「Alyssa，妳自己在數據領域中有特別喜歡的事情嗎？」
我的答案很簡單——就是我最感興趣的事！因為對用戶數據的熱愛，過往做過多次用戶數據應用與規劃，因為理解不同產業的用戶行為真的很有趣，也歡迎有興趣的朋友去翻翻我過去的圖文紀錄 <顧客活躍度計算>。
CRM 這麼基本，還有什麼好聊的？
某次活動中，一位業界好友對我說：
「CRM 還能聊什麼？大家不都懂了嗎？」
這句話讓我思考，CRM 的關鍵其實不在於「懂不懂」，而是「怎麼用得更有趣、更有效」。所以，這篇文章可以說是我近幾年「玩轉」用戶數據的心得，也在我的數據職涯裡，在不同的階段，如何透過不同來源的 CRM 數據，解決老闆們最愛問的一句話！！
「你知道我們的用戶長什麼樣子嗎？」
這些內容也來自於我在 資料科學社群 mentee 小聚活動 與 數據人之夜 的分享，並非制式的 CRM 課程，而是我在不同職涯階段，如何透過數據「玩出門道」的故事的醒悟～
過往在我的工作經驗在 CRM 經驗主要聚焦在電商與網路等產業，像是一般基於與業績相關的 Ad-hoc 分析，或是像是發券的精準投放設計進行各項行銷方案，或是透過不同類型資料進行綜合推估等，如何定義用戶價值、收集用戶數據等，最後在這篇文章，也談一些如何提升 CRM 使用效率做總結。
從基礎概念出發 - CRM以人為使，人、時、事、地、物
首先，要讓CRM發揮最大效用，幫助企業更貼近顧客的需求，可以從幾個方向著手，你可以從「人、時、事、地、物」的角度理解顧客：
📌思考點必須要深入分析顧客行為，透過資料觀察顧客的使用習慣，發掘他們的需求，並找出與現有顧客相似的族群，以提供更精準的服務 （很基礎但很重要）。
人（People）：先從「誰」開始，了解目標顧客的需求、喜好與行為，才能真正與他們建立聯繫。
時（Time）：抓住與顧客互動的最佳時機，無論是節日、個人重要時刻，還是他們可能需要服務的關鍵時點。
事（Events）：關注顧客的生活事件，理解這些變化如何影響他們的選擇與行動。
地（Location）：顧客可能透過不同的方式與品牌互動，無論是線上還是線下，都值得細心觀察與經營。
物（Things）：了解顧客使用的產品與服務，關心他們的體驗與反饋，讓服務變得更貼心。
關鍵技能：會找數據才是王道！
有效資料收集的能力，是成功應用 CRM 的關鍵因素，資料源又不多，怎麼從中做出標籤？事實上就是比，誰比較會找資料。
第一方數據： 著重在站內數據，通過問卷、參與活動（投票、意願調查、網站活動）等方式搜集用戶資訊，掌握用戶偏好和潛在需求，以及站內消費紀錄資料。
第二方數據：在合法範圍內，在嚴謹資安法規下，可以善用內部數據資源進行合作，例如購買紀錄、瀏覽行為等，補足站內數據的不足。
尋找合作夥伴，取得第三方數據，進一步描繪用戶消費力、興趣、瀏覽行為，進行相關的廣告投放或是興趣貼標。
做標籤順著流程說故事，但也可以天馬行空
💡 在建立 CRM 標籤 時，我常鼓勵大家，解決問題的第一步不是直接去想標籤，而是先回到業務需求，思考：
我們想解決哪個具體且可衡量的商業問題？ 當這個方向明確後，再來討論應該建立哪些標籤。然而，這個過程中常遇到一個經典困惑：
「我們該先看手上有什麼資料，再決定標籤嗎？」
這麼做的風險是，當你檢視現有數據時，可能會發現資料非常有限，標籤少得可憐，於是很容易受限於現有框架，無法發想更多可能性。
打破思維框架，標籤先行！
我的建議是：不要讓既有數據限制你的思考。
✅ 大膽腦爆，天馬行空地思考——理想狀態下，哪些標籤能真正幫助解決問題？
✅ 之後再回來盤點數據，如果現有資料不足，是否能透過其他方式補足？
這樣的做法，不僅能讓標籤設計更貼近商業需求，也能讓數據團隊更主動創造價值，而不只是被動處理已有數據。
標籤不是越多越好，而是越有效越好！
標籤的價值，不在於數量，而在於能否真正帶來商業影響。幾個關鍵原則：
📌 解決商業問題： CRM 標籤應該與實際業務目標掛勾，例如提升銷售額、降低流失率、提高回購率等。（ 也會比較好去衡量數據團隊花費在標籤製作的成本 ）
📌 測試標籤有效性： 透過 A/B 測試來驗證標籤是否能準確預測用戶行為，而不是只依賴直覺或經驗。
📌 雙向合作： 數據分析團隊應與業務部門緊密合作，確保標籤結果能夠真正應用在行銷策略或營運決策中。
簡單來說，CRM 標籤的核心價值在於 「 清楚目的與業務單為要有相對應 Action最重要。當標籤設計得當，不只數據團隊有成就感，業務端也能實際受益，這才是數據驅動決策的最佳體現！（當然，這件事也是花我一些時間才體會的事情）
建立靈活、自動化的標籤系統，讓數據真正發揮價值！
小分享，還記得我還是 Junior 分析師 的時候，對自己的研究還算滿意，但總覺得它們沒有被好好利用。某天，我鼓起勇氣向主管請教：「為什麼我的研究沒有發揮更大價值？」主管沒想太多，說道：
「你的研究雖然有價值，但無法自動化，結果只能一次性使用，當然不會被重用啊！」
這句話讓我醍醐灌頂，原來問題不在於研究本身，而在於 研究成果是否能長期被應用。這也提醒我——主動與主管互動，能幫助我們更快找到真正的問題點！
曾經踩過的坑：標籤影響力為何無法擴大？
回顧過去，我曾掉進以下這兩個「標籤管理的陷阱」，直到轉變思維，才真正讓數據發揮更大影響力。
❌ 陷阱 1：分析師獨立作業，標籤影響力受限
過去擔任分析師時，我習慣自己寫程式、自己定義標籤，然後在報告中展示分析結果，得到長官的稱讚就收工。即使行銷人員會用這些標籤，通常也是 分析師手動篩選名單 → 行銷人員執行，這樣的做法有幾個問題：
標籤的使用範圍 只限於知道它存在的行銷人員，影響力非常有限。
這些標籤 沒有自動化機制，未來如果要再次使用，還得重新跑一次數據。
沒有形成標準化流程，業務單位無法自行運用，分析師變成了瓶頸。
❌ 陷阱 2：需求過於依賴 Data Team，造成團隊負擔
當我晉升為 Data Team Lead，管理整個數據團隊後，發現了一個更大的問題——
當行銷或業務單位需要標籤時，習慣直接丟一張需求單（ticket），每次都需要數據團隊手動處理。剛開始還能應付，但當需求量變大，數據團隊 根本應接不暇，最後的結果是：
📌 團隊需求超載（Burn out），光是回應需求就忙不過來，沒時間做策略性分析。
📌 業務端無法自主運用標籤，所有數據應用都得依賴 Data Team，影響決策效率。
這讓我徹底意識到：標籤應該是業務單位能自主運用的工具，而不是 Data Team 獨佔的資源！
建立標籤系統，讓標籤真正可用、可擴展
為了讓標籤能長期發揮價值，我們需要建立一個清晰且靈活的標籤機制，並定期優化，避免成為圖書館的標籤。透過標籤的累積與驗證，可以讓企業對顧客的理解持續深化，而不只是一次性的專案。
不過，我一開始天真地以為「這應該很簡單吧？」結果發現錯得離譜！ 😅 以下幾點，特別容易被忽略：
✅ 標籤需要定期審查與優化，確保仍然有效。
✅ 應建立完整的測試與文件紀錄，確保標籤使用的一致性與準確性。
✅ 數據創建者（Data Team）與數據使用者（業務端）需要有共同的標籤管理概念。
這就是為什麼我常提醒大家：「文件永流傳！」標籤不是個人研究，而是團隊資產，好的文件紀錄能讓標籤被長期使用，而不只是當下的短期工具。
這裏也給未來想建立 CRM 標籤系統的勇士們幾個思考的重點：
💡 業務端（Data User）能找到他們需要的標籤嗎？
💡 我們的 BI 工具如何影響數據的儲存效能與標籤顆粒度？
💡 標籤不是多就好，每個標籤都擁有其意義，而是要能真正驅動商業決策。
💡 使用這些標籤的人（Data User）是否具備基本的數據素養？開始建立靈活、自動化標籤系統 （ 這邊我很感謝當時我在進行標籤管理時的資料工程師夥伴們，我們一起對此做了許多的優化。）
從「藏在圖書館標籤」變成「寶藏標籤」，進行CRM 標籤，是場長期的數據文化建設！
打造 CRM 標籤系統，不是一場短期專案，而是一場 長期的數據文化建設。
📌 當標籤能自動化，業務端能自主使用，數據團隊才能專注於更有價值的策略分析。
📌 當標籤系統變成企業日常營運的一部分，才是真正的數據驅動決策！
讓我們一起打造一個 靈活、可持續、真正能幫助業務成長的 CRM 標籤系統！
建立CRM的觀念數據文化，
讓數據成為真正的助力
數據的價值，不在於收集的多寡，而是如何運用。負責數據分析的團隊，不僅需要技術能力，更要對用戶行為保持好奇心，將數據轉化為有溫度的服務。
建立 CRM 數據文化的幾個重點：
✅ 數據透明度：建立數據共享機制，讓團隊了解數據來源與使用方式。
✅ 標籤數據營運化：讓 CRM 標籤不只是一次性專案，而是融入業務流程（如：搭配週會報告，讓大家理解標籤的價值）。
✅ 主動爭取機會：在會議中主動報告標籤應用成效與解決什麼痛點與商業問題，在服務痛點時提出適當解決方案，提升其重要性，讓大家有種 「原來組織中有透過這些標籤進行測試或實驗啊！」
結語
善用CRM，不只是管理顧客資料，而是用心了解顧客、關心他們的需求，並在適當的時機提供真正有價值的服務。最重要的是，帶著一顆善良且真誠的心，才能讓數據的價值真正落地，讓每一次與顧客的互動都充滿溫度。同時，最後也分享有一句話一直在我心中，也是為何會去開始考取資安證照？
由於對於用戶數據多次的分析，在現今用戶數據分析透徹地的時代，而在工作環境身為資料使用者的數據工作者，且無限地追求精準投放，或是要多理解用戶真實輪廓的同時，我們也更應該要注重的是用戶數據的安全～當然，這又牽涉到為什麼我對「數據治理」主題特別有興趣，小預告今年讀書會一定會有一期跟大家來分享這個議題，如果你對這個主題有興趣，期待下次見囉！
最後，也謝謝 Alvis 邀請我參加✨數據人之夜活動✨ （是很優秀的社群活動，有興趣歡迎追蹤 IG: alvis.analyst）能夠有機會分享對於 CRM 概念的所思所想，也希望對大家有所幫助：）
歡迎期待下次主題，我們下次見！
