不論在任何產業當中，建立自家品牌是各企業一直在追尋的目標，如今新世代數位科技的發展，企業要如何與消費者達到有效的溝通，進而成為新經濟消費市場的領頭羊，是一門大學問。如今，透過國立臺灣大學管理學院全球品牌與行銷研究中心任立中主任的輔導之下，許多企業都能將危機化為轉機。
在目前疫情尚未穩定情況下，許多人紛紛聯想到過去SARS的疫情狀況，但撇除企業經營之外，疫情是否嚴重的影響自身行銷力？任立中淡然表示，其實並不盡然！依照他過去經驗，反倒是921大地震時的天災影響較大，當時民眾不敢買房，而是消費鑽石、黃金等奢侈品，人們出現及時行樂的心態，由此可見消費者的心理才是決定企業成長的方向，而企業又如何預測呢？
大數據就只是數據 那就大錯特錯
任立中舉例，知名線上學習品牌TutorABC當年也深受921大地震影響，經過四年左右又遇上SARS疫情，讓企業藉此轉型，如今已成為獨角獸企業代表，是相當成功的經營案例。近年來興起的企業Uber提供共乘服務，也是經營得相當成功，兩者同樣是利用「大數據」資料系統來建置及經營管理，可見大數據的運用及分析是如此重要，有別於過去傳統企業服務模式。
從Uber的整體行銷經營來看，初期在美國營運時完全是虧本經營，其目的就是打造消費者全新的乘車行為，改變過去傳統被動式的需求行為及服務。Uber先給予消費者乘車優惠，讓消費者自主性使用Uber叫車系統，消費者得到優惠回饋消費後，企業再發送表單問卷給消費者，填寫內容攸關乘車經驗是否愉快、評估司機的服務品質……等。
Uber企業鼓勵消費者填寫問卷，不僅讓企業間接掌握司機服務品質，亦可顧及顧客的需求及意見，讓消費者協助企業做服務人員之考核來檢視司機，經營模式與過去計程車靠公權力來管理有極大的差異性。
相對地，消費者給予司機評價後，企業也有另一套管理制度。司機擁有選擇訂單的權利，而企業就可依照乘客上下車的地點衡量出司機在過去接單的性質及意願程度。因為最簡易的分類就是承接訂單的多寡及上下車之里程數，這整體過程皆可看出司機的服務態度。而假設司機的評分數越高，顧客所使用的叫車系統越容易出現高評分司機的資料，評分越低的司機，則反之。
因此，不難察覺當今的服務業皆有一套公平性機制在進行管理，靠的就是大數據打入競爭市場，除了有效蒐集各種顧客資料，還能妥善處理前後端服務系統，為產業市場找到適當的客群，藉此達到有效的行銷策略，發揮出「數據」真正的運用價值。
預測消費者行為 進而調整行銷決策
然而，任立中解釋企業擁有大數據之「優勢」，說是優勢，但在他過去經驗，「許多企業只擁有大數據，但無有效彙整及分析，那麼再多的資料也無任何意義。」任立中從過去分析消費者使用信用卡為例，各銀行掌握消費者刷卡紀錄，從購買品項、消費金額及場所皆有完整的明細，但並不是單純只有紀錄，需要將所有與銀行合作之廠商進行分類，當消費者進行刷卡時，就能歸納出所有品項類別。
從任立中口中可發覺以上規劃皆有所根據。他假設顧客在王品牛排餐廳消費，銀行可將此筆消費歸類於食，細分類歸於西餐等，如同產品結構樹(Product Structure Tree, PST)的概念。若銀行在系統後台建置所有分類，便能與消費者進行準確且有利於企業的行銷溝通。如在顧客信用卡帳單上，提供消費者偏好的產品廣告，這相當重要，因為推薦廣告勢必影響企業背後的商機，若無法讓顧客感到興趣，此廣告效用就等於零。
此外，了解顧客消費習慣之餘，還需要主動預測消費者行為。舉例來說，銀行要如何預測出顧客是否屬於衝動型消費者，方能預測績效及做出適當決策。關鍵就在於「行為變量」的定義與資料搜集。
比方說，顧客在一週當中有許多筆的退刷紀錄，若從統計分析來看，將所有顧客依退刷比例排列，前20％的顧客屬於衝動型消費者的機率就能增加許多。他強調，企業針對性地投放廣告，是間接增加顧客的黏著度。大數據行銷並不依資料數量的多寡而影響行銷效益，而是依背後的分析力來改變。
