塞掐 Side Chat Clubhouse 實錄:2021 MarTech 趨勢 feat. 愛料理創辦人李致緯

Google 淘汰第三方 Cookie、蘋果 iOS 14 IDFA 對隱私的新政策,產生顛覆性改革,而行銷長(CMO)的消失潮,也讓數位行銷界越加混亂。INSIDE 邀約愛料理創辦人李致緯來為大家解惑 MarTech 的趨勢謎團。
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Google 淘汰第三方 Cookie 以保障使用的隱私,已經不是新鮮事了。而日前 Google 也再次發出聲明強調,一旦完全淘汰第三方 Cookie,將無任何替代方案來追蹤單一用戶的個人數據。這樣的消息無疑為數位行銷與 Martech 界丟下一枚震撼彈。

除此之外,國外也慢慢興起一波 CMO 的消失潮,例如麥當勞、Uber 都紛紛取消行銷長一職,有些甚至改名成 CCO、成長長。這些內憂外患都讓數位行銷的未來,蒙上一層未知又神秘的雲霧。在後疫情的 2021 年,Martech 將會走上何處呢?行銷人又該如何因應?這次 INSIDE 特地在 Clubhouse 中午帶狀節目「塞掐偷駛車」中,邀請 INSIDE 的前創辦人,也是 iCook 愛料理的現任創辦人與技術長李致緯 Richard,來聊聊 2021 年 Martech 趨勢。以下是 3 月 5 日訪談的精華整理。

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面對隱私政策,有何行銷新觀察?

2021 年數位行銷有個很重要的概念轉變,那就是——簡單的事情都無法再持續下去。就像企業主喜歡撥預算下 Facebook、Google 廣告的原因,就是因為它很簡單。但隨著隱私權和瀏覽器技術變革的挑戰,例如 Google 取消第三方 Cookie,讓跨站之間的身分識別徹底根除,使「個人」的行為無法被跨站追蹤,其影響的層面有三——

  1. 跨站廣告的連動再也不會出現:假設在 Amazon 搜尋某本書籍,使用者被記下行為後,就可能會在滑臉書的時候又看到這本書籍的廣告。但在日後無法追蹤個人身分的前提下,這樣的廣告情境就會徹底消失
  2. 企業主在行動中的「歸因」難明確區分:數位行銷思維中很重要的概念,就是透過數據去分析消費者的行動,觀察成效原因的導購轉換點在哪個廣告檔期或活動。但無法追蹤個人身分後,就像是關了「天眼」一般,很難找到消費者行動的轉換原因。
  3. 廣告數據上看起來「成效變差了」:事實上成效並未變差,只是無法像過去一樣追蹤得如此透徹,例如 Apple IDFA 新政策讓廣告行為追蹤效期不超過 24 小時,如果消費者是因為 24 小時以前的廣告才進行購買的話,系統抓不到這筆行為,因此也無法「歸因」到廣告的成效上。

至於是否有解決方案?李致緯坦言,市面上的確有一些短期 solution,例如採用購買新 iPhone 開機時的指紋作為身分識別,但這其實是個不 OK 的鑽漏洞例子,雖然有創意但是不要學習。

而另一派的解法,則是最近在 Clubhouse 上討論很多的 Facebook 轉換 API(Conversions API),原則上就是不透過其他服務轉換,而是企業直接與 Facebook 串接消費者的數據,達成資料上的共享,完成第二方的資料串接。舉例來說,今天你到服飾網站去買衣服,下單成功後,服飾商家就把你的資料(手機電話、電子信箱)丟回去給 Facebook,檢驗你是否有可能是因為 Facebook 的廣告而導購來買衣服,進而對接你在服飾網站與 Facebook 上的資料,進行數據統一。

一日不內化數據思維,就一日無法數位轉型

作為技術背景出身的李致緯,認為數位行銷的優勢在於「數據」,有了這些數據,行銷人員就可以做精準的投放,並且透過全通路的數據去分析發生了甚麼事情。但傳統的媒體通路是比較難去做成效的測量,例如報章雜誌,這些很難去做廣告行為上的「歸因」。

而現在大家很常在說的「數位轉型」,其實還是要端看一家企業的體質是否夠「數位化」?要站上數位的浪尖,實際上要從骨子裡徹底內化「數位精神」。

例如李致緯去臺北市數位行銷經營協會(DMA)當評審時,就可以看出雖然廣告主做了很多數位行銷,但在這些專案背後可以看出資料是沒有被統合的,就知道這家企業的的數位整合還沒有做到位,這樣就非常可惜。若企業主無法做到資料統合,就可能因為重複投放等因素,浪費行銷成本,或是造成行銷人員的分析誤判,反而是扯後腿的行為。尤其許多企業會針對不同行銷通路,合作不同的 Martech 廠商或廣告代理商,多個合作廠商更可能導致後台數據的四分五裂。因此,若企業與多個廠商合作,必須在內部對歸因與數據判定有自己的分寸,並且統整會員資料庫,以避免數據混亂。

最重要的是,企業主與廣告主千萬不要覺得 Google 取消第三方 Cookie 不關自己的事。舉一個簡單的例子,大家不妨動手試試看:先從 Google Analytics 拉出分析報表,查看 iOS 訪客的流量。不要懷疑,十個裡面有十個例子,新訪客的比例都比其他管道來得高。這不是因為拿蘋果手機的人都有科技早期使用者的特性,而是因為 iOS 系統是最早去阻擋第三方 Cookie 的服務商,所以只要超過 24 小時,即便你是舊客,系統也識別不出來,會認為你的新客戶,因此新訪客的比例才會如此高。像這樣數據的誤判,其實對商業分析來說頗為嚴重,因此企業主不可輕忽其重要性。

行銷人該如何因應?

對於剛要開始數位行銷的公司,李致緯建議從最常用、最基本的 Google Analytics 開始。但不論行銷者最終想使用哪一套工具,都必須要建立起企業內部的數據儀表板,並且花點時間審視你現在手上有的工具。

並且,既然現在第三方個人廣告追蹤已經被根除的情況下,那至少企業必須做好第一方的數據資料整合。過往企業或許過度仰賴 Facebook 像素( Facebook Pixel )或 Google 廣告,替廣告主都整理並分類好用戶的興趣清單,而懶得建立起自己內部的會員制度或用戶清單,但這些都將被顛覆了!未來,行銷人員必須思考在企劃活動中,在徵得消費者同意的前提下,去做資料與身分上的累積,進而建立起企業的數據資料庫。

最常見的就是透過手機或購物前登入會員的方式,讓消費者留下自己的資料,甚至是保固、領試用包等等的操作,這些企劃的目的都可以累積消費者的行為與消費紀錄。這些趨勢其實從去年就默默開始,例如以前用紙本卡片就可寄杯,但現在必須要叫你登入 APP 使用服務。

然後面對龐大的海量資料,行銷人員往往會擔心如何與 Facebook、Google 下廣告時的受眾,進行整合。但其實只要一組蒐集資料最常見、最穩定的手機號碼,就能輕易綁定身分,就算跨平台、跨 Martech 操作也不用太煩惱。

CMO 真的要消失了嗎?

這讓李致緯想到,過去也曾被提問為什麼有些公司沒有技術長(CTO)?因為對科技公司來說,所有的內容、產品都是技術,因此每個人都需要有技術思維。他也坦言,「越不科技的公司才會有技術長」。而針對 CMO 消失的命題,似乎也可以使用這套邏輯。

像是數位原生的品牌 Uber,所有的產品線都跟行銷思維是綑綁在一起的,那其實就不需要特定有一個行銷長來當「行銷門神」。因此,規模龐大的 FMCG 品牌或數位原生品牌,內部的趨勢逐漸轉變為每個部門都有行銷職位,行銷角色已經無法統籌在特定一個單位,尤其牽扯到資料統合問題,若讓行銷獨自一個部門,對其他部門在做的事情不夠熟稔,就會出問題。

還是強調一點,企業的體質需要夠「數位化」,如何累積消費者與會員資料,並且與第二方做串接,這應該跟公司做 IT 建設一樣,成為最基本的企業基石,並且全員工都必須內化這個思維。

至於建議企業管理者投資在 MarTech 的成本佔行銷成本的比例,應該為多少比較好?李致緯認為,當然第一還是要因品牌而異,但平均給的建議數字為在行銷成本的 10% 左右。很多老闆會擔心,投入 MarTech 的成效較為緩慢,可能在短時間內無法馬上有建樹,但李致緯強調,這些行銷工具的目的都在於「把地基打穩」,這些 CDP、DMP 的資料庫建設,都能讓接下來每一檔行銷活動的數據成效,累積回公司內部的資料庫,這些都能在長期決策中,發揮很大的效用。

最重要的是,如果企業端目前對 Martech 都還沒有任何投資,沒有配合任何外部廠商或 IT 開發,還在使用三年前外包廠商幫你埋的 GA code,那真的不太行!請趕快動工開始著手 Martech。

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核稿編輯:Chris

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【社會數位轉型】交通安全不能靠運氣!經濟部AI智慧運輸新解方預防事故發生

居住在都市的人們,大多早已習慣使用電子票證搭乘大眾運輸,能自然而然透過即時公車動態資訊掌握交通時間,也多有騎乘共享單車的經驗,旅遊時更享受著機場無人化自動通關、國道 ETC 電子道路收費的便利。這些畫面也許你不曾留意,但都是智慧運輸科技改善生活的證明。
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疫情衝擊下,結合人工智慧、區塊鏈、加密貨幣、虛擬實境、物聯網等數位科技的創新應用服務不斷成長,加速產業數位轉型,為經濟帶來正面效益,不知不覺間也成了改變社會的力量。隨著時代進步,人類的食衣住行越來越離不開數位科技,而交通運輸作為維繫社會系統運作的關鍵之一,正是臺灣邁向數位國家必須關注的重大議題。

近年特斯拉在全球大賣,經濟部技術處也看準無人載具、自駕車趨勢,推動創新實驗專案計畫,秉持沙盒精神,授權產學研於北中南各都進行落地實證,促進臺灣智慧運輸科技的研究發展與創新應用。

串聯法人技術合作 開發 AI 自動煞車系統罩大型車

馬路如虎口,臺灣交通事故多,為提升交通安全,資策會系統所在經濟部技術處科技專案的支持下,以自駕感知次系統技術能量於 2021 年發表全球首創的智慧巴士 AI 內輪差自動剎停技術,結合車輛視野輔助攝影機及 AI 影像辨識技術,陸續在台北市、新北市、桃園市等交通場域進行系統實證。現已能在預測內輪差區域發生碰撞前 1 公尺在 0.6 秒內發出預警並自動煞車,降低大型車駕駛盲點車禍事故問題。

資策會系統所智慧駕駛組組長張均東表示,臺灣交通環境為二輪與四輪複雜混合車流,車流密度高,駕駛習慣參差不齊,相較歐美更為複雜,對於發展無人載具來說是很大的挑戰,但也充滿機會。臺灣大型車平均一年造成 1,500 件事故,主因就是在混合車流環境下於視野死角容易發生死傷事故,「最常見就是所謂的 A 柱(註)與內輪差視野盲區,大型車輛(公車、貨車、聯結車等)轉彎時無法清楚看到機車、行人是否在行駛區域內,於是在轉彎行進過程來不及反應,造成此類車禍傷亡率很高。」

張均東解釋,目前車輛大多使用毫米波雷達感知周遭環境,但毫米波雷達雖對金屬物件偵測較敏銳,但無法得知物件類型,「毫米波雷達在偵測行人、兩輪車方面的穩定度沒有很好且無法辨識其類別。尤其是上下班時間,公車周圍滿滿都是汽機車,很難準確反應 A 柱與內輪差視野盲區內是否有機車、自行車、行人。」 據統計,正常駕駛人行車時,從目視到緊急情況,到做出反應、踩下煞車,反應時間約 0.6 秒左右。而大型車所需要的煞車距離又更長,往往駕駛在意識到危險時已來不及因應,生死就在一瞬間。

為此,資策會系統所與巴士業者合作,透過在公車上裝設之 5 顆攝影鏡頭,拍攝車輛行駛中容易發生碰撞之視野範圍,結合資策會開發的臺灣行車街景深度學習資料庫(Formosa Dataset),以 AI 深度學習辨識技術發展 AI-ADAS(AI 先進駕駛輔助系統)。

資策會系統所團隊現行於台北市、新北市、桃園市實際道路之實證結果已經可以在發生碰撞前 3 至 5 公尺以語音提醒公車駕駛在警戒區有行駛物件類別,且在發生碰撞前 1 公尺於 0.6 秒內,若駕駛無進行剎車動作時則由系統自動剎停。「本技術在日夜晴陰雨及複雜街景中皆能穩定辨識出行人、機車騎士、老人代步車及三角錐等交通物件,都不是問題。」張均東說,接下來預計技術進程將發展進化到預測大型車輛若要進行轉彎或變換車道時,系統會主動觀測鄰近車輛、行人行進軌跡並預測未來 3 秒行駛路徑有碰撞風險,則會主動減速緩剎並打正方向盤等 Level 3 自主駕駛技術,進而發展為智慧駕駛系統關鍵技術,擴大到不同車種的應用,創造更大市場價值。

著眼我國路上交通特性  全球首創機車車聯網安全應用

而要預防車禍意外,也不能不注意機車。臺灣的機車密度全球第一,平均每 2 人就擁有 1 台機車;在所有的交通事故中,有超過 75% 的車種與傷亡人數都是「肉包鐵」的機車,其中死亡人數每年都超過千人,包括因車速過快而自撞、自摔所造成的傷亡。

為此,資策會從機車用路人的角度,針對周遭路況及早反應,提供機車安全防護,除了降低機車整體藉此事物與傷亡比例,更能藉此改善駕駛行為。智慧機車安全警示系統便是因此而生,整合智慧型路側設備與機車車上裝置,偵測車速與路線,預測行車風險,再透過 LED 看板顯示路況警訊,打造低成本、高滲透的安全騎乘環境。2019、2020 年分別獲資通訊領域最高殊榮全球 ICT 卓越獎(WITSA Global ICT Excellence & Award),以及美國素有創新界奧斯卡之稱的愛迪生獎(Edison Awards)肯定,使臺灣成為第一個將車聯網技術應用在機車的國家。

資策會系統所規劃師廖彥程表示,團隊觀察到臺灣機車使用量非常大,而且很難從政策面減少機車數量,「只能從防止肇事的安全角度著手改善」。為此,資策會系統所在經濟部與交通部的支持下,攜手臺灣車聯網產業協會,並與擅長交通控制、交通安全的臺大教授許添本合作,共同研發智慧化解決方案。

「有些都是很早就成熟的技術,關鍵是要怎麼把不同科技串連起來」,廖彥程說明,在經濟部與交通部的指導下,本系統以無線射頻辨識(RFID)技術為基礎,並結合 AI 影像辨識與決策機制進行分析,能提醒駕駛注意來車、減速慢行等,爭取更多反應時間。

經 9,300 輛機車、70 組路測設施大規模實測,收集分析了幾千萬筆的駕駛行為資訊後證實,機車通過易肇事路段的平均車速可有效降低 12%,減少交通事故比例 50%。同時,計畫第二期試驗所選擇校園場域中山大學,粗估平均車速下降 30%、事故數減少 80%,成效驚人。廖彥程表示,因為和市區相比,校園交通環境較封閉、單純,導入新系統的衝擊較小;另外,發生機車車禍的年齡層以 18 到 24 歲占絕大多數,「正好趁著年輕學子剛拿到駕照、血氣方剛的時期,幫助他們及早養成良好的駕駛習慣。」

社會發展帶動交通產業轉型 打造智慧科技新舞台

現在全世界都在關注社會數位轉型,除了在交通運輸上的變革之外,數位科技帶給社會的影響還有 8 大關鍵問題,包括:資訊中立與數位近用權、數位技能落差與教育、數位專業之性別權、跨領域鏈結與人才培育、開源協作與開放生態系、去中心化與分散化數位治理、數位國土與資訊安全、資訊與人工智慧倫理等,都是臺灣發展數位經濟的過程中,必須時時回頭關注的社會議題。

臺灣的交通環境雖然複雜,但也因此成了智慧運輸科技的絕佳試煉場,形成另一種「臺灣經驗」。不同於國外汽車產業發展 AI 應用時,大多以房車為出發點,經濟部技術處也重視臺灣大眾運輸、機車族的需求,希望藉由科技應用實現社會數位轉型,先解決民生交通問題,再帶動市場,未來在國際發光發熱。

儘管現在臺灣自動駕駛市場還不成熟,這些創新計畫也仍處於試驗階段,尚未正式落地,但當實證階段完成,掌握差異化優勢,相信從公共領域到產業發展都精彩可期。

  • 註:汽車A柱為擋風玻璃兩側主要結構,為顧及車體強度,設計多半較為粗壯,但也因此容易產生視覺死角