抓對共鳴客群 經營品牌事半功倍

38-48 歲男性 / 已婚有小孩 / 雙薪，家庭年所得 300 萬元以上 / 教育程度大學（含）以上 / 從事科技、金融、醫療工作，擔任主管或企業主或績優業務員 / 居住區域依序集中在雙北、新竹、台中、桃園、台南、高雄。

這串對於雙 B（Mercedes Benz & BMW）車主的輪廓描述，明明有憑有據，卻好像難以說明為什麼看似高重疊的兩家車主，實際特質差異不小甚至涇渭分明。同樣案例還有平價服裝如 Uniqlo 與 Zara、手機如蘋果和三星、便利店如 7-11 和全家。又或者，像你和同輩親友在人口統計學（demographics）歸屬同類，消費習性卻大相逕庭。

「光從性別、年齡的條件來定義客群已經遠遠不夠，理解消費者的需求、動機才是區隔客群的關鍵！」奧沃市場趨勢顧問執行長林宛瑩指出，企業端知道歸知道，但到底怎麼挖掘、挖出的訊息又該如何應用，是服務各產業品牌多年觀察到的共同想望。基於經驗分享、方便更多人學會操作法，因此設計【AI 無法取代的策略洞察力：趨勢 × 客群 × 定價】系列課程，並主講其中關於客群與品牌定位的「深描顧客輪廓的市場決策力」。

STP 的積極意義：讓每一分錢發揮最大效益

做生意，當然要盡可能賣越多人越好。人人都想做 0-99 歲的全市場生意，但實務上顧客喜好有別、碰到的困擾各自有別，要讓所有人買單，不但難以讓資源效益極大化，還可能「順了姑意逆嫂意」弄得兩面不是人，因此做好「區隔」反而有助經營聚焦。

所謂區隔，標準起手式為 Segmentation（市場區隔）、Targeting（目標選擇）、Postioning（市場定位），簡稱 STP。換成白話：我想切哪塊市場 → 對其中的哪群人說話  → 怎麼讓他們記住我。道理容易理解，實際操作有其困難之處，比方光從茫茫人海該挑出哪塊來做，就是大哉問。

從數據中假設，再經質化、量化研究驗證

「從過去的資訊形成假設，然後一步步驗證。」林宛瑩提點，每家公司自身的數據都是珍貴資產，先盤點既有資訊，連同對大環境趨勢的判讀，一邊搜尋關聯議題，一邊進入線上社群和線下通路觀察，勾勒客群初步樣貌。

接著反覆驗證假設是不是正確，哪裡要改、哪裡要留：

1. 假設：購買心理

消費者之所以購買，是想滿足哪些使用需求或心理需求。

舉例來說，一家打算切入高齡社會商機的公司，想針對高齡者常用物件做產品開發。同仁們觀察到許多高齡者常帶雨傘出門而非拐杖，所以嘗試假設他們這麼做只為了遮陽擋雨嗎，還是有別的考量？

2. 假設：關聯行為特徵與人口統計特徵

接著前面例子，以雨傘代替拐杖的人，會有哪些關聯行為，以及到底落在人口統計學男性/女性、幾歲、住哪裡、教育程度、年所得等哪個區塊。

3. 驗證：質化與量化研究

尋找符合假設條件的消費者進行質化訪談，深度了解需求和動機。另外也設計問卷，做量化調查，取得可統計的數據資料。

這時可能會發現，原來有某某比例的高齡者是因為「不想顯老」所以常帶雨傘出門。藉由量化調查得知，這群人集中在人口統計學某個範圍。

4. 驗證：去蕪存菁，形成目標客群輪廓

比對假設與驗證研究結果，歸納目標客群的生活型態、需求場景、消費行為。

了解更多這群「不想顯老」的高齡者在意什麼，怎麼形成消費決策（包含子女購買的考量點），或者還買了什麼。有了這些資訊以後，再看怎麼應用到「高齡者常用物件」這個題目上。

課程重點：AI 無法取代的觀察、思考、提問、解讀

人口統計學（左）與消費行為分析（右）各有長處，職場工作者在不同階段用對的方法有助產出最佳結果。

回到課程。林宛瑩認為 AI 是好用工具，可大量節省費心搜尋、彙整的時間，不過怎麼觀察社會現象和人的行為；怎麼從目的回推假設與驗證；驗證過程卡關了怎麼破解；怎麼對人或對 AI 提問；拿到結果怎麼解讀......，太多環節還是要靠人──或者嚴肅一點說，能與 AI 合作同時又保持主導性的人。

「深描顧客輪廓的市場決策力」在遊戲與深思之間來回激盪，讓目標客群由假想形象漸漸「立體化」，進而成為鮮活人物，方便公司在產品開發或行銷溝通上，有明確的著力點，提高成功率。

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