外的電商巨擘也正嘗試無人機，包括Amazon的無人機，甚至英國有8分鐘送貨到家的範例，等於倉儲業的傳統物流與倉儲業務全部被翻轉。
至於後端的物流部分，現在物流不僅有即時追蹤、限時取貨、超商取貨等服務，國外的電商巨擘也正嘗試無人機，包括Amazon的無人機，甚至英國有8分鐘送貨到家的範例，等於倉儲業的傳統物流與倉儲業務全部被翻轉。
目前國外業者正嘗試做水中倉庫，就是跟地方政府租一片湖泊，把貨物以防水包裝放進水中，等到消費者叫貨，再傳遞無線訊號讓貨品自動為包裝充氣，貨品就會因浮力大於其重量而浮上水面，再用無人機抓取運送，「不僅運送方式從貨車變無人機，未來倉儲也可能變水底方式。」
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其他客戶數據行銷文章：
by jeff | Jan 9, 2018 | Big Data, CRM
今時今日，無論係商界定係政界，都在「拚數據」，千方百計「收集」（collect)數據，然後拿來「分析」（analysis)，再看有什麼「洞見」(insight)，說穿了，所謂的「大數據分析」(Big Data Analysis)就是這麼一回事。這一篇文章，講的就是客戶大數據分析( CRM Big Data)，文章是長了一點，但花大約五分鐘掌握如此重要的商業新概念也是值得的。
新聞一則：一家叫做Synapbox的初創企業(Start Up)自家研發一個表情識別技術和大數據平台，通過桌上或是平板電腦、智能手機的鏡頭幫助企業進行各項市場調查，方法是透過辨識消費者在瀏覽廣告時出現的眼球活動和面容變化，就可以推測消費者對這則廣告的真實反應並計算出他們的「廣告轉化率」(Conversion Rate)，即由看廣告化為購買行動的機率。
大數據分析三步曲：收集、分析、洞見
要玩「數據行銷」(Data Marketing)，第一步是「收集」數據。這一步，說容易不容易，說很困難嘛也不是，主要是用「合適的方法」加上一些數據收集的技術工具即可。
什麼是合適的方法呢？我在之前的《如何讓客人甘心情願給你數據》一文提到：
要客人願意提供個人數據，必須首先符合客人的需求，這方面比起提供優惠更加有效。在招募會員時，很多時我們都會著力於提供『著數』(優惠)，這當然是必須要的，不過有時優惠計劃未必符合每一個客人的口味，要客人甘心情願的留下個人資料，應該從需求著手。愈來愈多零售業提供免費送貨服務，既讓客人感到方便，亦能夠讓客人心甘情願留下不少個人資料。
免費送貨服務只是一個例子，原則是當客人提供數據就可以滿足到他們的需求，客人就甘心情願提供個人真實數據。
把會員表格都丟進廢紙籮吧！消費者的數據不是這樣收集的！而且問卷調查收取回來的數據根本沒有太大的分析價值。
把會員表格丟進廢紙籮吧！
我提供「客戶關係管理系統」(Customer Relationship Management System CRM System)這個業務不經不覺已經有十五年，人生有多少個十五年啊(慨嘆mode)！不少客戶都告訴我，要消費者成為會員難，好了，用眾多優惠成功說服他們願意入會了，遞上入會申請表格，客人就立即扁晒嘴，有一半人打退堂鼓。於是，為了減少這種「縮沙」的情況出現，不少商戶的入會表格所需填寫的資料愈減愈少，什麼教育、喜好……這類問卷調查，想也別想了。
若你曾經是或現在仍然是市場部負責會員業務的，你一定是看得連連點頭吧！
不過，今時唔同往日，讓我大膽說一句，把會員表格都丟進廢紙籮吧！消費者的數據不是這樣收集的！而且問卷調查收取回來的數據根本沒有太大的分析價值，一來問卷調查的答案不一定是真的，譬如說，你問我的喜好，我說愛旅行，我「愛」，但不一定有時間、金錢去旅行啊，你要我填寫學歷，我填大學畢業，但其實我是中學畢業生，難道你要拿我的畢業證書來核實嗎？
CRM Big Data收集消費行為數據(consuming behavior data)
不過，其實問卷調查最大的問題也不是答案的真實性，而是數據的分析價值(data value)很低。怎麼說呢？譬如說，我是大學畢業生又或是企業主管，難道我的消費力就一定高於一名小學生或是初入職場的菜鳥？當然不是啦！當中有太多變數了，譬如說消費意慾的高低啦、可支配收入的多寡啦、有否其他收入來源啦(菜鳥原來是富豪的私生子)……，要數下去可以再寫上千百個變數。所以，今時今日，沒有數據分析師太過著重這些靜止的(static)人口統計數據(demoghraphic data)，而是集中火力收集動態的(dynamic)消費行為數據(consuming behavior data)，也就是說他們實實在在的跟消費有關的行為數據，從他們瀏覽廣告追蹤至購買的行為，推算他們下一次的購物時間(Next Purchasing Time, NPT)。
要獲取消費數據，是不一定要由消費者「提供」的，而是在得到他們同意後，無須滋擾客戶的情況之下「收集」的，當然一切都必須符合當地的私隱法例，有些鬆有些緊。
給客戶一個獨一無二的ID
通常操作的第一步是給與每一名消費者一個「獨一無二的身分」(unique identity)，最佳的方法是設立會員制度 （Membership Program)，用優惠措施和特別待遇(飲食業會員可獲優先入座、商場和超級市場會員可獲免費送貨或折扣日優先購物)鼓勵客戶成為會員。然後給每一名會員會一個會員編號，以後他的所有消費行為都會集中記錄在這個身分之下。不是會員的客人就收集不到他們的消費數據嗎？也不是的，這一點容後再說。
有了客戶的ID，就要「千方百計」的收集「消費行為數據」。不過，所謂的「千方百計」，首先你最好先想想，有什麼數據是「必要」的，因為收集數據是要費用的，多一個數據區(data field)，就需要多一筆費用。
要收集數據，有一些是要驚動客戶的，但絕大多數情況是在不用滋擾客戶下密密收集的，以下是最常用的方法：
Google和Facebook都全力向Analytics進發，容許所有網站、網店、App免費使用它們的數據分析軟體。目前很多中小企的網站、網店和App都沒有使用數據分析軟體，即使有使用的也沒有作有系統的數據處理與分析，但我相信無論是Google Analytics還是Facebook Analytics都會很快成為市場人員必須懂得使用的工具。
市場人員必須學懂Google Analytics和Facebook Insight
1/ 無論是網站、網店、移動程式(App)，你都可以連結數據分析軟體(Analytics Software)，就可以知道來訪者的登錄網頁、離開網頁、瀏覽過的網頁、逗留時間、瀏覽軌跡、來自區域、重覆到訪還是首次到訪…..。如果到訪者是會員，就可以結合會員數據作出分析，若然來訪者不是會員，也可以透過「網路小甜餅」(Cookies)知道每一次的到訪是來自那一部電腦、平板或是手機。當會員或是到訪者在瀏覽網站、網店、App時，他們不會覺察到自己的瀏覽行為正在受到密切監察、記錄和分析。
事實上，Google和Facebook都全力向Analytics進發，容許所有網站、網店、App免費使用它們的數據分析軟體。目前很多中小企的網站、網店和App都沒有使用數據分析軟體，即使有使用的也沒有作有系統的數據處理與分析，但我相信無論是Google Analytics還是Facebook Insight都會很快成為市場人員必須懂得使用的工具。
文首的Synapbox所提供的服務或是工具其實是屬於這個範疇，不過他們使用的數據採集工具是鏡頭，而收集到的數據是瀏覽者的眼球活動和表情。在這𥚃我想多說數句，老實說，我對這種技術有保留，最困難的不是數據收集，而是數據「定義」（definition)，有了定義，我們才可以進行分析，表情和眼球轉動的詮釋是一個不容易的學問。這使我想到社媒大數據(Social Big Data)的「語意/語態分析」(Semantic Analysis)，究竟社媒貼文和留言的語意/語態是屬於正面、負面還是中性呢？由於語言使用的方式千變萬化而且不斷有新詞彙出現，到今天，提供語意/語態分析服務的公司也只敢說準繩率大概只有六至七成。我看面容表情和眼球轉動的數據定義遇到同樣的問題。
鼓勵到訪者以社交平台戶口登陸
2/ 鼓勵到訪者以社交平台(Social Media)戶口登陸，過去，有網站要求到訪者首先登記(register)，然後登陸(login)，這個方法不太有效，跟上述會員表格的情況差無幾，使來訪者卻步。不過，現在有超過八成人都擁有社交平台戶口，你可以邀請他們用社交平台戶口登陸，對到訪者來說，他們只是按一個扭，而不是要填寫什麼login name、email address、password既要花時間又要記多一個password，他們的抗拒沒有那麼大。當然，你要人家用社交平台戶口登陸，總得給人家一個理由，這方面的技巧我就留待另一篇文章才交待了。
成功地讓到訪者以社交平台戶口登陸有兩大好處：一、每一名到訪者都有了一個獨一無二的身分；二、你可以收集他們在社交平台的個人數據，強化客戶數據庫的質與量。當然，若果到客戶或是來訪者使用匿名或是沒有活動的戶口，第二點好處就欠奉了。
在店舖安裝數位身分追蹤器也可收集到有用數據
3/ 收集數據，不一定是在網上的，在店舖內也可以。其中一個有效方法當然是搞會員制啦！(你唔係仲未搞呀？！)會員什麼時候到訪買了什麼消費多少都記錄在案。不過，你就不會知道他們曾經拿上手看過感興趣而最後沒有買下的貨品了。要收集這樣的數據，可以在店舖安裝不同的數位身分追蹤器，包括你可以追蹤哪一部手機或平板電腦使用過你的WiFi、你也可以用一些方法鼓勵客戶來訪時開啟藍芽裝置，與店舖的一些裝置產生互動，若果你在店舖不同的區域也安裝了這些數位身分追蹤器，就可以得知到店的客戶去過什麼區域，逗留了多少時間。若你在每一件貨品都貼有無線射頻識別標籤(RFID Tag)，則到店者拿過什麼貨品來看，端詳了多久，到最後有沒有買下，都可以知道。
早前震驚中外的一則中國新聞，中國公安透過廣佈全城的「面容辨識」(Facial Recognition)鏡頭，在7分鐘之內就成功抓捕參與實驗的BBC記者。其實面容辨識技術當然也可以應用到店面。不過，除了涉及私隱法律的問題，若商戶真的應用了這種技術，只怕也收集不到什麼數據，因為消費者都給你的裝置嚇跑了！
日本玩具反斗城開發了一個會員App，除了有基本的會員功能，下載了App的人進店後，開啟App，透過所謂的Kazasu Camera對準產品，就可以看到擴增實境(AR)的內容或是介紹商品玩法的影片。
日本玩具反斗城用AR吸引客戶用鏡頭留下數據
在店面收集客戶數據這一點上，我想用一個真實個案來指出，其實你是可以讓來店的客戶主動參與的。
話說日本玩具反斗城開發了一個會員App，除了有基本的會員功能，下載了App的人進店後，開啟App，透過所謂的Kazasu Camera對準產品，就可以看到擴增實境(AR)的內容或是介紹商品玩法的影片，這個Kazasu Camera功能成功地吸引客戶到店購物，同時亦在客戶自願參與的情況之下，收集客戶在店內的消費行為數據，進一步加以分析，並進行「精準行銷」(Targeting Marketing or Precision Marketing)。
若你能夠讀到這𥚃，證明你對於數據行銷真的很有興趣。恭喜你，因為無論如何，千方百計地收集客人的消費行為數據這個趨勢是停不了的。作為中小企業的負責人，收集什麼數據是一個策略與資源運用的問題，這個肯定是所有企業未來必須著力思考及處理的問題。
總結一句：能夠讓客戶在被收集消費行為數據這個過程主動參與是上上之策，而在收集過程中在合法範圍內不去驚動消費者也是上策，下策是要客戶填寫任何長度的問卷調查。
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by jeff | Jan 8, 2018 | Big Data, CRM
我們常聽到數據行銷，究竟什麼是數據行銷呢？
今時今日，無論你做任何生意，尤其是零售及服務業，都會叫市場部同事設計一個會員計劃，期望可以鼓勵客戶多點光顧。
設立會員制度，第一件事是設計獎賞計劃(Incentive Program)和會員表格，很多市場部同事就困在這。穿腦袋，交出設計，被老闆或上司質問：又係玩積分？無乜新意喎！點解你覺得客人會願意給你這些資料？！上述問題，一時間很容易令你語塞，對吧？
訂位服務也可成為數據行銷的工具
首先，讓我在這說一個日本壽司餐廳的真實個案，請花數分鐘看完，我相信可以給你一點啓示：
商人壽司郎（Akindo Sushiro）是日本銷量第一的連鎖迴轉壽司店，在日本全國有超過440間分店。
商人壽司郎率先採用在壽司碟下植入晶片來計算壽司在迴轉帶上行走的路程，每一碟壽司行走到達預定的距離就會被撤回，以保持食物新鮮度，也給客人一種品質保證的信心。這個階段的數據採集跟客戶講關係管理(CRM)可以說沒有直接關係，而是用於「品項管理」(Item Management)。
2015年6月，商人壽司郎推出智能手機應用程式(App)，讓客人可以透過應用程式訂位，客人輸入人數，選擇地區，應用程式就會顯示該區所有店舖的等候時間，客人選擇店舖，應用程式會發出訂座號碼，客人在指定時間內到達店舖，在店舖外的電子看板輸入訂座號碼，電子看板收到訊息，就會編排座位。
這個為了解決客人長時間等待入座問題的應用程式，其後發展為一個數據採集工具，並且有助推展會員招募工作，此話怎說呢？
根據客戶消費數據設計會員優惠
客人用智能手機應用程式訂位，當然樂意輸入個人身分認證資料，譬如說手機電話號碼，方便到店後確認身分，客人當然亦需要輸入這次光顧的人數。當客人到店之後獲安排入座及拿取食物，商人壽司郎的數據管理系統(Data Management System)就會把這個客人的數據整合起來，既有了這名客人的一個獨特的身分認證(unique identity)，也知道他去了哪一家店、多少人光顧，什麼時段進店、什麼時候離店、吃了什麼、消費總額多少、有否給小費……，若這個客人再次透過應用程式訂位，數據管理系統就會採集到這名客人之後的消費數據，並據此進行初步的數據挖掘和分析，當商人壽司郎的市場部同事邀請這名客人成為會員，按着數據分析後給與這名客人具吸引力的優惠，會員招募成功率自然倍增。
看到這裡，或許有人會提出憂慮，這種透過應用程式訂位的系統，很容易在計算時間上失準，害得客人到店後仍要等待，這個問題確實存在。不過，應用程式訂位服務無論如何都有縮短客人等候入座時間的效果，加上透過系統演算法，計算時間的準繩度不斷增加。
另一個疑慮是，客人透過應用程式訂位後「放飛機」(失約)又如何？系統設計亦已經預計這個情況的出現，當應用程式發出的訂位號碼沒有在預定時間之內被輸入店舖外的電子看板，系統就會自動取消有關的預訂並重新計算輪候時間。
當這個訂位服務進行順暢，商人壽司郎把應用程式推展到外賣服務，客人要輸入的個人資料當然就更多了，包括送貨地址，這樣的資料對於客人的收入水平有很大的參考價值。之後，商人壽司郎全力推廣會員計劃。
以需求來讓客戶自願留下個人資料
其實商人壽司郎在未建立訂位應用程式之前，也有會員制度，只是透過應用程式提供訂位和外賣服務，有助收集客人數據，根據數據分析有效推動會員招募，讓會員的優惠計劃更加準確，招募自然更加成功。
這個個案告訴了我們在推動會員招募和採集客戶數據時的兩個關鍵點：
一、要客人願意提供個人數據，必須首先符合客人的需求，這方面比起提供優惠更加有效。在招募會員時，很多時我們都會著力於提供「著數」(優惠)，這當然是必須要的，不過有時優惠計劃未必符合每一個客人的口味，要客人甘心情願的留下個人資料，應該從需求著手。愈來愈多零售業提供免費送貨服務，既讓客人感到方便，亦能夠讓客人心甘情願留下不少個人資料；
二、在這個「移動」(Mobile)時代，智能手機應用程式(App)是一個很有效的數據採集工具。根據香港政府統計處今年四月出版的《主題性住戶統計調查第62號報告書》，2016年智能手機的滲透率高達85.8 %，可以預計，這個數字只會不斷上升。商戶使用手機應用程式來跟客戶建立關係亦是大勢所趨，原因有很多，這已是另一篇文章的範圍，其中一個原因就是方便採集客戶數據。
客戶消費行為數據比人口統計資料更重要
順帶一提，做Marketing工作的，在擬定行銷策略時，都知道有所謂的「人口統計變數」(demographic)。不過，消費者的實質「行為數據」（behaviour data)很大程度上取代上述成為最重要的參考依據。
人口統計變數其實一種「假設」（assumption)，譬如說，我們會假設買我們的產品和服務的人是高收入的女性，但事實很可能當中有一些是中等甚至是低收入的。
用消費者行為數據作為行銷工具最大的好處是不需要「靠估」，每一名消費者過去購買的產品、頻率、單價、對什麼推廣有積極反應、有否推介朋友成為會員、有否在社交媒體評論自己或是對手的產品、過去的消費行為模式有否出現過變易……，這些數據是最實在的行銷參考依據，不是任何假設，透過數據挖掘和分析，可以對每一名客戶進行一對一的「精準行銷」(Precision Marketing or Targeting Marketing)。
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