延續上一篇關於Martech的文章《【行銷科技專題】行銷科技(MarTech)是什麼? 用科技解決現代行銷人的煩惱…》，有朋友留言問我那該怎麼選擇要導入什麼MarTech產品呢? 這是一個大哉問。過去我曾提過，MarTech（行銷科技）的核心價值 在於降低行銷人的重複性與勞力密集的工作，並讓過去無法運用的資料發揮價值。換句話說，導入合適的數據策略與工具，幫助企業降本增效，是最關鍵的核心。
然而，當我們談到「發揮資料價值」，就不能只停留在行銷的範疇，而應該擴展到整體的企業資料戰略。數據的應用不只是提升行銷效能，更是影響企業決策、優化供應鏈、提升營運效率的重要因素。因此，與其思考該選擇哪一種 MarTech 工具，不如回到更根本的問題——企業目前的數據戰略是否規劃得宜？
本文大綱
數據如何驅動決策？供應鏈管理的啟示
2022 年 3 月，日本 BCG 針對零售業的供應鏈管理現狀與趨勢進行了一項調查，當時我曾分享過這張簡報，今天再拿出來討論，因為它不只是關於供應鏈，這張簡報強調了 E2E（End to End）資料整合 的重要性。我非常喜歡這張簡報，因為它不只是談供應鏈，而是完美詮釋了「資料戰略應該如何規劃」。
零售業面臨的一大挑戰，在於供應端與銷售端之間的資訊不對稱。供應端往往無法準確掌握市場需求，導致備貨過多或不足，增加庫存管理成本。而銷售端則缺乏即時的供應資訊，影響商品推廣與行銷策略。這種資訊落差，會造成資源配置上的錯誤，進而影響企業整體運營效率。
如果能透過數據的可視化與系統整合，讓供應端與銷售端更早獲得關鍵資訊，那麼企業就能做出更準確的決策。例如，零售商可以透過數據分析，提前判斷哪些商品在特定時段會有較高需求，並將這些資訊傳遞給供應商，讓備貨更加精準。同時，供應商也能根據市場趨勢調整生產計畫，避免庫存積壓或缺貨的情況發生。
這樣的數據整合模式，並非一蹴而就，而是需要企業有計畫地推進資料戰略，從內部數據開始，逐步擴展到外部市場數據，建立完整的決策支援體系。
數據收集 ≠ 數據驅動，關鍵在於解讀與執行
很多企業在談數據戰略時，會先投入大量資源建立數據庫、購買高階分析工具，卻忽略了一個更重要的問題——這些數據是否真的被運用？有沒有相對應的人才能夠解讀？又是否有清楚的執行機制，讓數據洞察真正轉化為行動？
數據的價值不在於收集，而在於應用。如果企業內部缺乏能夠分析數據的人才，那麼再多的數據，也只是「沉睡的資訊」，無法轉化為決策依據。同樣地，如果數據分析結果沒有相對應的執行機制，那麼這些洞察也無法真正產生影響力。
舉個例子，一家零售商透過數據分析發現，某個特定品類的產品，在週末的銷售量明顯提升。然而，如果沒有具體的行動計畫來回應這個趨勢，例如加強週末的促銷活動、提高該品類商品的曝光率，甚至調整廣告投放策略，那麼這項數據分析的價值就無法真正被發揮。這也就是為什麼數據驅動的關鍵，並不只是技術，而是企業內部是否具備一個完整的「數據 → 洞察 → 執行」的運作機制。
資料戰略該如何規劃？逐步優化，而非一次性導入
在企業的不同發展階段，數據戰略的重點也應該有所不同。許多企業在數位轉型時，往往會一次性導入大量系統，試圖全面整合各種數據，卻忽略了這樣的方式會帶來極高的管理成本與維運負擔。因此，數據戰略應該是逐步推進的，而不是一次性的大規模導入。
最務實的方式，是從企業內部已經掌握的數據開始，例如 ERP（供應鏈管理數據）和 CRM（顧客管理數據）。確保這些數據已經被有效運用後，再進一步考慮擴展到網站數據（如使用者行為分析）、外部市場數據（如社群數據、競品分析等）。
在這個過程中，每一次新增的數據來源，都應該對應到具體的商業價值，而不是單純地為了蒐集數據而蒐集。數據的可視化與連貫性，才是讓企業真正能夠做到數據驅動決策的關鍵。
資料戰略不只是選擇工具，而是持續優化的過程
MarTech 的價值不僅在於提升行銷效率，更關鍵的是讓企業真正將數據轉化為決策動力。這不只是行銷部門的課題，而是整個企業營運的核心。當 MarTech 工具能夠幫助企業整合數據、提供即時分析，甚至自動化執行商業決策時，它的價值就不再只是行銷科技，而是成為企業整體資料戰略的重要一環。
如果你對Martech有興趣…
如果對MarTech有興趣，在Taisa的部落格中已經有多篇文章都屬於MarTech的範圍，以下將連結分享在下面，歡迎有興趣的朋友參考閱讀:
《visumo – 從電商平台模組到獨立 MarTech 企業，如何重塑 UGC 行銷？》
《CustomerRings – 以款待的心實踐個人化行銷》
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