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數據與分析
受眾/行銷資料和資料強化
針對行銷活動中收集的受眾資料（如人口統計、行為數據、偏好）進行整合與增強，以提升行銷的精準度與個人化能力，可用於Email驗證、輿情系統、市場洞察、消費者行為與輪廓預測等。
受眾資料：潛在或現有顧客相關的資訊，包括人口統計、興趣行為、購買習慣等。
第三方資料（Third party Data）：由外部資料提供者彙整的廣泛資料。
精準行銷：根據顧客資料進行個人化與目標導向的行銷行動。
行銷資料庫：集中儲存行銷相關資訊的系統，支援行銷活動規劃與分析。
第一方資料（First party Data）：企業自行收集之資料（如網站行為、會員資訊）。
資料強化：補充、更新、校正原有資料，以提高資料完整性與準確性。
資料整合：將來自不同來源的顧客與行銷資料整合成單一系統，提升應用效率。
商業智慧與數據科學
前者結合商業分析、資料挖掘、資料視覺化、資料工具等，協助組織做出更多以資料為依據之決定；後者則是使用統計、機器學習與演算法分析大量數據，以預測趨勢和行為。
商業智慧（BI）：結合商業分析、資料挖掘、資料視覺化、資料工具和基礎結構，以及各種最佳做法，以便協助組織做出更多以資料為依據的決定，常被稱為「決策支援系統（DSS）」。
數據倉儲：集中儲存大量歷史資料供查詢與分析使用的資料庫。
指標與KPI：衡量行銷或業務成效的量化標準（如開信率、轉換率、ROAS等）。
企業資源規劃系統（ERP）：為一套整合企業各部門（如財務、人資、採購、製造、銷售等）資源與流程的資訊系統，目的提升營運效率與資訊透明度。
數據視覺化：將複雜數據轉化為圖表、儀表板等易讀形式，協助洞察。
數據分析：針對資料進行歸納、比較與預測等操作，找出模式與機會。
廣告支出報酬率（ROAS）：為衡量廣告投資成效的關鍵指標，用來評估每花一元廣告費所帶來的營收為何，常見公式為「廣告營收/廣告支出」。
供應鏈管理（SCM）：為針對產品從原料供應、生產、運輸、倉儲到最終銷售的整體流程進行規劃與管理，目的降低成本、提升供應效率。
iPaaS、行銷雲和標籤管理
透過整合各行銷工具之服務，使不同應用程式與資料來源可在雲端無縫整合，提供自動化、電郵、社群、數據分析與蒐集等功能。
雲端行銷平台：可在線上操作的行銷工具與服務平台，整合多種功能（如EDM、CRM、自動化等）。
標籤管理系統（TMS）：集中管理網站追蹤代碼之工具（如GA、FB Pixel），並允許行銷人員透過介面快速發佈、修改和管理標籤，無需修改網站程式碼。
資料同步：確保不同系統中的資料一致與即時更新之流程（如CRM與電商平台的會員資料）。
自動化整合：將多個系統、資料或流程整合並自動化執行，減少人工干預。
數位標籤：用以追蹤網站訪客行為的追蹤碼（Tag）。
數據管理平台
用以收集、儲存、整理並分析來自多種來源之匿名資料。
資料管理平台（DMP）：可從各種線上、離線和行動來源收集、組織及啟用第一、二和三方受眾資料，以驅動目標式廣告和個人化提案。
再行銷：針對已對產品有興趣，或是對品牌有初步認識與接觸的客戶，進行一系列欲使他們回頭完成購買或其他對品牌有利之相關行動。
廣告受眾分群：依據使用者特徵建立不同目標群體，以利精準投放。
第二方資料：第二方數據是由第一方數據擁有者，提供給另一單位使用之數據，最典型的案例包括FB提供給廣告/品牌主的數據。
匿名資料：未含身份資訊的使用者數據，用於受眾分析與廣告再行銷。
資料來源整合：彙整網站、APP、第三方平台等不同來源之資料於同一平台。
顧客數據平台
協助行銷人員將不同來源的顧客資料進行整合。
單一顧客視圖（SCV）：又稱「客戶的360度視圖」或「統一的客戶視圖」，為根據多個來源捕獲之數據所創建的全面、可靠、集成客戶檔案，有利於企業進行行銷與服務。
多渠道整合：整合線上與線下的多個顧客接觸點（如門市、電商、社群）以提供一致的品牌體驗。
全渠道營銷（Omnichannel Marketing）：以顧客為中心，專注於提升顧客滿意度。
客戶行為追蹤：監控顧客在網站、APP、電商等各管道的行為路徑。
多渠道營銷（Multichannel Marketing）：以商家或產品為中心，擴大市場覆蓋面。
2025/12/30