陽獅銳奇總經理宋星:別只看 ROI,助轉率才是重點!

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由 MMdc 關鍵數位行銷及資策會產業推動處合辦、dcplus 數位行銷實戰家協辦的「第四屆高階經理人數位策略高峰會」今天下午在張榮發基金會國際會議中心登場,這次會議內容主題圍繞在大數據。然而說起大數據,行動數據卻是每個人不得不關注的焦點。

從行動數據看世界趨勢,重度行動使用者人數已成世界人口排名第四大

Yahoo 亞太策略暨業務營運部資深分析師羅荷傑一上台,就向大家分享了他們透過 Flurry 所觀察到的數據。以 Flurry 最新的調查數據來看,可以發現,每天使用 App 超過 60 次的重度使用者正在逐年成長。若以全世界人口排名來看,2015 年重度使用者數量將成為全球人口排名第四大。

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App 目前的獲利來源,主要分為 In-App 購買與行動廣告兩種,從數據上可以發現,雖然行動廣告在 2014 年仍是全球行動產業收入的主要來源,但在 2015 年,有愈來愈多的消費者是願意付費購買內容的,這也造成 In-App 購買收入已逐漸大於行動廣告的收入。

另外一個有趣的趨勢,還包括,美國人在手機上所花費的時間,有 90% 都是在 App 上,僅 10% 是在瀏覽器上。而當中,包括花在娛樂、社群、通訊上的時間都是逐漸成長的,僅花費在遊戲上的時間是下降的。

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這可能是因為,在過去的 18 個月以來,並沒有誕生類似像憤怒鳥、Candy Crush 這樣大賣的遊戲,另一個因素則是有一部份的人,已經轉為從玩家,變成觀看別人玩遊戲,甚或有可能是喜歡付費加速遊戲破關的人變多了等因素。

然而在從數據看出當前世界發展的現象和趨勢之後,品牌也許更好奇的是,數據能為他們帶來什麼樣的幫助?

數據,能幫品牌摸清對手底細

SimilarWeb 國際副總裁 Avi Wiesenberg 表示,身處大數據時代,許多企業都聲稱自己擁有大數據,甚至懂得如何利用技術將其運用於商業,但這些公司口中所謂的「數據」,往往指的僅是自己公司手上的數據,但,對於一家公司的經營,競爭者的情資和數據同樣必須得重視、不能忽略。而這恰好就是 SimilarWeb 正在做的事。

SimilarWeb 是一家成立於 2007 年的以色列公司,是一個專門提供客戶網站排名和競爭性數據分析的網路平台。該網路平台主要依據大數據分析技術提供客戶其競爭者的數據與資訊。不過 台灣目前較常使用的是 ComScore 以及 Alexa。

Avi Wiesenberg 表示,以台灣較特別的數據來看,台灣的社群流量是世界平均值的兩倍,在東亞國家中,社群流量又位居第一名。而當中又有 91.19% 的流量是在 Facebook 平台上,3.16% 在 YouTube 上、2.30% 是在 Plurk 上。(編按:以 YouTube 與 Plurk 的量級來看,這個數據可能不太正確)

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另外若再以台灣品牌 HTC 和大陸品牌 OnePlus 手機來看,可以就流量觀察出兩家品牌在行銷策略上的不同。像是 HTC 的流量多來自搜尋,看得出他們在搜尋引擎最佳化上做的努力;另一方面,我們也能發現,OnePlus 在直接流量上表現較 HTC 優異,由此可見在消費者導流上,兩邊公司各自著重的策略不同,所造成的不同結果。

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更進一步,我們還可以從來自搜尋引擎流量上的數據,去看哪一個網站是最能幫助 HTC 進行導流的。

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不僅如此,包括你的顧客最常上哪些網站、什麼樣的關鍵字是你的競爭對手最能打動消費者,又或你的競爭對手獲得多少的行動版網頁流量等,都可以透過 SimilarWeb 的數據分析一目了然。

數據,能創造好的行銷效益評估

而除了摸清對手底細,數據也能幫助廣告主做行銷效果的衡量。

陽獅銳奇總經理、網站分析星期三創辦人宋星表示,過往廣告主在傳統媒體上投放廣告,其效益評估,在平面媒體上只能靠發行量、電視只能靠收視率,戶外的話就看人群覆蓋率。

但在網路的年代,透過數據的輔助,行銷效益的評估將可以更加準確。不過,這也同時引發了某些問題,值得大家注意。

宋星表示,在中國,他們喜歡將廣告主區分成兩類,其一為效果類廣告主、其二為品牌類廣告主。效果類廣告主,凡事看的是 ROI,但其造成的是唯效果論和規模的困境。

以通路為例,假使今天品牌因為該通路的轉換率不高,就刪減掉這個通路,也許整體 ROI 乍看很高,但行銷規模卻也大大的降低了。而這就是我們必須注意的地方,宋星提醒,消費者受廣告的影響是一步步的,並非一時的,而這也正是「SIVA」模型應運而生的關鍵。

「SIVA」4 個字母分別代表的是,解決方案(Solution)、資訊(Information)、價值(Value)和入口(Access)。而目前的廣告效益評估,是必須要能夠監測到這整個過程。

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至於如何才能監測到一個訂單的誕生,其效益到底該如何計算?宋星則引用了歸因模型(attribution models)的概念。

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以新浪的例子來說,新浪的流量其實很貴,而從其最後的轉換率卻很低,讓人感到糾結,到底該不該繼續買其上頭的流量,但如果品牌能從歸因模型的角度來看,卻可以發現新浪的助轉數很高,而這才是新浪其行銷效益上真正的價值。

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最後有關品牌類廣告主的行銷效益評估,宋星說,由於這類型的廣告在意的是品牌名聲,以及品牌的影響力,而這攸關廣告主對消費者人心的衡量。但畢竟「人心是最難測量的」,所以未來可能的方式,像是比如運用腦波對該廣告的反應等方式可以測量出,不過這類型的測量方式當然還有待更成熟的發展。

數據,能帶來個性化行銷

最後,大數據的應用,尤其是行動數據,還能夠幫助廣告主做到個性化行銷。

什麼是個性化行銷?E-Bizcamp 共相資訊創辦人暨執行長、網站分析星期三共同創辦人顧青舉例,傳統的行銷方式,品牌不分顧客的消費行為、興趣喜好等,一律投放以同樣的廣告,帶來的結果往往就是效果不彰、浪費資源。

然而,透過數據的分析下,以線上旅遊訂購網站為例。品牌可以在針對出差顧客和喜愛度假的顧客,提供不同的廣告訊息,比如讓喜歡度假、經常上該網站預定商品的顧客擁有較大的優惠,或者提供相關的行銷訊息,創造更高的訊息打開率和點擊率。

另外,MIGO 台灣區總經理夏雨農也同樣分享了他們如何幫助廣告主做到個人化行銷的案例。他表示,他們僅需要透過品牌的會員資料與交易資料,進行數據分析,就能幫助客戶在最適當的時機,投放最適當的廣告訊息給消費者。

MIGO 一共將消費者分成五個階段,包括新顧客、主力顧客、瞌睡顧客、半睡顧客,以及沈睡顧客。夏雨農解釋,由於每個顧客購買東西的週期不同,所以品牌必須瞭解顧客們當前的狀況,投遞廣告,才能真正達到好的行銷效果,否則很可能的狀況是,明明該顧客在下個月就會以原價上門消費了,但品牌卻為了當月的營收,投放優惠訊息給該顧客,反而錯失了賺錢的機會。

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