現代消費者對「隱私」與「個人化」日益受到重視,一方面不想被追蹤,另一方面又想接收客製化專屬內容。根據 Euromonitor 在《 Top Global Consumer Trends 2026 》報告中指出,58% 的人會期待「依個人偏好精心策劃的購物體驗」,顯示大多數消費者更傾向量身打造的購物體驗,因此品牌想要搶攻消費者荷包,就得在隱私層層保護的時代下,將每一分預算花在「對的人、對的情境、對的訊息」上。因此,本文將以 STP 分析搭配 SHOPLINE 功能,帶各位能夠更精準地找到目標客群,並擬定出更有效的品牌策略。

STP 分析法是什麼?

STP 分析法為一套經典的行銷策略框架,三步驟依序包含 S(Segmentation 市場區隔)、T(Targeting 目標市場)、P(Positioning 產品/品牌定位)。「市場區隔」的學術源頭可追溯至 1956 年 Wendell R. Smith 在《Journal of Marketing》提出的經典論文,其後由被稱為「現代行銷學之父」的 Philip Kotler 再將其系統化發展成今日行銷教科書的標準流程。

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STP 分析法怎麼用?有哪些優劣勢?

STP 分析法其核心目標在於,將廣泛的市場需求加以分類,挑選最具商業價值且可有效觸及的目標客群,並建立清晰且一致的品牌定位與溝通策略,以提升行銷資源配置效率與轉換成效,分為以下三大步驟。

步驟一、市場區隔(Segmentation)

首先要先定義你的市場範圍做「市場區隔(Segmentation)」,從「目標受眾是誰」與「情境是什麼」下手,可透過數據分析 /CRM/問卷等可量化之數據,為每一個調查寫出最核心的「痛點」。

市場區隔的目的在於「辨識不同消費者群體的需求差異」,常見 STP 分析法區隔方式如下:

  • 【人口統計變數】:年齡、性別、收入、職業、家庭狀態。
  • 【地理變數】:區域、城市層級、生活圈型態。
  • 【心理變數】:價值觀、生活型態、品牌態度。
  • 【行為變數】:使用情境、購買頻率、價格敏感度、忠誠度、需求迫切性。

備註:通常品牌至少都能區分出 3–5 個客群,因此可以為每一客群清楚描述他們的「需求、痛點、情境與障礙」。

步驟二、目標市場(Targeting)

在完成市場區隔後,品牌需評估各客群的商業價值與可行性,以決定優先服務的「目標族群」。

常用評估面向包含:

  • 【市場規模】:客群是否具備足夠量體(大眾市場 / 小眾市場)。
  • 【成長潛力】:未來是否持續擴大、消費力成長幅度。
  • 【可觸及性】:客群習慣會出沒的的行銷管道。
  • 【競爭強度】:客群受到競品影響的程度。
  • 【獲利能力】:客單價、毛利率與顧客終身價值(LTV)。

步驟三、產品/品牌定位(Positioning)

產品/品牌定位的核心在於,品牌應在目標客群心中建立「可辨識、可記憶、可被選擇」的價值主張。然而,定位若僅停留於描述性口號,往往難以轉化為有效的競爭策略。

因此,同樣可搭配行之有年的「SWOT 分析工具」找出品牌的優勢、劣勢、市場機會、威脅,確認品牌自身的主張與能夠交付的價值與限制,並確保定位符合市場環境與需求方向,降低失準風險。最後,如同《峰值體驗》一書中提到的一樣,將「訊息」刻在目標客群的心中。

而進行 SWOT 盤點,聚焦與品牌定位相關的要素:

Strengths(優勢):你能穩定交付的競爭能力

  • 產品差異、技術能力、供應鏈效率。
  • 品牌信任、口碑證據、內容資產。
  • 通路能力、會員經營、數據洞察與精準投放能力。

Weaknesses(劣勢):目前限制你成長或落地的短板

  • 產品線不足、交付能力不穩。
  • 品牌辨識度低、信任證據不足。
  • 組織資源有限、內容與素材產能不足。

Opportunities(機會):外部有利條件或需求上升的方向

  • 消費者偏好改變、需求升溫。
  • 新通路/新平台紅利、技術成熟。
  • 競品策略轉弱、價格帶出現空缺。

Threats(威脅):外部風險與競爭壓力

  • 競品加速擴張、價格戰、補貼戰。
  • 平台政策變動、廣告成本上升。
  • 法規限制、供應不穩、景氣下行。

透過 SWOT 分析後,就能針對不同的目標受眾,擬定下一步落地的執行計劃,如下:

  • 產品主打(核心品項、規格、組合)。
  • 價格策略(定價帶、促銷門檻、訂閱/會員設計)。
  • 通路配置(官網、平台、門市、團購等)。
  • 溝通策略(內容主題、廣告訴求、素材角度與 CTA)。
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SHOPLINE 商家如何用商店功能進行 STP 分析?

瞭解完 STP 分析後,品牌或許也已完成初步的分析結果,但想要提高行銷的精準度,勢必能透過更多的「第一方資料」來強化分析結果。而對於 SHOPLINE 商家而言,可以透過「顧客分群」來進行市場區隔,之後就能針對不同受眾設計差異化訊息與促購活動,藉此提高行銷效益。

一、Segmentation(市場區隔):運用「顧客分群」功能建立溝通名單

在 STP 的第一步,品牌需要先釐清「有哪些不同類型的客群?」,對 SHOPLINE 商家來說,可以從後台左側的 「顧客管理」→「顧客分群」 開始,依照「基本資料、顧客標籤、商品偏好、造訪行為、消費行為、接受優惠宣傳」等條件進行精準分眾。

假如你今天想要提高品牌的回購率,你就可以透過系統,篩選出「近期瀏覽指定商品但尚未下單的潛在顧客」、「曾把商品加入願望清單的高意願族群」或是「對特定品類有穩定回購行為的會員」等,把分群建立好以作後續規劃。

SHOPLINE 顧客分群功能示意
SHOPLINE 顧客分群功能示意
詳細應用參考:《建立顧客分群 - SHOPLINE 常見問題

進階:用 SHOPLINE「智慧 RFIM 分群」強化「市場區隔」效果

若品牌希望把市場區隔做得更細,也可以搭配 SHOPLINE 智慧 RFIM 分群,更細緻化地抓出溝通對象。而智慧 RFIM 分群也是根據國際標準 RFM 分群模型,再加入 SHOPLINE 獨有的「社群互動」資料建置模型共同演算,構築「RFIM 價值模型」9 大智慧分群條件,例如:Top 顧客、忠誠顧客、活躍顧客、沈睡顧客、準備回購客等,對應顧客在「曝光、轉換、留存、推薦」等不同漏斗階段的價值狀態,直接找出最具潛力的受眾。

延伸閱讀:《如何用「RFIM 價值模型」解決會員分眾行銷痛點?結合行銷漏斗 3 階段最大化顧客終身價值!

二、Targeting(目標市場):選定目標族群後,擬定客製化訊息跟合適管道進行溝通

在 STP 的第二階段,則是要進一步判斷,哪群受眾最值得投入資源,且最有機會帶來營收成長。對 SHOPLINE 商家來說,前一步驟所整理出的分群資料,就是選定目標市場的依據,而這時只要對應到品牌的行銷目標,就能開始擬定客製化溝通訊息,並藉由這群顧客習慣的管道進行溝通。

舉例來說,同樣以提高品牌回購率為例,當品牌建立好分群後,就可以開始針對這群人擬定有效的溝通訊息,並且在適合的溝通管道傳訊息給他們,像是習慣用 LINE 的群體,就建議品牌用 LINE 傳促銷訊息;如果是上班族為主的群體,就推薦透過 EDM 並挑選開信率高的時段傳訊息,藉此讓行銷效益能有所提升。

另一方面,如果品牌習慣以 EDM 來溝通,並且希望能透過傳訊息的數據優化溝通效果,這時就能使用 SHOPLINE 的自動化行銷系統「SmartPush」來幫助品牌,不僅可以提供品牌查看信件的開信率、點擊率等指標,還能直接看到「銷售額」(SHOPLINE 獨家)、「信件點擊熱圖」、「用戶轉換漏斗」、「URL 點擊報告」等圖表,讓品牌快速得知信件哪些按鈕最多人按、在哪些階段顧客離開、信內哪些連結比較多人點擊、哪些溝通訊息最容易讓人買單等,來作為優化目標市場溝通成效的參考。

延伸閱讀:《這年頭 EDM 行銷還有效?SHOPLINE 自動化行銷系統「SmartPush」登場!三大功能結合 ChatGPT 讓你不用 30 秒就能快速發送導購信件

三、Positioning(品牌定位):以數據驗證品牌主張,讓定位真正落實在購物體驗中

最後,當你進行分眾行銷溝通一段時間後,就能開始檢視自己品牌的定位是否有被消費者持續買單,因此品牌必須進行「數據驗證」。不管是查看執行前後的銷售表現成長,亦或是消費者在網站上的互動行為差異,任何消費者的數位足跡都是能驗證定位是否有效的關鍵。

而對 SHOPLINE 商家來說,要做到這點也相對容易,只要透過 Shoplytics 數據分析中心的視覺化報表就能挖出很多洞察。

舉例來說,你可以到後台的「報表及分析」→「Shoplytics 數據分析中心」,接著選擇「顧客」→「分眾分析」。這時你可以快速看到不同消費狀態的顧客的表現,如消費次數、平均消費金額、顧客終身價值、購買週期等,同時可以透過報表中右上角的「選擇前期比較」挑選要比較的月份,這時就能知道你前後操作的成果。

同樣以提升品牌回購為例,就能比較你分眾行銷前後的回購率、購買週期等差別,同時可以清楚瞭解到是哪一種分眾群體表現最好,將其名單匯出後,拿去與其他分群做比對,慢慢幫助品牌描繪出更清晰的族群輪廓,也能讓後續行銷內容調整上有更多參考方向。

Shoplytics 分眾分析報表示意
Shoplytics 分眾分析報表示意

總結

看完以上內容,其實 STP 分析法只是幫助品牌釐清行銷思路的工具,而實際透過第一方資料的搜集與應用才是品牌能提高銷售表現的方法,因此建議商家們可以多加透過 SHOPLINE 商店的功能來測試品牌策略是否有效,持續地優化與調整,讓品牌能夠讓每一分預算與每一次溝通,都可更接近「對的人、對的情境、對的訊息」。

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(文章封面圖片取自 Freepik)

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