新聞日期:2021-05-05
新聞來源:經理人
你還記得大數據預測科學,就是「predicting something for an individual case」這句話嗎?
所謂的「case」,就是一個人的日常生活,有不同情境,也有不同身分;有來自實體世界的,也有來自網路世界的,便會產生不同數據。平常,是消費者;生病時,是一個病人;想買房,就變成一個貸款者。你在不同情境的需求數據搜集起來,就能分別被廠商、醫院和銀行用來做預測。
我談到很多的案例,都是來自網路世界,例如 Amazon、Uber、NETFILX 等,所以可能你會誤以為,預測行銷只發生在虛擬世界。事實上,實體經濟仍然占 80% 以上的交易行為;而實體品牌在大數據時代,也可以好好發揮預測行銷的價值。所以,在談論預測行銷的 KPI(Key Performance Index,關鍵績效指標),也必須把實體品牌關心的內容,納入考量。
網路上可以找到不下數十個指標,來評估你的行銷活動是否成功,可以說令人眼花繚亂,這些指標是用來計算執行過程,但是站在品牌負責人的角度,我關心的指標有限,大概只有 6 個 KPI 就夠了。
行銷KPI:4個預測指標+2個財務指標
這 6 個 KPI,又可以分成 4 個預測指標(Predictive Indicator),包 括 Trac(流量)、Impression(曝光量)、Engagement(參與數)、 Conversion(轉換數);以及兩個財務指標(Financial Indicator),包括 CPA(Cost Per Action,每一互動成本)、OPI(Operating Prot Index, 毛利指數)。
圖/時報出版 Tracffic(流量)
先來談談 4 個預測指標。一開始,品牌會篩選出目標對象,一一的推播或投遞訊息,這個訊息可能是一則數位廣告、一封 email 或者一條簡訊,如果把預測行銷的概念徹底執行,每一個消費者所看到的訊息都會不一樣,而這推播或投遞訊息的總量就是 Traffic。
Tracffic,就是消費者可能接觸到你的品牌訊息的潛在最大數量; 但是事實上,不會這麼理想。不過,這個指標讓你知道,品牌的打擊面夠不夠廣,是 1 萬人、10 萬人,或者 100 萬人,也牽涉到行銷的成本,以及你對市場的企圖心。
Impression(曝光量)
如果你投遞訊息給 100 萬的消費者,實際上會看到的人可能不到一半,至於會是多少,主要跟幾件事有關:目標對象的定義是否精準、顧客的資料是否清理乾淨、訊息的標題及內容是否有吸引力。
曝光在品牌訊息的不重複人流數量,就是 Impression。 所以,如果你推播訊息給 100 萬個給消費者或 100 萬封 email 給顧客,實際上有看到這則訊息的人可能只有 40 萬人,這時你的 Impression 是 40 萬,Impression Rate23 則是 40%。
Impression 可以說是最基本的績效指標,因為之後我們計算 Engagement Rate 及 Conversion Rate 都是基於這個基礎。
Engagement(參與數)
有曝光在你推播訊息的消費者,或者收到你發送 email 的顧客,不一定會看到你的訊息或打開你的 email,所以這階段我會關心到底有多少人參與了活動。參與數的計算就包括了按讚、留言、分享、點「more」、按 連結、滑照片、看影片、打開 email 等。
如果發送 email 給會員,首先關心有多少人會打開(Open)這封信,計算出開信率(Open Rate)。然後,比較每一次的開信率,就知道哪一次的活動比較吸睛,同時不斷優化。一般而言,開信率如果來到 30% 就算高,15% 應該是一般的水準。
如果是一則推薦產品促銷的訊息,就會關心有多少人點擊(Click)這則廣告,進入到活動網頁,瀏覽了照片、看了影片,這些都是 Engagement,最後你需要算出一個 Engagement Rate(參與率),以便知道有多少比率的人進入了活動網頁。
Conversion(轉換數)
這 4 個預測指標,我最關心的是轉換數。轉換數,包括了我們要消費者或顧客的回應,比如下載檔案、安裝應用程式、填寫問卷、註冊成為會員、達成交易等。這幾個轉換行為,可以一開始就設定為你的行銷目標,例如這一波活動要吸收 5 萬個會員、達成 1 萬個人次的交易。
如過你的 Impression(曝光量)是 40 萬,此時你的會員 Conversion Rate(轉換率)26 是 12.5%,即;成交 Conversion Rate(轉換率)則為 2.5%。
會員 Conversion Rate
= ( 會員 Conversion / Impression ) × 100% = ( 50000 / 400000 ) ×100% = 12.5%
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