行销4P、新4P是什么？4C又是什么？用UNIQLO的例子带你一次搞懂
“我有做行销，但怎么都没用呢？”有时候品牌砸大钱做广告、或是透过大量的优惠方案吸引顾客，但成效却不如预期。这时，很可能是行销人员搞错问题点、努力错方向了。
要怎样制定有效的行销策略、并成功卖出产品呢？或许我们要先回到行销学最基本的理论——“行销4P”来讨论。
什么是行销4P？
行销4P可以追溯到 1960 年，由美国密西根州立大学教授艾德蒙．杰洛米．麦卡锡（Edmund Jerome McCarthy）所提出的、 以生产者的角度出发 的行销管理理论。该理论自发表以来被全球的学术界与行销人员采用、历久不衰，成为行销管理的重要基石。
行销4P 意即企业产出产品、为此制定合理价格、找寻合适的销售通路与建立良好的推广方法，并依据目标市场的不同，将产品、价格、通路与推广活动组合成不同的行销组合（Marketing Mix），以此达成企业的行销目标。
Product 产品
产品包括有形的产品或是无形的服务；企业会针对消费者的需求开发不同的产品，并设计出独特的卖点（USP，unique selling proposition）。而不同产品的产品周期都不尽相同，根据不同的产品周期阶段规划行销策略。
Price 价格
消费者愿意为产品支付的费用。调整价格对于市场策略有重要的影响，企业会从不同的市场定位，以及企业本身的品牌策略，制定不同的价格策略。
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而产品的价格不单单与生产成本有关，更需要考量到顾客感知价值（CPV，customer perceived value），如果产品价格比感知价值高或是低的话，都有可能失去部分的潜在消费者；因此，消费者可接受的价格范围、甚至是竞争者的定价策略，也都是企业可以参考的资讯。
Place 通路
通路是将产品从生产者 （包含制造者、供应商） 移转到消费者或使用者的组织或企业，也就是消费者或使用者购买或取得产品或服务的地方。消费者要在哪里找到你的产品、选什么运送管道才能让消费者最容易成功收到，都是选择通路需要考量的问题。
Promotion 促销／推广
促销代表宣传产品的沟通方式，所有常见的行销手法都属于这个范畴，包含广告、公关、折扣活动等，让不同的目标客群可以认识或接触到产品。
行销4P例子：UNIQLO
- Product 产品： UNIQLO 的产品非常多元，而根据产品类别也可以分为上衣、裤子、外套、配件等。此外，不同的产品类别甚至会推出不同的系列，例如 UNIQLO 热门的“U系列”会依据四季更迭推出不同的品项，或是与电影角色或设计师联手推出不同的联名系列。
- Price 价格： UNIQLO 致力于“把好的衣服，卖给各式各样的人”，因此在品牌主打平价路线，让消费者以亲民的价格买到高品质的商品，也让他们在众多连锁衣服店中脱颖而出。在定价策略上，UNIQLO 也常运用心理定价法当中的“尾数定价策略”，像是 390 元、990 元等，让顾客有捡到便宜的感觉。
- Place 通路： UNIQLO 的通路分为实体以及线上商店，其中实体的店面大多设置在百货公司中，或是根据不同商圈的情形以及品牌策略，推出独栋的门市，借此提供顾客不同的购物体验。
- Promotion 促销／推广： UNIQLO 的促销方式也非常多元，例如在每年感谢季的打折活动时，UNIQLO 会透过电视广告或是实体店面里的文宣、广播等方式告知顾客，或是透过自媒体、社群平台等渠道传递资讯，借此引发消费者的购买意愿。
大数据来临，新行销4P是什么？
然而，随着大数据时代的来临，原本的行销4P似乎开始不敷使用：企业逐渐转型成“以人为本”，传统行销多是大众行销或群体化行销，但每一位消费者的购买时间、购买周期、购买特性都不相同，无法做到很细致的个人化行销。而大数据让一对一行销、个人化行销成为基本服务，集客式行销自动化市场区隔可以是千个或万个以上，实现了过去对传统行销而言近乎不可能的任务。
最先提出新行销4P的是 IT 研究与顾问谘询公司顾能（Gartner Research）的副总裁金伯利·柯林斯 （Kimberly Collins）；而在《大数据玩行销》一书中，作者则将最后一个 P（profit，利润）修正为预测（prediction），本文也将以此介绍。
People 人
在大数据时代，以人为核心，消费者存在两个最大特征就是异质性和变动性，其中又以变动性最难掌握，因此“分众行销”变得十分重要。
我们可透过NES模型将顾客进行分类：NES模型又称为顾客动态模型，品牌可以将所有顾客依据购买周期（编注：指单一消费者重复购买的平均时间间隔）分为以下 3 个标签、5 个族群，并针对不同的族群量身订制专属的沟通时间点，增加顾客的购买机会。
N ＝ 新顾客 （New Customer）
E ＝ 既有顾客 （Existing Customer）
- E0 主力顾客：个人购买周期 2 倍时间内回购的人
- S1 瞌睡顾客：超过个人购买周期 2 倍未回购的人
- S2 半睡顾客：超过个人购买周期 2.5 倍未回购的人
- S3 ＝ 沉睡顾客 （Sleeping Customer）：购买频率超过个人购买周期 3 倍未回购、回购率低于 10%
透过 NES 模型，品牌可以将顾客分类，并针对不同的族群量身订制专属的沟通时间点，增加顾客的购买机会。
Performance 成效
大数据行销的第二个 P 是“成效”，也可以说是顾客动态。“获利”是企业经营的共同目标，增加获利的因子包含 顾客数增加 、 客单价提高 以及 活跃度提升 。行销活动从第一个 P 的“人”为导向的出发后，我们也需要分析其成效优劣，进而修改下一次行销的方向。
《大数据玩行销》中提到，不少企业在检视获利营收时，一旦发现来客数下滑，往往会直接判定是新客数疲弱不振，因此加强了新客招募的行销活动，然而营收却仍旧没什么起色。原来真正藏在数据背后的原因，其实是高贡献度的忠诚顾客大量而且快速的流失，而非是新客数不足。
换言之，不同分店营运的 KPI 都应该个性化设定，比如说同一品牌的台北店在设法增加顾客时，高雄店可能正在解决顾客流失问题；台北 1 号店在拓展新客源时，台北 2 店可能正在思考如何增加忠实顾客，都取决于各个分店的数据来决定它最应该优先改善的是什么。
Process 步骤
大数据行销的第三个 P 是“步骤”。当影响获利的 3 个变数出现问题时，应该采取什么样的战略解决问题呢？
当店家发现营收下滑，检视品项销售状况、来客数与客单价等数据：假设顾客人数不够，应想办法增加新顾客，或是想办法留住旧顾客。如果是顾客活跃度不够、忠诚度的问题，则可以针对早期再购顾客，或是增加对现有顾客的定期关怀，购买时的事先提醒等各种不同的行动，去提升顾客的活跃度。
透过有层次的执行方法，找出优先处理的问题、改善既有的内容，或是制定新的行销方向，有效地将资讯到消费者面前，就是第三个 P 的意义。
Prediction 预测
过去传统行销因为资源的限制，难以做到差异化行销。但随着科技的成长、数据的分析，个人化行销不再是难事；透过大数据，我们可以预测顾客的走向，分析出顾客的“下次购买时间”（NPT，next purchasing time），让店家在对的时间对最有可能上门的顾客说正确的话，零时差、零误差，这也是整个大数据行销的精髓。
顾客导向崛起，行销4C是什么？
行销4P已经成为许多品牌经营者在拟定市场行销策略时的重要基础；然而，“把产品制造出来、订定价格、摆上通路，并对顾客推广”，这是从生产者观点出发的行销观点，随着消费者意识抬头，品牌行销策略逐渐转为消费者导向。 因此在 1990 年，美国行销专家罗伯特·劳特朋（Robert F. Lauterborn ） 提出了 以消费者需求为中心 的4C理论，更重视顾客导向，以追求顾客满意为目标。
Customer 顾客
企业在推出产品前，必须首先了解市场和研究顾客，根据他们的需求来提供产品；同时，企业提供的不仅仅是产品和服务，更重要的是由此产生的客户价值。
Cost 成本
这里所提的成本，不单是企业的生产成本，更包括顾客的取得产品的成本，包含购买前搜集资讯以及购买所花费的时间成本；而产品定价的理想情况，应该同时满足低于顾客的心理价格，亦能够让企业能获利的数字。
Convenience 便利性
相较于传统的行销通路，企业应更重视顾客购买商品的方便性，不仅能购买到商品，也可以购买到方便性。
Communication 沟通
企业不再是单向地向顾客促销，更应与顾客建立积极有效的双向沟通关系，在双方的沟通中找到能同时实现各自目标的方法。
