在現今的商業界，我們看到公司從一開始對新科技與溝通管道的興奮和熱情，邁入能夠開始應用這些強大的科技與溝通管道，精準聚焦在贏得更多顧客與賺更多錢。
簡而言之，我們看到愈來愈多公司從聚焦銷售導向的多通路邁向全通路，使顧客利益及顧客忠誠度成為所有重大決策的核心考量。下面是針對這些主題更多的探討。
對數位科技的興奮和熱情
不用說，數位科技的問世一開始讓人興奮莫名。突然間，有層出不窮的新溝通管道和數位工具供行銷人員使用，第一個疑問自然是這些新工具該如何運用，行銷人員現在可以完成什麼事情？他們可以如何更好、更順利的達成原本正在努力的目標？
從多通路到全通路
在行銷領域，這些工具導致多通路行銷（multichannel marketing）出現，這是指能使用多種通路來行銷與銷售。從現代的觀點來看，當時行銷部門傾向把傳統的行銷機制複製到新的數位通路上；而從顧客的角度來看，到處都看到相同的行銷活動，但並沒有考量到他們和每家公司過去的所有往來。
在純粹的多通路行銷中，每個通路會各自蒐集和使用資料，來讓通路的成效局部優化（suboptimizing），但沒有誘因讓其他通路優化，至少對個別員工而言是如此。多通路行銷聚焦在個別通路，例如建造一套優異的應用程式或網站，但一談到要整合所有通路時，挑戰就出現了。
跨通路行銷（cross-channel marketing）是多通路行銷和全通路行銷間的跳板。多通路行銷和跨通路行銷的根本差異在於資料的使用，跨通路行銷認為顧客在購買旅程中將多次切換通路，因此鼓勵通路經理從其他通路取得資料，因為更廣泛的資料將創造出更好的客製化及市場區隔結果。但是，在這個階段尚未出現以顧客為中心的組織，因此，各自為政的封閉心態仍十分強烈，內部存在敵對與對「非以顧客為中心」的目標、工具與數據孤島（data solo）進行局部優化的現象。
下一個層次的行銷是全通路行銷（omnichannel），在這個階段，整個組織已經熟悉顧客的購買決策並非線性思考。基本上，每一個溝通管道都是雙向的，由組織蒐集與儲存資料，供以後所有通路與顧客進行互動，因而稱為「全」通路。實務上，客服中心可以馬上知道線上的顧客是否開啟電子郵件，以及最近是否登入；客服中心也知道這位顧客先前在網路與實體商店的購買歷史。通路之間不會產生衝突，員工並不會把顧客推往特定通路，而是以開放且熟悉的方式在顧客的購買旅程中提供幫助。所有對外溝通也根據顧客以往和公司的互動情形，以及他們言明或推論出的興趣與偏好量身打造。這一切結合起來更貼近每個顧客的需求，因而促使他們買得更早、更多、更頻繁，並且告訴朋友自己感受到良好的體驗。
從前面描繪的全通路可以明顯看出，成功的全通路策略需要整個組織更徹底的努力，而且不僅僅是「數位化」。
全通路對所有產業都適用
雖然零售業者和消費性零售品牌已經快速擁抱全通路的概念，但全通路絕非只適用於這類企業。一個企業就算沒有實體產品或實體商店，並不意味着顧客會局限在單一溝通或銷售通路去搜尋產品或尋求售後服務。零售企業需要很多的供應鏈及存貨管理，才能做好全通路行銷，其他產業未必需要做這些事。為了使這本書廣泛適用於各種產業，我們刻意選擇不討論整個供應鏈，而是聚焦於溝通和數據層面。
超越數位轉型
開發新工具，以及研究數位科技如何增進企業內所有部門的效能，引發數位轉型相關的熱烈辯論。公司該如何擁抱數位科技來幫助現有的事業營運流程，並進行創新及創造新的商業模式？
現在你的情況可能是：
- 你的組織已經在相關的數位及社群媒體通路上立足
- 你有第三代（或第N代）的網站
- 你正在做電子郵件行銷
- 你已經在多數溝通管道嘗試客製化
- 你正把廣告經費用於程序化廣告（programmatic advertising）
- 你正在思考如何在產品及服務上應用數位科技
- 你的組織正在使用商業智慧（business intelligence）來提供數據與預測，並支援採購業務
儘管這些情況基本上都可以持續下去，但你尚未充分研究各種技術能為事業的每個部分做些什麼事。現在該是調整焦點，進入全通路轉型的時候了。
為了滿足顧客的期望
還有另一個明顯的商業趨勢加強全通路轉型的必要性，這股商業趨勢可以總結為「顧客年代」（the Age of the Customer），或「企業對個人」（B2Me）。這股趨勢的核心就是把顧客與他們期望可以獲得客製化待遇視為優先事項，以適當的產品或客製化訊息來接觸他們，並且在適當的時間點這麼做。
用一對一的方式來迎合顧客需求並非新概念。唐‧裴伯斯（Don Peppers）和瑪莎‧羅傑斯（Martha Rogers）在1993年出版《一對一的未來》（The One-to-One Future），書中的遠見直到現在還是很知名。他們在這本書中建議公司應該開始界定自己為「以顧客為中心」的公司，而不再執着於擁有銷售通路及產品孤島（silo）的公司。你可能會問：「那為何是現在？」
吉姆‧布萊辛格姆（Jim Blasingame）在《顧客年代》（The Age of the Customer）中指出，自2015年起，數位革命已經使購買過程的掌控權發生徹底改變。權力已經轉移至消費者手中，因為可以選擇的產品十分豐富，而在網路上，可以很容易觸及另一個商家，有很多地方可以取得與產品有關的所有資訊，以及其他顧客對這項產品的評價。此外，要分享這項產品的正面及負面體驗與評價，提供未來顧客參考，也是極其容易的事。
這迫使企業必須重新聚焦在顧客上，而非聚焦在銷售通路或無數開出甜蜜承諾來誘使顧客購買新產品的無數商家上。
數位革命帶來巨大的機會誘惑，廠商必須調整焦點，瞄向正確方向，亦即瞄向顧客，並運用科技及商業洞察來幫助它們堅持到底。
全通路六邊形模型
本書主要使用的模型是全通路六邊形模型，它將成功的全通路行銷所必須處理的溝通與銷售通路等所有功能濃縮起來。這個模型並沒有使用溝通通路或部門的專用術語，而是提供一種中性的語言，讓你和同事得以順暢的討論全通路的重要主題。
討論與評估全通路發展的工具
全通路六邊形模型的目標是提供一種用來討論和評估全通路進展的方法，它讓你的事業得以更好的檢視邁向全通路行銷的旅程，以及你的優先要務。藉由評估公司目前落在這個模型上的位置，並與競爭者進行比較，就能明顯看出需要採取的主要工作，以及應該朝什麼方向移動。
全通路六邊形模型也可以幫助你向管理高層爭取適當的資源與必要的預算。在管理工作坊中使用這個模型，可以讓組織各部門的參與者提出對全通路轉型進展的看法。討論全通路六邊形模型及相關的修練，可以讓大家改變態度，更容易將邁向全通路視為共同目標。第六項修練會針對這點有更多的討論。
六項修練
為了更有成效且有效率的推動全通路行銷，你和你的事業應該發展與加強這六項修練，藉此變得更加顧客導向，更精密的操作全通路行銷。這六項修練分別是：
- 辨識顧客並取得行銷許可：愈能辨識各通路上更多的顧客，並主動積極的接觸他們，透過客製化行銷產生的整體效果及利益就會愈大，在付費媒體上的支出與曝光需求就會愈少。
- 蒐集資料：資料是公司對每一個顧客的記憶，也是使你的溝通與服務更適合每個顧客的先決條件。你必須有系統的蒐集與整合顧客資料，藉此得到每個顧客的全貌。
- 資料分析與人工智慧：人工智慧和預測性分析提供細部的洞察資料，了解數據資料與想要和不想要的顧客行為間的關聯性，這些洞察資料建構出對待每個顧客的方法，並排定優先服務的順序，評估全新的全通路工作成效。
- 溝通與服務：如果不使用數據與洞察資料，就沒有任何價值。利用資料分析產生的洞察，開發每個個別顧客的溝通與服務，並在適當的時間和適當的通路傳遞訊息。這樣做的話，不論在你主動接觸顧客，或是當他們主動找上你的時候，就能確認與每個顧客往來的情況。
- 績效分析：若你想要發展一個以顧客為中心的組織，並評量績效，就必須監測以往未監測的指標。你應該在績效分析中納入顧客面指標，而非只是聚焦在個別通路和行銷活動上。
- 組織與管理：組織與獎勵制度應該對各通路的客服優化提供支持，否則，個別的計畫及目標很快就會阻礙你朝全通路邁進。你的事業也必須有適當的文化、技能與工具。
這六項修練適用於所有通路。舉例而言，當評估公司在溝通與服務方面的成熟度時，思考的問題及回答和所有通路有關。成熟度是自外而內依序評量，亦即必須先評估事業是否達到最外環的標準，再向中心更進一層評估。絕大多數公司至少處在每項修練最外環的水準。
這些修練沒有固定順序，但在許多情況下，若一項修練未達一定成熟度，很難在另一項修練做到完全精通的水準。舉例而言，除非你在蒐集資料上相當嫻熟，否則沒道理去做資料分析與人工智慧；若你無法辨識顧客，並擁有一定數量的數據資料，你很難適當的與每個顧客溝通。因此，你的目標應該是所有修練都漸漸朝內推進，同時還要建立、普及與強化各通路及組織部門間的交互作用。
新書介紹
書名：《AI行銷學：為顧客量身訂做的全通路轉型策略》（Make It All About Me: Leveraging Omnichannel and AI for Marketing Success）
作者：拉斯穆斯．賀林（Rasmus Houlind）、科林．謝爾（Colin Shearer）
譯者：李芳齡
出版社：天下文化
出版日期：2020年9月
作者介紹
拉斯穆斯．賀林（Rasmus Houlind）
全通路與數位行銷領域的思想領袖，在北歐多家知名公司任職十多年間，和當地許多大品牌共事，為它們提供全通路行銷、顧客體驗管理、顧客關係管理、顧客終身價值管理、大數據、數位策略等領域的顧問服務。他經常受邀擔任這些主題的演講人及研習營顧問。自2015年起擔任行銷技術公司愛吉利（Agillic）的策略長。
科林．謝爾（Colin Shearer）
人工智慧與進階分析領域先驅與思想領袖，在創立成功的新創公司和發展市場的先進工具與技術上經驗豐富。早年共同創辦完整解決方案軟體公司（Integral Solutions Limited, ISL），開發出市場先驅的預測分析軟體，名為「克萊曼丁資料探勘系統」（Clementine Data Mining System），ISL後來被IBM收購，繼續發展這套軟體，成為現在的IBM SPSS Modeler。任職IBM並負責SPSS項目期間，科林和許多大型國際公司共事，幫助它們研擬人工智慧及預測分析策略。2016年12月進入總部設於芬蘭的休士頓分析公司（Houston Analytics），擔任策略長。
