專題報告:告別CPC,迎接CPA時代-準確估算網站CPA

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作者:Performance Hub 史修辭

前言:難以計算的轉換成本

  • 程序化購買的出現,降低了廣告購買的門檻:可以自行決定投入預算、優化目標、購買模式的DSP(Demand Side Platform),能實踐以廣告主的目標受眾進行設定,並利用數據透過即時競價(Real Time Biding)自動化購買廣告;因此改變現今整個數位廣告的購買版圖。
  • 無論使用哪種數位廣告購買方式,銷售量、名單數、下載數…等線上轉換行為,才是客戶關心的KPI。每個產業都有各自獨特且複雜的轉換流程,CPA(cost per Action單位轉換成本)掌握不易,因此不少行銷人員會以相對簡單卻暗藏陷阱的CPC或CTR為指標。本篇專題將分享估算CPA的實戰經驗。

慣用的CPC與CTR,是虛榮指標

  • 由於轉換量或轉換成本的難以估算,許多行銷人在設定KPI時,會以相對簡單且有脈絡可循的CPC或CTR作為KPI,因為在以CPC為購買條件的媒體平台上,CPC一旦談定了,就能將預算除以CPC換算出點擊數,再將點擊數除以CTR換算出廣告的總曝光數,這樣可以輕易地換算出大致的媒體表現成效。
  • 但其實CPC或CTR對客戶的業務目標而言,不具有任何價值。線上廣告製作網站Bannersnack認為,CPC或CTR只不過是一種「虛榮指標」,這些指標通常是綁計價,且可透過設定操作(設定出價上限與指定較沒價值的位置)讓「一切媒體表現都看起來很好」。
  • 雖然進站流量是網站行銷的基礎,但也常常有廣告主買進了大量、便宜的流量卻沒有帶來任何轉換。「媒體成效良好,但轉換成效差」,讓行銷人員常誤以為是產品或價格有問題,其實這是因為CPC的購買方式無法反映媒體策略到底離客戶的業務目標更近,抑或是更遠?

估算CPA的四大前置作業

  • 如前所述,CPC/CTR或大部份的媒體成效,可能跟網站轉換沒有直接關係。若流量不適合作為轉換的關鍵指標,那麼行銷人員應該根據什麼推估CPA?以媒體代理商來說,主要還是要考量從各媒體(來源)進站後的行為表現。
  • 根據經驗,推估CPA至少須做好以下四項前置作業:

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使用網站分析工具,須先檢查資料量與可靠性

  • 不管使用哪一個網站分析工具,在評估CPA時,都需要注意以下三件事:

1.數據可靠性:網站上的分析數據是否正確且完整無遺漏?

2.轉換目標設定:網站的轉換目標是否明確,並且已經依照目標利用分析工具完成轉換的設定?

3.數據量充足:在指定的時間區段內,是否有充足的資料量(流量、轉換)可供評估?

  • 一般行銷人員跟客戶要求網站分析工具的權限後,首先必須檢查網站是否完整的佈署追蹤碼,目前已有許多工具都可以檢查是否有遺漏代碼。如果要明確地計算轉換成本,卻在分析工具上看不到針對轉換設定的事件/目標,後果就是白忙一場,很多人會用經驗上的數字類推網頁流量的停留時間,去告訴客戶轉換大概會多少,但直接設定完成轉換無疑是最好的選項。

參照匿名同業網站數據,設定Benchmark

  • 關於資料量的充足與否,一般建議可以先在完成分析工具的佈署一個月後,先開始進行Benchmark的設定;如果不是新的網站或剛埋追蹤碼的網站,則不需要以一個月為限。
  • 拿Google Analytics來說,若設定時願意以匿名方式與Google共用資料,就可以在系統中看到基準化報表,GA會將你的網站數據與其他匿名的同業進行比較,這對於評估網站表現來說是非常有價值的工具。GA會將網站規模區分成數個層級,建議應依據目前網站的單日活躍使用者進行對照,然後選擇合適的區隔進行觀察。

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  • 挑好區隔後,從報表下方應該可迅速了解網站的各流量分組/裝置等區隔,跟其他同業相較是否過多或過少,流量品質是否太差?建議網站的各項區隔數據都不要距離Benchmark太遠,才不會影響後續推估轉換的準確性。

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明確分組網站流量的來源媒介

  • 流量分組/歸屬(Acquisition)是相當重要的,正確的分組除了可以幫助瞭解網站流量的來龍去脈,更可以協助我們在建議新媒體/新版位時,利用自然流量類推該媒體的流量表現。
  • 以Google Analytics為例,未透過付費媒體或電子報導量的網站管道,會分成以下四種:

1.直接流量 Direct

2.隨機搜尋 Organic Search

3.社交網路 Social

4.推薦連結 Referral

  • 有些人會認為社交網路(Social)也是一種推薦連結(Referral),因為其實都算是外站流量。
  • 本文不詳述各管道的GA分組定義。其實,流量分組的基礎在於各流量的來源/媒介來源/媒介是更為重要的參考維度,直接參考管道分組的流量來類推CPA有點過於粗糙,一定要確認次要維度來源/媒介的組成是否明確可靠。

透過進站數據估算 CPA   STEP 1

  • 以臉書KOL合作專案為例,本次廣告會以貼文形式出現在Facebook的動態牆,客戶希望透過該貼文獲得預約來店的名單,因此需要預估轉換成效。
  • 以GA工具為例,在確認客戶的GA(數據量/準確性/有埋事件)正確後,可以先將時間區隔調整成對照專案的時間維度,從來源媒介報表中尋找類似的自然流量表現:

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  • 從上圖可以看到在指定的時間範圍內,Facebook的自然流量在7,486的造訪次數下,帶來了19筆轉換,轉換率為0.25%,此時可以參考一下行為指標中的工作階段時間長度指標;接著,也可以參考客戶指定Landing頁面的流量品質指標。

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透過進站數據估算 CPA   STEP 2

  • 利用Landing頁面的平均工作階段時間數字設定區隔(停留時間>73秒,未跳出的使用者),重新觀察Facebook自然流量的轉換表現:

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  • 接著,假設KOL的媒體投放費用為5萬元,預估不重複點擊的CPC可以到$25,因此可計算出訪客數為2,000。在不考量後續的媒體投放數據優化的狀況下,可以得到以下的結果:

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透過進站數據估算 CPA   STEP3

  • 最後,計算本次KOL媒體專案的預約來店CPA,預估CPA表現會是NT$8,333元左右,其實這樣的估算結果雖然可靠,要但提醒行銷人員注意的是:轉換還有其他的變因,本文僅以較簡易、保守的方式初估,實際執行時因為經過優化,CPA通常會更好
  • 即使只考量媒體管道的問題,在前頁的估算中也沒有計算後續執行上客群設定應用及CPC成本優化的估算。假設調降CPC費用,專案就能導入更多流量,則CPA也有機會下降;或是透過匯入網站使用的資料,讓廣告投遞排除「造訪過網站且停留時間不好或直接跳出的使用者」,相信也可以提升該活動的轉換率。

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結語:揮別CPC時代,做好媒體轉換預估

  • 近來常聽到一種說法,「在數位行銷的世界中,所有的目標都是轉換」,某方面來說,做廣告行銷的重點在於影響消費著的決策,隨著數位行銷技術的進步,這些流量的分析工具很實在地將消費者的使用行為數據化、圖表化地呈現在我們面前。數據化意味著可透過清楚的指標計算、優化每個管道及程序。
  • 隨著數位媒體之間的競爭,網路流量詐欺及品牌安全的議題興起,追求流量或是CPC的購買已經不再能滿足每個廣告主的需求。透過更進一步預估轉換指標獲得CPA,代理商才能更連動地感受客戶生意冷暖,依據清楚的數據穩健執行規劃,或者對客戶提出更明確的數據承諾。

 

資料來源:

bannersnack blog(2015.04)

GA截圖

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