前言
2020 MarTech Asia 昨日（09/15）剛結束。
因為我的讀書會有購買直播票卷，從早上9:00～18:00，與同期的會員在讀書會地下室架設螢幕聆聽，會後還彼此分享這次的心得，度過了非常充實一日。
MarTech全名為Marketing Technology，也就是運用在行銷上的科技。
2011 年由美國 Martech 主席暨 Scott Brinker 提出。Martech 經常應用在簡化與自動化行銷流程，例如蒐集與分析數據，同時提供各種解決方案觸及並吸引目標顧客。
今年多達23位商務領袖參與演講，內容非常豐富優質。但美中不足的是：中場休息時間也沒有給很多，午餐時間大延遲到兩點才放飯，讓大家邊吃邊聽，加上每位講者真的沒在客氣的（今日金句：「雖然我已經被舉六次牌了，但還有很多要講….」「雖然前面有人delay，但我這裡還有很多！！」）連番接力的狀況下，十小時轟炸讓參與者收穫滿滿（但結束爆累就是了，大家都像行屍走肉一樣）
與UX的關係
雖然我的Medium大部分著重在UX，但行銷的確是它的下一步，兩者相互影響為不可分割領域。再者行銷對使用者研究的比重較少，同時認知這兩個領域，有助於使用宏觀的角度進行分析（UX才不會一昧地迎合使用者做出沒有商業價值的商品或功能）。
在閱讀之前
可以搭配會議筆記閱讀，裡面有詳細的圖表與細部講座內容，以下就幫大家整理本次會議的重點吧！
現況趨勢
今年主題不外乎是「後疫情時代的行銷科技」。活動資訊參閱官方網站。
簡短來說：在肺炎疫情的大規模影響下，它改變了消費者的購物型態，各國「被迫」一夕間成長，擬訂出新解決方案來因應這個措手不及的黑天鵝。然而亞洲、甚至防疫有成的台灣，要如何在後疫情時代前進呢？
商家為對應這一波轉變，紛紛採取數位化轉型，議程皆圍繞在：使用數據分析應用、OMO 新零售、行銷自動化這三大主題進行。
面臨的挑戰
疫情的影響
1.台灣緩慢的數位轉型：黑天鵝加速企業進行數位轉型。
但令人欣慰又可惜的是，台灣因為在防疫上的成功，沒有靠外力淘汰落後的產業，零售在數位轉型是落後了。但相反的是，因為各大國際展覽取消，B2B在台灣也成長劇烈，甚至加速年輕世代接班。
2.非單打獨鬥時代：因為同行之間多少存在著商業競爭，以台灣的企業為例，有些公司為求轉型、佔領更大市場，反而走回頭路在一條龍式的開發。
但就如專業不能沒有人能完吞整個市場，加上因應疫情變化各國已快速轉型，台灣的企業必須互相合作，組成生態系才能有足夠的競爭力。
數據搜集難題
1.數據的破碎：零售轉移到個體之間（比如臉書直播或社群），商品紛紛離開平台，越來越多app與工具，電商面臨到前所未有的威脅，數據的擷取變得破碎，無法有效擬定行銷策略。
2.最後點擊歸因模型缺點：因瀏覽器的cookie無法將人辨識成同一個人，無法跨裝置、跨媒體追蹤，造成數據的斷點。
顧客被不同廣告吸引消費，但往往把轉換歸功於最後一個（連結或廣告），不知道到底消費者是從哪個裝置或什麼原因完成購買。
3.數據的整合：以內部運行來說，資料往往存在不同部門中，大型企業很難完全整合。一個人在不同裝置、app間有不同ID，加上科技巨頭為鞏固市場，劃分競爭越來越深，產生數據不相連與不對等，反而阻礙策略目標的進行。
人工智慧應用
1.使用人工智慧進行數據分析：微軟在2015年會提到，廣告產業使用人工智慧發展最快速，領先全球其他產業。如何訓練AI，讓行銷人員更快去操作與決策，而不是在處理細枝末節。
2.AI訓練人員的培養：隨著技術日新月異，技術人員訓練數量卻無法跟上變化需求，影響人工智慧的訓練結果，也牽涉到數據分析的準確性。
3.機器人銷售服務：自動化成為行銷操作必要程序，如何使用人工智慧執行機器人服務，用機器人聊天的方法去賣東西，就必須依賴使用者研究技術（這裡CX就出現啦！）。
AdTech（數位廣告）面臨死局
1.隱私權抬頭：GDPR法規是壓垮AdTech最後一根稻草。AdTech 目前還是新創之趨之若鶩的領域，但實際上大起大落，發展都是反其道而行。
我想大家都有遇過逛電商之後長期被特定商品洗版的經驗。那種感覺彷彿自己被跟蹤或隱私被冒犯。因為操作數位廣告的成熟，大家對其越來越反感，2018年歐盟強制執行GDPR法規，證明「個人隱私」是不可逆也不能逃避的道路。
2.流量紅利一去不回：2017年智慧型手機出貨量零成長、全球互聯網用戶成長率出現巨大衰退（每年3億降到5000萬以下）。當數位廣告（AdTech）成長遠大於用戶成長，廣告越來越貴、隱私權抬頭，可以想而知接下來就是紅海的互相廝殺。
解決方案
CX顧客體驗(customer experience)
以去年 2019 MarTech 來說，為因應流量紅利消失，企業之間討論的主題加入了UX（使用者經驗研究），目標還是增加新使用者為主。
但今年因為疫情的影響，加上隱私權法規的執行，開發新客變得困難重重，所以企業又進一步把資源轉移到 CX，也就是顧客體驗研究。
所謂的顧客，就是有經過消費的使用者（或TA），在企業或電商已建立了購買、購物行為等個人資料的族群。不只使用CRM進行顧客分眾，還要使用數據為各族群創造顧客旅程、新的顧客目標（比如需做什麼才能讓消費金額從一個月一千增加到一千五）
未來的行銷策略比較偏向行為判斷，很像老鳥的業務會做的事情（例如他看一眼就知道你要買什麼、在找什麼），而不是以往一昧地在使用者或顧客上貼標籤。
這樣的轉變不只能大大減少成本（因為開發新客戶成本很高）還因掌握舊客的資料，可以多樣化擬定行銷策略，可謂一舉多得。
本次會議已有幾家出現 MarTech 應用工具，並顯示進行顧客經營已為大家所重視遵循的方向。但還是以數據分析為主，造成有些企業還未能完整地抓住顧客痛點，導致把資源花在不對的地方。至於要如何洞察，我想需要再進一步採納周詳的UX研究才是。
創造產業生態系
習慣會成為轉型的最大包袱，但就如前面所提到的：過去習慣操作的 AdTech數位廣告已成為過去式。企業必須重新考慮MarTech預算、分配資源，與其他企業合作進軍國外市場，才有生存的曙光。
OMO線上線下雙向整合
OMO是在2017年李開復博士提到的一個新詞「online merge offline」。誠如稍早提到「互聯網已接近飽和狀態」，但想要抓住最後一波流量紅利，除了早一步進行的O2O（從線上到線下），就是結合線上線下雙向經營模式OMO。
因為會用手機上網的人已經飽和，單經營電商是不夠的，還需要增加實體店面流量，把其資料上傳到線上、有系統地搜集數據，並搭配顧客分析CX，找出企業獨有的特色與優勢，這些都是未來必須面對的挑戰。
數據資料整合工具
其實現場提到很多數據分析的系統或思維，這裡就舉兩個指標性的：
Facebook- 總業績增幅來衡量數位媒體效益：以往行銷數據搜集都集中在最後點擊歸因（什麼是最點擊呢？就是不管前面顧客看多少，登入數據的只有看最後一個點擊連結）
但是這樣的搜集方式其實是不合理的，因為cookie無法辨識同一個人，跨裝置追蹤、跨媒體追蹤會造成資料的斷點，不知道消費者因為什麼原因，或在哪個裝置產生購買意圖。Facebook行銷科學主管Jason提出總業績增幅這種方法，可以有效解決上述的問題，並可互相補足。商場已有許多企業採用，例如Netflix。
至於Google 數據分析GA，想當然大家都不陌生。結合數個MarTech工具，善用數據達到用戶成長。也是針對MOM整格的策略打法（請參考上圖）
總結
以 UX 專業看 MarTech
整場聽下來，雖本身非該產業，也可以理解：行銷因為過往使用者（或TA）龐大的數量與不可捉摸性，而不得不依賴數據分析、習慣數據先決的策略方式。以往經驗就如「投入經費與廣告成效成正比」一樣，數據操作自有他的專業與優秀成效。
但其實光依賴數據，想精準挖掘使用者需求，打中顧客引導他們消費，其實有它的困難。一旦進入到顧客體驗分析，顧客數量不再捉摸不定、如把錢投進水裡一般，而是可以掌握、已經留有資料的質量化資料進行策略擬定。
誠如前面提到的各種難題，致使行銷產業必須想出新解決方案，而那個解藥的核心，便是「去了解可掌握的顧客」。回歸最原始的問題：「使用者需要你來解決他的什麼問題？」，是值得花時間去鑽研的。
身為偏向UX研究的設計師，本來就不太習慣數據掛帥的操作模式，僅依靠數據或從業人員提供資料，而不實際訪談顧客，無法挖掘最深層需求。因此有些講者提出的使用者痛點就很難產生共鳴，不增加研究比重是有些可惜。
會後討論
會後與讀書會成員簡單總結一下：
去年研討會比較著重在UX（使用者經驗），今年疫情影響晉級到CX（顧客體驗）。加上人工智慧興起，可看出行銷也好、科技、金融產業也好，皆會走到使用者研究這條路。以Nokia「科技始終來自於人性」這句經典廣告詞來形容現在的狀況再貼切不過了。
延伸閱讀
MarTech Asia後疫情時代的行銷科技/INSIDE線上報導/MarTech 是什麼？/一般資料保護規範GDPR/《商業思維》：流量紅利消失的年代，企業如何轉往經營「流量池」？/OMO智庫百科
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