《15周年特刊》四大關鍵趨勢(三) Performance$ 數據淘金

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作者:凱絡週報編輯小組

前言:優化,是數據帶來的力量

媒體花費更精打細算,績效行銷興起

媒體愈來愈多,消費者注意力被分散,媒體效益被稀釋時,廣告主開始要求每一筆行銷支出的報酬率,訴求績效導向的行銷思維應運而生。何謂績效行銷?簡單來說績效行銷的目標就是要驅動某個特定動作,而廣告主則在該動作完成後才須付費,與追求曝光的傳播目的不同。IAB認為符合四個條件,就可稱為績效行銷,包含行銷活動目的較著重在驅動消費者的行為因果可被明確衡量即時優化大部分情況,消費者完成動作才須付費。數位環境實現即時優化,因而使績效行銷後勢看漲。

電商興起,所有投資都可被數字衡量

近年,台灣的電子商務持續活絡,資策會產業情報中心(MIC)估計今年台灣電子商務產值可望成長至7,673億元,年成長率達16%,預期2015年時可望成為下個兆元產業。在全數位化的電子商務環境,消費者的一舉一動都可被追蹤,例如:在官網曾瀏覽過的商品、哪些商品放入購物車中、哪些商品沒有結帳…等,因此數據對電子商務的意義不僅是了解現況,可從中獲利,並預測商機。

不過現況卻是…多數客戶仍在著手解決眼前問題,或是看不到數據背後的意義,因此還無法想像因數字、優化所帶來的未來利益。本篇專題將從講求績效的優化操作,談到數據,並介紹從數據淘金的國外案例。

媒體花費的投資報酬率被質疑,績效行銷興起

受惠於程式化購買(programmatic buying)與其他技術平台的發展,讓即時量測與優化得以實現,因此現在台灣已有許多訴求績效行銷的代理商成立,著重於搜尋引擎優化(SEO)、關鍵字優化、甚至媒體購買方式優化等。

聽過A/B Testing嗎?

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A/B Testing就是一種即時量測與優化的實踐。在決策者做出決定前,用一小部分具代表性的流量來測試消費者喜好,並選擇轉換率更高的選項來達成目的。目的在使用更科學的方式根據消費者喜好幫助決策者做出更快速達到目標的決定,而非決策者本身的直覺或感受。

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這是在數位環境中才能執行的即時優化概念,不只可以運用在網頁上,也能運用在電子郵件行銷、廣告創意、視覺細節、甚至是測試新概念。透過量化結果決定執行方向,而且A/B testing也能持續優化,改善數位表現。

追求績效前,先有明確的量測方式

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iProspect行銷資料分析技術協理黃志雄認為要追求Performance,就應該要有正確的量測(measurement),而明確的衡量方式得具備三個前提:工具、明確關鍵績效指標與雙方認同的查核流程,才得以了解媒體成效歸屬。

Amnet台灣業務總監王冠翔也認為,優化數位廣告表現只能有一個目標,要不滿足降低每點擊成本(CPC),要不做到最好的每行動成本(CPA),當兩個KPI互相拉扯的時候,就難以達到最佳成效。所以,最好能秉持one budget, one KPI。

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績效行銷愈接近消費者的最後一哩,行銷結果愈可信賴

  當網路廣告的衡量結果是採用每點擊成本(CPC)計價,也決定品牌與消費者的關係只能追蹤到點擊當下,就電子商務與遊戲等客戶的經驗;如果廣告主進一步將數位廣告成效設定在每行動成本(CPA)或ROI時,就更能追蹤到消費者將錢掏出來的那一刻,而那才是真正縮短消費者腦袋到口袋距離。

 

 

追求績效的另一個體現 – 受眾購買

 

另一個強調績效表現的數位行銷,就是即時競價(RTB),RTB在過去十年一直是搜尋引擎行銷(SEM)的一部分,而近年則在展示型廣告中的應用快速成長。RTB是一種買受眾(Audience Buy)的概念。網路廣告剛起步的年代,廣告主若想刊登廣告,主要是挑流量大的版位做購買,這種方式稱為媒體購買(Media Buy)。在進入Audience Buy時代後,廣告訊息可以跟著消費者移動,因此每千人次曝光成本(CPM)的意義就不同了。

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從蒐集消費者數據的角度來看媒體經營,廣告主應多著墨於經營自有媒體(owned media),蒐集到的數據可以串聯銷售資料、會員資料與社群媒體等。所以,若廣告主可以好好運用這些資料,未來就會是以購買受眾的方式做精準行銷,更了解消費者。

Ament台灣業務總監王冠翔認為,因為數據的累積與運用,廣告得以進行更精準的投遞;而藉由精準行銷,可以在ROI上看到更好的表現;於是廣告主又有更多資源得以累積更豐富的數據,無論是消費者或是媒體表現等,又將這些數據回饋到下一次的精準行銷中。這樣的循環可同時用於績效行銷,與內容產製/調整。而他稱這樣的循環為Golden Cycle。

優化到某個程度後,你手上已有許多數據…

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組織數據整合不易

累積消費者資料好處是,可以將消費者視為單一個體(individual),進而為「他」提供客製內容、優化內容等。說起來簡單,不過eMarketer最近的調查表示:87%的受訪企業表示要結合銷售與行銷端資料以建立全面的單一消費者觀點是具有挑戰的。部分受訪者表示自家公司使用超過36個不同的資料收集系統、與廠商,甚至有的超過100個,進而造成數據管理分析事權不集中。企業要整合這些散落各地的資訊,誠屬困難。

企業該如何調整投資、資源或組織結構 因應數據時代?我們建議數據分析團隊應該要能直接對最高決策單位報告,此外,對數據的重視應該從公司高層開始展現,由上而下帶動所有人對數據的重視。

 

下一步:整合數據,從中淘金

Big Data 商機上看2500億美元

  行動裝置、社群平台、穿戴式裝置、以及物聯網都將推動資料的爆量成長,因此,從資料分析獲取商業智慧成為近年顯學。經濟學人智庫(EIU)對亞太地區企業調查指出,許多企業相信巨量資料是創新能力與獲利來源,近半數企業認為藉由巨量資料的應用,可提升營收25%以上;估計巨量資料2014年的全球潛在商機高達2,500億美元。

Gartner調查發現,企業紛紛開始決定投入巨量資料,而回答沒有打算投資巨量資料的企業,也從去年的31%下降到今年的24%。研究人員表示,在連續三年的研究當中,提升客戶體驗與流程效率一直是企業試圖解決的最熱門領域,尤其在交通運輸、醫療、保險、媒體與通訊、零售及銀行等產業。

Big Data 願景很美好,但沒那麼簡單

  各行業都期望透過數據獲得更多商業智慧,電通安吉斯媒體集團透過訪談全球30位資深管理階層,了解目前各國面對數據分析時的窘境是:80%的時間花費在資料蒐集與清整,20%用在數據分析;資訊儲存散佈,導致數據間的正確性不一致;以及企業難以取得所需要的資訊。數據分析的願景很美好,但執行上真的不簡單。

數據無關大小,就看是否具備價值

一般認為大數據的定義是:資料具備數量(Volume)、多樣性(Variety)和速度(Velocity)三項指標,不過資料的「價值」(Value)也是不可或缺的條件。何謂資料的價值?因人而異。為了讓數據產生意義,資料必須有效率地經過截取、儲存、清整、盤點與分析。最重要的前提是:企業到底想解決什麼問題?

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數據來源有很多,翻翻口袋就有

談到數據分析,或許有人會擔心「好像沒有夠聰明的資料可以分析」,從右側的資訊圖表可得知:企業數據來源非常多,包含企業內外部,內部人事資料、業務資料、採購、行銷,甚至進一步交叉比對政府公開數據,都可獲得有價值的分析。

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分析數據不是定期出報表,是賦予資料價值

習以為常的報表堆砌著大量資料,但有多少人會細看每一筆資料?資深管理階層想知道的資訊愈簡明,可能只是一個結果、一句分析或insight。因此分析數據不只是定期出報表,更是將這些數據賦予意義,用以幫助企業決策。因此數據分析最終是要得以執行的。以左圖金字塔為資訊分類,商業智慧(Business Intelligence)是來自轉換資料成為智慧的過程。

Data用以改善顧客體驗,創造企業優勢

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Uber預測乘客目的地

Uber向來仰賴數據資料,希望透過預測消費者目的地,來提升顧客體驗。因此他們結合三個主要變數:使用者的歷史紀錄、其他使用者的行為(叫車時段、距離、目的地),與特地地區的總人口,以及其他因素來判斷目的地,例如該區域是否有特殊的餐廳或酒吧。這個演算法經測試後證實Uber能以75%的機率來預估乘客的目的地。Uber從了解它的消費者而獲得更多寶貴資訊,用以改善乘車經驗。未來,Uber將會更了解使用者,使用者也會更仰賴他的服務。

Pandora幫歌手規劃巡迴演出

網路電台Pandora是在美國、澳大利亞和紐西蘭提供服務的自動音樂推薦系統,使用者輸入喜歡的歌曲或藝人,該服務即可播放曲風類似的歌曲。使用者給予每一首歌的回饋,都會影響之後的歌曲推薦。每月超過7,200萬的活躍用戶。除了分析用戶的基本統計資料外,Pandora進一步了解他們的音樂偏好、收聽時間、收聽地點與收聽裝置。再將用戶資料反饋給唱片公司與歌手,幫助刺激各地的音樂銷售與規劃巡迴演出。今年5月宣布將為歌手提供即時用戶圖表,種種都在強化Pandora與唱片公司間的關係。

結語

  • 數據非萬靈丹,只是工具箱工具之一。過去是不斷地蒐集資料,現在與未來則是要將這些資料再應用在消費者身上,為品牌創造優勢。但前提是,企業必須要先定義問題、並理解資料間的脈絡,才會找到屬於自己的創新機會。
  • 一旦開始蒐集消費者數據,意味者企業將與消費者產生長期承諾。廣告主期待數據能立即見效,但數據是需要長期累積才會發揮影響力。此外,也不要將數據看成是短期活動的額外收穫,而是要有長期的策略以支持數據的蒐集與累積。

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  • 迎接二十一世紀最性感的職業 資料科學家(Data Scientist)2012年哈佛商業評論 (Harvard Business Review)以「21世紀最性感的職業」介紹資料科學家,這是一個需要具備多重能力的跨界人才,數學、統計或資工是基本能力,具備社會、心理、人類學等領域反而更擅長解讀數據脈絡。而他們所做的這些事情,能提供更深入的分析,不只是有What,而且更有機會回答How和Why。

 

圖片/資料來源:

http://theknowledgeengineers.com/

http://audiencewatch.me/

Business Insider(2013/12/10)

工商時報(2014/05/22)

工商時報(2014/09/29)

http://www.qlik.com/

Mashable (2013/11/05)

FastCompany(2014/09/08)

FastCompany(2014/09/25)

re/code(2014/04/24)

http://www.barcelonagse.eu/

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