你應該要知道的食事
過往研究以人口統計變數（居住地、性別）分析消費者行為的模式不一定能準確理解消費行為，但若以生活模式將顧客分類，即可順勢推出符合需求的產品服務。
撰文＝車賢那（前KT經濟經營研究所研究員）
企業非常好奇消費者的相關統計資料，尤其是性別或年齡層。不過老實說，就算知道性別或年齡層，也不代表有辦法對症下藥。
居住地區也是如此。有的人說，可以根據居住區域推測該區人民的消費水準，進而分析購買模式，其實我認為，這不一定正確。用最單純的方式來思考，隔壁鄰居和我穿著同一件衣服的機率會有多少？
放棄以區域分析消費行為，個人差異大於群體差異
當然用大群體來看，特定區域內的類似行為模式，或不同地區之間的模式差異，在某種程度上一定存在。不過請試著想想，你以前的國小、國中隔壁同學，換句話說可能是同一性別、同一年齡、住同一區的朋友，現在是如何呢？我們的喜好各不相同，是不同類型的人。因此我認為，個人差異會大於群體間的差異。
難道因為人各有不同的性格偏好，就不會產生特定的消費族群嗎？也不是。我認為，特定年齡層有可能出現類似的行為，不過這是因為他們的生活週期非常類似的關係。舉例來說，「有上班又有念國小子女的職業媽媽」，有很高的機率擁有類似的生活習慣。並不是因為她們是年齡相仿的女性，而是因為她們能夠做某些行為的條件擁有相似性。
從生活模式研究消費客群，擺脫舊有觀念束縛
與其將注意力放在這些人口統計方面的知識，了解行為的相似性要來的更重要。過去經常以類似年齡層中，出現類似行動來做分析，而現今年齡或性別限制，不過只是舊有觀念罷了。
廚房用品只有全職家庭主婦會去買嗎？隨著近年來，一人家庭型態急速成長，廚房用品成了不受年齡層、不受性別限制，任何人購買都不奇怪的產品種類。如果去販售廚房用品的商店觀察，還是能看到許多成人女性選購，但是如果只注意到這點，很可能會遺漏掉其他客群。
在定義目標時，建議不要單純用「30多歲男性」或「40多歲女性」，而要先定義什麼樣生活模式客人，會需要我們的產品或服務後，再用此定義著手，這點非常重要。
先提出產品與服務目標，再用數據驗證假設
一、設計數據：提出問題、拆解問題語句、搜尋與分析數據
在店裡購買咖啡豆的客戶群，是哪個年齡層？要怎麼樣才能讓客戶買更多咖啡豆？
（a）在店裡：店只有一間嗎？還是很多間？也能網路購買嗎？購買咖啡豆的客戶群：咖啡豆的種類有多少？連帶要算進去的產品共有幾種？這些咖啡都要定義為一種咖啡豆嗎？
（b）是哪個年齡層？：年齡很重要嗎？會這麼問有什麼特別原因嗎？其實你真正好奇的，是不是這些人有哪些特性，並不是年齡層本身？那麼你真正想看到的客戶特性是什麼呢？
（c）要怎麼樣：現在思考的方式有哪些？有想好宣傳或行銷方法嗎？還是有在考慮擴張產品範圍或是陳列展示的改變？
（d）才能讓客戶：是希望讓原先購買咖啡豆的人買得更多嗎？還是想了解買咖啡豆的客戶特性，進而吸引更多有類似特性的新客戶？
（e）買更多咖啡豆：想要擴大產品種類和其銷售量，還是希望能確保有購買現行產品的客戶？你所了解的現況又是如何？
配合剛剛提問的本質，有沒有拿到咖啡豆銷售數據以及客戶數據，是最重要的。所謂客戶數據並不包含個人資料，姓名部分可以匿名處理，只要裡頭有可以運用的資訊就夠了。此時去了解客戶數據中包含了哪些數據，就是搜尋數據的起始。因為我們擁有的數據，也可能是不夠的。
在了解購買咖啡豆的客戶，又買了其他哪些產品的過程中，就能有效運用客戶數據。因為我們可以藉由觀察一併購買的產品，獲得客戶偏好或性格的線索。
檢視購買咖啡豆的客戶時，發現他們也買了其他各式各樣的咖啡。買咖啡豆的人並不是不喝其他種類的咖啡，看起來是對咖啡很有興趣，所以才一併購買咖啡豆。另外購買咖啡豆的客戶，看來也連帶購買了多種咖啡相關器具。他們應該是打算自己沖泡咖啡，才購買咖啡豆，但不只買了咖啡濾紙，也有人買了馬克杯或咖啡壺。
二、用數據說故事：拼出數據拼圖、提出方向、數據分享
要了解購買咖啡豆客人的購買模式，變得更加困難了，因為根本就沒有什麼模式可言。客人一併購買了各式咖啡飲品和器具，我們可以得知他們並不是單純想買咖啡豆，而是一群喜愛咖啡的人們。
這群人之中，幾乎沒有年齡層的分別，視咖啡為興趣的人們，廣布於各個年齡層。
我們想組一套咖啡套裝產品，給想要親自磨豆沖泡咖啡的新手。這個新手組合包裡，包含了咖啡豆、磨豆機、濾杯、濾紙等。此外還要以已經有這些器具的人為販售目標，想出可以販售的套裝組合。
即使味覺不是極靈敏，邊比較各種咖啡豆邊找出自己偏好的過程，也是很有趣的體驗。無論哪種領域都是如此。找出自己喜歡什麼的過程，總是非常愉快的。（圖片來源：樂金文化出版社）
我們可以強調咖啡豆烘焙時間， 盡量讓客人知道，我們是販賣新鮮咖啡豆的咖啡廳。
但令人意外的是，購買不同種類咖啡豆的客人並不多。原以為客人會喜歡不同的咖啡豆風味，但客人不知道是否都很清楚自己喜歡的種類，重複購買類似種類咖啡豆的比例非常高。
可以將這些客人按照偏好程度做分類。從因為有興趣，所以想開始研究咖啡的人，到正在研究的人，再到已經明白自己喜好的人。
企劃咖啡套裝產品時，決定區分新手、正在研究、有明確偏好三種類型的客群後，接下來就是確認目前這三個族群的客戶比例各是多少。也可以確認一下各階段的客戶，曾經購買哪些種類的產品。
三、用數據打造行動方案
我們想要根據不同階段客群，組合出不同的套裝產品。有些產品已經在店內販售，有些則需要去找新的中盤商採購。價格要怎麼訂、銷售目標要訂在什麼程度等，有許多層面需要思考。
我們也可以思考要不要舉辦咖啡課程做連接，這不僅是販賣產品，而是創造學習沖泡咖啡的場合。可以想想，目標對象要是購買產品的客人，或只要支付課程費用的人就能申請。當然，若主辦課程的人不喜歡這樣的活動，就沒有必要做這件事。
無論何種產品，只要能了解客戶的發展階段，就能獲得讓消費者開心的線索。能在消費者有需求的階段，供應他們需要的產品，這就是為什麼需要分析數據的理由。（圖片來源：樂金文化出版社）
內容來源＝《使用數據的技術：韓國星巴克第一數據科學家 用3步驟化為實用的行銷策略，讓業績成長狂翻倍》，樂金文化出版社
審稿編輯：陳怡岑
延伸閱讀
▶低溫食品配送得靠「它」，統一、全家、全聯都在做！圖解2022台灣冷鏈物流產業
▶臺虎精釀打造數位化釀酒廠！產量、研發口味每年都翻倍
▶搶攻年輕買菜族！全聯、foodpanda雙「熊」合作：Q1上線350家、拼年營收15億
