品牌如何結合確定性和機率性數據達到行銷目標

隨著第三方 Cookie 的逐步淘汰，許多品牌在行銷策略中開始重新評估機率性數據的應用，並視其為解決客戶觸及問題的方案之一。這表現出當前市場對於精準定位與廣泛覆蓋之間的拉鋸，也是第三方 Cookie 被逐步淘汰後的間接結果。

什麼是確定性和機率性數據？

確定性數據指的是可以直接用來識別受眾或客戶的資料，通常是第一方數據，例如電子郵件地址。而機率性數據則是利用例如 IP 位址來推測受眾資訊的一種方法，這兩者結合使用已成為許多品牌在行銷策略中追求的目標，希望藉此達到精確性與廣泛觸及率的平衡。

Sky 公司與混合式行銷策略

以英國的付費電視廣播公司 Sky 為例，這家公司一直致力於將其第一方數據與從廣告技術供應商 Permutive 的數據清理室取得的機率性數據相結合，這種名為「相似對象建模」的策略，旨在透過確定性數據集來匹配更大的受眾數據庫。該方法不僅帶來了 121% 的銷售增長，還降低了 55% 的獲客成本。

Sky 於 2023 年 10 月開始測試這種新型的目標定位方法，經過 18 個月的試驗，其數字行銷預算大部分已投入此策略進行運營。

機率性數據的應用潮流

不僅是大型企業，獨立媒體公司 Noble People 也在測試類似的方法。他們使用 Claritas 的 AI 受眾優化工具，而技術公司 Resonate 更是在今年 2 月推出了一個名為「Audience Builder」的工具，能瞬間創建高度目標化的受眾群體。

在技術潮流的推動下，煥然一新的數據策略正在迅速成為各類行業的核心。特別是當 AI 技術的普及，以及 ad tech 工具日漸成熟，越來越多的公司開始意識到機率性數據的潛力。

結論：循序漸進的整合策略

面向未來，使用混合技術是目前市場上最能夠達成目標的策略之一。從依賴確定性數據的精準，再到機率性數據的廣泛覆蓋，這種策略帶來了新的機遇與挑戰。若要在未來的市場中佔據有利地位，各品牌應該及時載入這種混合的行銷模式，以便在低成本的同時達成精準且廣域的行銷效果。