雙 11 數據分享!廣告平台 Criteo 分析亞太電商消費趨勢

數據顯示雙 11 依然是台灣最大的購物節,而且黑色星期五則是最被電商忽略的潛力節日...
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▲Criteo 東南亞、香港與台灣地區客戶策略負責人劉映彤。Photo Credit: INSIDE/Mia
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以下內容取自 Criteo 新聞稿,經 INSIDE 補充與編輯後刊出。

開放網路廣告平台 Criteo 今天公布了季節性購物數據,顯示雙 11 依然是台灣最大的購物節,反映這是線上零售商強化與購物者互動的絕佳機會。2018 年雙 11 期間,台灣線上零售的銷售額暴增 327%。最佳銷售排行的產品類別前三名是時尚精品、保健與美妝產品,以及一般用品。

Criteo 報告顯示在 2018 年雙 11 中,台灣線上零售的銷售額激增的同時,流量增加了 133%,流量尖峰落在 11 月 11 日的中午時段以及晚上 9 點到 11  點。在各大購物季中,雙 11 的轉換率最高,增加了 83%。除了雙 11 ,其他購物節,例如:雙十節及雙 12,也是線上零售商發揮創意與購物者互動的大好時機。

Criteo 東南亞、香港與台灣地區客戶策略負責人劉映彤強調:「雙 11 的線上零售銷售額,每年成長的比例十分驚人。值得關注的是,過去電商品牌總以低價策略進攻購物節戰場,但根據我們的調查報告《我們為何會購買(Why We Buy)》顯示,低價並非唯一能贏得消費者青睞的方式。以整體亞太地區來看,近 63% 的消費者會在各品牌中選擇 CP 值最高者,另有 44% 的消費者偏好在產品選項最多的平台購物。雙 11 既然是最大的購物節,零售商應該思考如何以新方法在眾多優惠特賣中脫穎而出,例如推出新的產品線,或是擴大存貨、加快出貨效率來吸引新的客群。」 

劉映彤還認為,儘管黑色星期五在西方世界比較熱,但也不失為亞太市場可以把握的銜接促銷檔期。儘管現在可看見雙 11 和雙 12 之間的黑色星期五與數位星期一位於台灣電商流量低點,但是全球化趨勢下消費者開始漸漸接收到黑色星期五相關資訊,甚至透過代購消費,台灣的電商不妨把握這段時間做出差異化或有特色的行銷。

延伸閱讀:找 eBay、樂天一起「雙 11 」露天拍賣玩跨境合作代替競爭

劉映彤補充:「年底的購物季節通常在雙十假期後開跑。雙 11 仍是銷售力最強的購物節,且能將買氣延伸至歲末佳節,帶領線上零售的衝上一波高峰,和顧客有更多的互動。面對長時間的銷售旺季,零售商可借助數據分析,在數百萬種商品中列出熱銷品項,預測購物行為並整合線上及線下購物數據。借助例如Criteo 購物圖表(Criteo Shopper Graph)的工具,確保零售商能精準地對跨裝置及線上/線下投放廣告,在行銷過程中更加了解購物者,讓行銷如虎添翼,更重要是進而解決零售商最大的挑戰:做出區隔化。」

行動裝置所帶動的銷售不容小覷

台灣消費者使用行動裝置購物的比例甚高,只要看到心動的優惠活動就會立即下單。在雙十節與雙 11 中,行動裝置的銷售量分別成長了 40% 以及 41%。 

2018 年台灣各購物節的銷售數據:

  • 雙 11 :銷售額和流量分別增加 327% 和 133% 
  • 雙 12:線上零售銷售額和流量分別增加 153% 和 70% 
  • 雙十節:銷售額與流量分別提升23%及15%(依增長率排序)
  • 而雙 11 與雙 12 的流量轉換率,則分別提升了 83% 及 49%。

除了中國大陸、台灣,雙 11 在新加坡、馬來西亞,雙 11 都為年底購物季帶來強大的銷售動能。Criteo 建議想要在市場上開疆拓土的跨境零售商們,應該把宣傳活動延長到 12 月,趁著購物者在年終佳節興致高昂、互動最熱烈的時候,再創銷售佳績。


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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