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上億行銷預算的決策引擎:在德國擔任行銷分析師的學習 (2)

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

Marketing 不只有轉化顧客才算

我們在第一篇提到基本的行銷歸因(Marketing attribution)概念,但這些歸因法則其實受惠於線上追蹤系統的興起,Google Analytics,Mapp或是公司內建的追蹤都可以讓行銷人員理解:消費者的點擊,瀏覽與交易,但把視野只放在線上蹤跡是很片面的,包含幾個主要原因

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  1. 有些業態多數交易在線下,或是線上線下混合,消費者在線下的活動難以被追蹤,以可追蹤的軌跡推估消費者行為全貌,斷定行銷績效相當危險
  2. 只看可追蹤的行銷活動會讓行銷決策變得「短視近利」,對於剛起步的電子商務或是APP企業來說,行銷預算確實會大量投入在「轉化客戶」為主的通路上,但如果不花行銷預算在建立品牌,強化消費者印象,到某個時間點會發現能轉化的顧客到達了上限,缺乏品牌經營或口碑會導致成長停滯
  3. 線上足跡的追蹤日益受限,不論是蘋果作業系統iOS的更新,歐洲GDPR法規的推行,分析單一消費者足跡已經相當受限,例如在iOS 14更新以後,有近八成的消費者選擇不再分享數據,斷掉的軌跡若被忽略,行銷決策絕對失去全貌

因此,行銷人員常會發現,如果只用線上軌跡的歸因方式,怎麼還有一大部分無法解釋,賺100塊錢裡面,大概只有20~30塊錢是從行銷活動來的?直客真的這麼多?當然不是,很多行銷預算在這個框架下解釋不了,這時候我們先回頭盤點我們有的行銷活動

從行銷漏斗(Marketing Funnel)來理解行銷活動的上下手

行銷人總相信蝴蝶效應,要證明這個蝴蝶效應帶來的是一場風暴,還是一陣微風,我們必須理解行銷活動上下手之間的關係。舉一台Dyson的吸塵器為例,我先在「捷運站裡的看板」看到這個產品,帶給我一點 「印象」,接著我在Yahoo首頁看到雙11的宣傳,我看到活動後產生了「興趣」,在雙11來到時,我上網各處搜尋,點擊了幾個不同商城的關鍵字廣告,比價網站,最後我「下單」了一台吸塵器

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從印象到購買,每個行銷活動都扮演著不太一樣的角色,位在比較上層的行銷通路(Upper Funnel Marketing Channel)主要目的在大量曝光,例如捷運看板,電視等等,這些行銷活動跟消費者下單的連結較低,而位在下層的行銷通路(Lower Funnel Marketing Channel)通常在強化消費者的購買動機,最終直接引導消費者購買,這些通路

回到行銷歸因的討論中,我們會發現可被追蹤的軌跡大多落在比較下層的行銷通路,既然有一環扣一環的可能性,那我們是否應該重新分配下層行銷通路的功勞呢?藉由Marketing Mix Modeling(行銷組合模型)可以有效的解決這個困境

Marketing Mix Modeling 行銷組合模型

Marketing Mix Modeling起源已久(簡稱MMM),目的就是為了理解各個行銷活動對於業績的影響,主要以「行銷活動成本或是帶來的曝光量」跟「業績的相關性」來進行分析,雖無法精確定位每個消費者個消費軌跡,但可用來描繪每個行銷活動對於業績產生的影響

如果把Multi-Touchpoint Attribution (MTA) 比喻成實名制,每個人的軌跡都清清楚楚,那MMM就很像是疫情的細胞簡訊,只能「大概的描繪,把某個時間點在那附近的人都通知一輪」,兩者可以並存,但盡可能不重疊,所以在設計MTA跟MMM的時候可以思考:是不是在MTA已經可以追蹤到的這些行銷通路就不需要再使用MMM來衡量了呢?

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像德國生鮮廚房新創Hello Fresh的分析師所做的示意圖可以看出,哪一些行銷通路適合重新歸因,例如關鍵字搜尋(SEO),品牌關鍵字廣告(SEA – Brand),直客(Direct)等等,這些的來客都已經對品牌產生印象,重新歸因有助於解釋:這些通路的客人,品牌印象從何而來?(延伸閱讀:德國生鮮廚房新創Hello Fresh的MMM建模法

商業假設讓模型更能反映真實

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MMM數據模型的部分,大多公司採用Baysian Model來做(模型概念可以參閱Hello Fresh的文章),一大好處是可以放入很多商業假設來調整模型的真實性,舉幾個例子:

  1. 邊際效益遞減(Saturation Curve): 廣告下越多,曝光越多,不代表業績會越好,通常會觀察到邊際效益遞減的現象,這個假設可以限制住過度廣告的效益
  2. 廣告長尾效益(Ad-stock effect):很多看到廣告的人不會馬上下單,通常會延遲幾天甚至幾週,有許多數據模型可以用來分析Ad-Stock Effect (延伸閱讀:Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects)
  3. 供給與需求:如果面臨旺季,公司增加貨量,多開班次等等都有助於業績成長,是評估業績自然波動很重要的要素
  4. 定價:定價越高,需求越低,定價越低,需求越高,所以定價的數據也相當重要

把這些假設放入MMM的模型中以後,就可以描繪出許多行銷活動的效益,隨著近年演算法跟運算效能的進展,MMM模型可以做到到每週更新,更能跟隨行銷人員決策的步調

但最後終究會遇到一個問題:跟行銷人員溝通時,你要怎麼驗證這些數據是對的?我們怎麼靠實驗來修正行銷模型?我們下篇再繼續討論行銷分析的究極武器:市場實驗


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