輕鬆解決數位行銷三個關鍵問題

一個機構或團隊要執行數據驅動的行銷模型,並不在於系統的搭配,而是分析思維的掌握,有效地應用數據的價值,才是採用「數據驅動策略」的重點。

但在進行分析之先須釐清問題的關鍵點,否則會發生以錯誤的資料,搭上錯誤的分析模型,未能用對的方法,做對的決策,得出有用的情報。

致於,分析系統及設備更不需自行架設,可以直接採用坊間的服務平台,而且部份服務平台更設免費模式,給予業者自由使用該服務平台,進行跨信息的情報分析 (Intelligence Analysis),就是對所獲取的信息進行人工分析,藉此獲得有用的情報,制定相關的行銷活動。

例如,業者可透過 Google Data Studio 360 (GDS360) 這平台連結多個數據庫,進行不同形式的情報分析,即是對有用的信息進行分解、合成,通過邏輯推理得出有價值的結論。

這視頻詳述 GDS360 的應用介面及信息整合的操作方式

同時,該平台以所見即所得模式 (WYSIWYG) 設計介面,方便使用者設置不同維度的信息整合,不須要任何專業技能或知識,也能輕鬆製作視覺化圖表,深入洞察數據背後的信息,免費抓住數據驅動的行銷模型。

數據挖掘之先

然而,分析之先須釐清問題的關鍵點,才能以對應的分析模型,得出對準問題的信息。那麼經常面對的決策問題,也離不開「客戶是誰?在那𥚃?需要什麼?」;「什麼因素可以驅動銷售?」;「現在可以做什麼改善業績?」。

至於,這些問題都可以透過描述分析指導分析的基礎形式,發展出來的「分析模型」獲得有價值的情報。

第一個是客戶分析的描述性問題,可以透過總量分析 (Aggregate Analysis)、市場區隔 (Segmentation) 等分析模型,從過去及現在的數據挖掘可被使用的信息。

第二個是組合分析的描述及指導性問題,綜合幾個分析模型提取有利信息,除上述模型亦應用到相關分析 (Correlation Analysis)趨勢分析 (Trend Analysis)等,藉此找出影響客戶行為的關聯性。

第三個是衡量架構的指導性問題,以相關分析 (Correlation Analysis) 作為指導性檢測,透過「測試組」和「控制組」的數值變化,衡量那一方案更能提高整體的績效表現。

導出洞見的分析

• 總量分析 (Aggregate Analysis) 與市場區隔 (Segmentation) 最不同部份,前者主要回應描述性問題;後者主要回應比較性問題。藉以母群數據的變量值,區隔那一客戶相對另一區隔客戶有什麼不同。例如,運動應用程式的開發者,可以從 Google Analytics 或 Firebase Analytics 滙入母群數據,並從時間、地點、年齡、性別、轉換率等屬性,區隔不同維度的組別,觀察各群組間有什麼不同,將會發現需要注意的焦點及洞見。

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2012 年 Nike 推出“ She Runs The Night”的行銷方案,便是根據研究公司的洞察報告,找出與女性跑者連結的方式,制定市場策略及一串活動的規劃,並發展至今成為澳洲的年度活動。那麼,業者也可藉此「分析模型」做出相類的研究及洞察,制訂専屬客群的行銷方案。

• 市場區隔 (Segmentation) 是一種分析以外,也是行銷學的策略制定的起點,將顧客及產品分成有意義的區隔,以更好方式鎖定目標,量身打造内容切入客戶需要。

一般銷售系統 (POS) 也會連接 MySQL 資料庫,方便銷售系統查證會員編碼,只要將這資料信息滙入 GDS 360,便可以簡單方式區隔母群。例如,最近消費 (Recency)、頻率 (Frequency)、金額 (Monetary) 等屬性,分成低、中,高三個水平的市場區隔,繼而切成 27 個市場區隔。藉此組合各區隔信息,制定針對性內容或折扣,從而刺激特定客群的消費意向。致於,相關提案已在「抓住網絡行銷的關鍵策略」、「用數據做行銷,開拓銷售新商機」等博文提及不再引述。

此外,也可以滙入庫存量數據,檢視各產品的銷售情況。同時,以產品分類串聯客戶偏好,找出那一區隔客戶對某產品的潛在意向,從而作出交叉或向上銷售的策略,不單可以對準客戶訴求,提升產品銷售的轉換率,也可以緩衝貨量囤積的問題,做到全方位的策略性管理。

事實上,“分群”及“推薦”方式都是電商平台經常使用的營運方案,透過「大數據」及「機器學習」的施設執行自動化操作。但對於資源緊拙的公司,未必能夠引入這類系統提升業務表現。

然而,這些免費的服務平台便提供了機會,讓中小業者也能夠採取類似方案,抓住數據驅動的行銷方案。

• 相關分析 (Correlation Analysis) 是指觀察兩件或多件事情的關係,從中找出事前和事後的動因,特別是銷售績效與付費媒體的關聯性,直接影響資源調配的決策。以及,營業收入與市場區隔的潛在關係;客源管道與來店流量的相關因素,都是行銷者關注的課題。

行銷者可以藉此分析對照那一廣告平台,將能夠帶來較高銷售量或轉換率。然而,這比率會在某個極限之後就會開始下滑。相對地,廣告費用投放致某個價值之後,轉換率或銷售量亦會開始上升。

所以,廣告佈局上會趨向多渠道策略,與客戶的生活據點串聯,從不同的接觸點切入,藉此增加觸及 (Reach) 與注意 (Attention) 的機會,並透過碎片化訊息製造迴響 (Recall) ,一步步誘發消費者的行動。

在這生態的廣告模式,正令行銷者帶來不少挑戰,並須花上時間監察年度預算的運用,如何有效地應用各媒體帶動業務的績效。因此,行銷者需時刻檢視各廣告渠道的數據變化,衡量各媒體表現及差距。

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在 Google Data Studio 的 “Create New Metric”頁面設定演算公式

整合各廣告渠道的數據時,行銷者往往要計算各媒體的轉換率,與及投放資金的回報率,便帶來不少繁瑣的換算程序。但 GDS 360 可以制定運算公式,自動滙入數字更新圖表。只要在 “Create New Metric” 的單鍵上按出頁面,並於 “Formula” 一欄置入算式,該系統便能依據指令顯示運算後數值,一目了然不用每次計算轉換圖表單張。

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Facebook 數據滙入Google Sheet

但須注意一點,GDS 360 不能直接讀取 Excel 格式,需要將 Excel 檔案置入 Google 雲端算式表 (Google Sheet) 再滙入 GDS 360,與 Google Adword、Youtude 等資訊一併製作視覺化圖表,全面監察廣告預算的流向,以更靈活方式調配媒體佈局,並以更有效率方式提高轉換的績效。(參閱「如何做出高價值轉換的行銷績效?」的文案,了解更多相關內容。)

• 趨勢分析 (Trend Analysis) 就是分析一段時間内的越勢,查找中斷或異常的點節,檢測該段時間之内受到影響的市場區隔,以及引起變化的關鍵因素,從而作出針對性行動修正問題。這分析最常用於檢視一段時間内的銷售績效,或營業收入的成長率,或價值客戶的留失率。

並且,執行分析時會因應問題的據點,切換不同分析模型直至找出有利線索,從而發現需要採取行動的洞見。

分析以外的選擇

Google Data Studio 360 雖然簡單易用,更可以將檔案經由「連結複製」或「郵件發送」傳遞給他人檢視或編輯,亦可以 Chrome 的列印功能,將視覺化圖表轉換成為 PDF 檔案。可是,這平台不設跨裝置的閱覽功能,未能以手機版面展示信息。但對於初階者,這桌面版已可靈活運用以上分析模型,從數據中找出有有價值的信息。

然而,已有一定經驗者可選用 Microsoft 的 POWER BI 服務平台 。這是一個全面化的服務平台,可通過手機應用程式隨時隨地探索資料,並提供「桌上版」軟件下載 (PC only) 方便離線工作,但不具備列印功能。

並且兼容 EXCEL 格式,也支援不同類型的數據庫接口,以及 “R” 語言格式方便將資料轉換成為視覺化圖像。

這服務平台設有免費及付費選項,只要以公司名義的電郵註冊,便可以免費形式應用該服務平台。然而,實時更新數據及跨成員協作等設項,需以付費形式才可全面開通。

致於,操作介面同樣採取所見即所得模式 (WYSIWYG) 製作視覺化圖表。但須注意不分免費或付費版本,POWER BI 製作的視覺化圖表,暫不能與 EXCEL 交替使用,亦不可轉換成為 PDF 格式,卻可以圖像方式置入 POWER POINT 內製作展示報告。

同時,該服務平台具備擴展功能,可以架設跨資料的關聯列表,執行複雜的資料分析,並以 DAX (Data Analysis Expressions) 作為語法規格,方便運算並傳回一或多個值的函數,這相對較深一層的分析工作,故需具備相關知識才能活用這進階功能。

總括而言,POWER BI 比較適合行銷者搭配數據工程師組成的團隊,將能夠全面執行各形式的分析工作,為不同的業務階段提取有利的情報。當然,坊間還有其化服務平台可供選擇,讓業者能夠體驗到「數據驅動決策」的行銷模型,如何為業務創造價值並贏取績效。

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作者: Mayer Chan

Mayer Chan has a multi-disciplinary background in DIGITAL, MARKETING and DESIGN to drive desired brand presence and user experiences across different mediums and platforms.