是「行銷數位化」不是「數位行銷」!專訪印度電商霸主印度 Flipkart 與 eBay 市場行銷暨客戶專案負責人 Shoumyan Biswas

Flipkart 成立已經十年,Biswas 認為 Flipkart 能長期穩佔印度電商第一名寶座,主要靠的是掌握幾項重點:
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▲ Flipkart 行銷暨客戶專案主管 Shoumyan Biswas
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印度,這個有著 13 億人口的潛力市場,早在近年成為國際電商覬覦的必爭之地,然而地廣人多又在宗教、社會、文化、歷史各方自成一格,不論是中國還是美國巨頭想要落地都相當困難,阿里巴巴透過入股的方式投資 Paytm 支付和 Zomato 餐廳評價、Bigbasket 線上雜貨等當地平台,才打進了印度市場;亞馬遜則是正面挑戰把自己的品牌引進印度,不過仍追不上穩坐當地龍頭的 Flipkart,居於第二。

我們訪問到印度 Flipkart 與 eBay 市場行銷暨客戶專案負責人 Shoumyan Biswas,請他談談對於行銷的看法,以及讓印度市場如此難以攻克的市場特性是什麼。

Biswas 觀察,印度 B2C 的電商市場大約有 3-3.5 億使用者,電商市場產值 1-2 億美金,有 5000 萬中小電商商家,其中 7000-9000 萬都是落在零售產品。超過一半電商消費者為非都市人口,約三成為上班族,其中男性又比女性多。熱銷類別則分別為品牌服飾、消費電子產品。特別的是,印度電商交易行動化程度非常高,最多交易數的介面分別為 app、行動版網頁。

Flipkart 成立已經十年,就算全球的電商平台龍頭亞馬遜亦未撼動其地位。Biswas 認為 Flipkart 能長期穩佔印度電商平台第一名寶座,主要靠的是掌握幾項重點。第一,印度人口 13 億,網路使用者也有數億,市場非常大。第二,人口結構中年輕人比例很高,而這個族群對於高科技適應得特別快。第三,印度不只大,還更多元,不同文化、地理環境、宗教信仰都是必須深入印度草根才能理解的細節,絕非照搬國外成功模式就能輕易立足。

Biswas 說道,Flipkart 不像一般的數位行銷買流量,他們最大的投資是了解使用者,並加以應用。所以在 Flipkart 透過社群網路參與提升 engagement,同時用機器學習轉換率,而非著眼於流量。Biswas 認為,這就是他們對數位行銷的獨到理解,Flipkart 不是不做數位行銷,而是在數位時代做行銷,「行銷」這件事就徹底「數位化」了。「以前用電視投廣告,沒有人說這是『電視行銷』,現在也是一樣道理。」Biswas 短短一席話,卻清晰地展現了印度電子商務平台從骨子裡晚美融合數據思維的商務模式。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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