更確信未來每一步,走得漂亮!

用數據預測,抓準最佳機會點,優化全渠道溝通成效,推進消費者與品牌關係。

“關係”是經濟新世代的貨幣,鞏固顧客關係,不再只是透過人為經驗判斷進行會員經營。

Migo協助企業數據轉型,經營每個曾與品牌接觸過的消費者,掌握並預測未來消費動態,從線上或線下的各個面向(交易資料/會員資料/瀏覽行為資料/人流資料…等),抓準溝通最佳機會點,一步步讓消費者從認識品牌、進店瀏覽體驗到完成購物。

讓品牌客戶   有效提高行銷效益,減少行銷資源浪費


Migo讓零售品牌進入數據轉型

轉化數據成為可執行的洞察見解

強化決策效率效能

顧客主檔建立:以個人為中心進行標籤化分類

預測標籤演算:多維度消費者行為演算

場域行為蒐集:偵測實體場域人流及轉換率

完整顧客畫像:整合線上線下,勾勒360畫像

掌握數據  讓您更有競爭力

大數據驅動

多維度數據整合

數據學習閉環

個人化數據標籤

代替 主觀經驗驅動

代替 分散各處的報告

代替 單次人工分析

補強 傳統採樣分群

實體零售品牌成功案例

新世代的零售品牌,透過數據追求更有把握的掌控

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預測下次購物時間,精準經營會員,營收增長17%

產業類別 :

知名服飾品牌

期待數據轉型目的 :

更明確具體的分析會員顧客群,提升經營掌握度,維持顧客對品牌持續消費意願。

數據轉型成果 :

透過Migo數據預測,對不同顧客群在最適合的個別時機溝通

  • 自動化會員經營,使會員營收貢獻持續提升,突破紀錄
  • 活動月營收目標,僅12天即達標
  • 顧客回購率是過去的2倍
  • 降低“只用人力維繫熟客,錯失高價值顧客”的風險

 


洞察門市消費者足跡,抓住過去看不見的機會

產業類別 :

國際知名運動品牌

期待數據轉型目的 :

減少實體門店營運時,僅憑經驗決策的潛在風險。
並參考消費者行為數據預測,提供更好的消費者體驗。

數據轉型成果 :

  • 各門市看見實際人流購物消長時段,優化人力配置,避免錯失機會或無謂浪費
  • 掌握各門市周邊及進店消費者屬性,優化經營策略
  • 精準再行銷進店消費者,同時鎖定屬性比對,找到相似的潛在顧客溝通
  • 評估廣告成效不再只有線上數字;透過檢視實體門市人流增減,擁有更多洞察