“大数据”一词走红已超过五年，包括后续衍生出的数据驱动、数据分析、机器学习等相关应用及科技，都暗示了无穷的新商机正等着被挖掘，也有越来越多企业愿意投资引进新系统，但市场上真正懂得运用数据帮助企业创造生意的专家却相对稀缺。
某些企业或品牌向往通过导入数据管理平台（DMP, Data Management Platform）来增加对消费者的了解，确实，有第二、三方的数据来协助会有帮助，但企业或品牌对自己的第一方数据（First-Party Data）有多少掌握？其实消费者现在跟品牌的接触点非常多，网站、手机APP、EDM、SMS、店面等等；品牌可以想想自己收集的完整度究竟有多少？对数据面的掌握有多少？利用的程度又有多少？
想要洞见消费者行为，企业或品牌第一步可以集成手上各种来源的第一方数据，包括CRM顾客关系管理系统、线上线下销售数据、营销活动数据等，并从中创建消费者的标签数据库，依据不同目的的需求，挑选最高倾向的顾客进行广告、EDM或是电话等各类接触。
安布思沛技术总监林仕奇（Vincent Lin）表示，全面性集成所有数据需历经长时间的淬链，且每一段步骤都必须经过缜密的规划。而今琳琅满目的营销手法，只要稍有落后，可能就失去其在市场上的竞争力。其实通过阶段性地集成数据、阶段分析及运用，就已经可以做一些利用，提供符合消费者需求的体验。
安布思沛早在2014年便成为Google在台湾第一家Google Analytics销售认证伙伴，囊括信息、统计、经济等各领域人才的Data Team不仅走在前端，对于分析行为数据更有丰富经验，不断帮助企业实现获利增长与增加商业机会。
Vincent指出，过去可能会用“30岁的女性上班族偏好购买某类型的口红”来描述消费者面貌，但此描述放在现今来看，不仅过时、也不必然完全正确。事实上，在消费者的网络浏览及购买行为被关注工具一一记录下来后，真正的“行为数据”透露出消费者实际的购买历程更为多变且复杂。
行为数据，让我们比消费者更了解消费者
在营销人眼中，每一个消费者身上都贴满了标签，除了最基本的年龄、性别、职业、婚姻状况外，还可能有个性、习惯、喜好、接收消息渠道等，复杂度可至上百、上千个标签，并可依此进行分类，Vincent认为，“在这个时代，没有不能被分类的消费者。”
但分类要有意义，还得看企业或品牌的实际需求而定，若只是漫无目的地“群发”消息，反而容易造成消费者疲劳，“我们希望品牌每次与消费者接触时，都能打动人心。”
Vincent强调，每个标签都是一个小题目，比如咖啡品牌想知道消费者的到店频率，则标签可能将消费者分类为一周一次、一周三次、一月一次等频率，通常20%的忠诚顾客会贡献80%的业绩，但非忠诚顾客也可能担任分享、推广的角色，品牌针对不同顾客自应有不同的行手段；他再举例，当咖啡品牌要推出新风味饮料时，营销推广重点应放在平常就爱点击多样口味的顾客身上，当较总是点菜单一饮料的顾客更具着力点，此时的标签应以“品类”为主，“所有推广都有成本，分析行为数据能比他人更精准到位。”
由小题目做起，从数据滚出大商机
Vincent进一步指出，企业或品牌想运用数据创造生意，首先内部得小范围地精准定义出需求，从小题目做起，不要一开始就把目标订得太大。
“企业或品牌通常深知自己的产业Know-how，比如产品的生命周期，但却不知道从顾客端搜集回来的数据要怎么用。”Vincent表示，像数据笔数、黏着度、回购率、退换货数据等，“分析数据的团队要能找出数据背后真正的涵义，进而接触顾客、促进购买，甚至加强忠诚度，完成一个完美的循环。”
以线上预约赏车为例，当汽车品牌邀请消费者进入官网填单，预约赏车的时间和地点，消费者觉得自己给出的第一手数据很少，但汽车品牌实际上却能通过技术关注所有官网浏览行为，并以标签数据库分类消费者、发送给线下门店。
你还没走进门，业务已经能掌握你的消费偏好与需求，知道要主打车子性能或外观颜色，还是强调内饰与内部空间，无形中满足消费者体验，自然有更高的机会成交订单。“创造业绩的深一层意义，其实是要更了解用户以做出应对！”大数据时代下，消费者的行为数据，才是企业与品牌不能放过的金库。
因网络世界的快速发展，数据数据被视为是未来的石油，通过萃取、精炼，让企业或品牌了解消费者行为的全貌，提供每位消费者心中向往的服务体验。安布思沛便是企业或品牌在数据集成及运用的伙伴，让数据发挥真正的价值。