快速掌握數位廣告的關鍵秘訣,建立品牌成長的系統

前文「抓住客戶分層的技巧,建立品牌成長的系統」提到,以「知識」、「喜歡」和「信任」等行銷資源,與「嘗試」、「購買」、「重複」和「引薦」等銷售流程,進行相互啟發的搭配,並依人、依位、依程度等轉昇客戶的分層,從而更有效率使用時間、金錢和精力,來開發客戶的潛在價值,為品牌建立一套持續增益的「成長系統」。

然而,這「成長系統」的關鍵並非營運的技巧,而是資源與流程的搭配,與媒體管道的布局,是否做到目標性的規劃和部署;是否各個部分之關係得以建立!? 同時,這關係之建立只為了構建高效的基礎,令各各事務在互動結構中,得到決定行為的回饋,產生複式效應的規律。

即是,在每一行動也帶來建設性回饋,得以在反覆行動裡,深化價值的增益。那麼,系統中每件事情都不是簡單的因果關係,而是每件事情都相互影響,因就是果;果就是因,不斷循環的創造成長潛力,就是「系統」的價值。

如何提升廣告推送的轉換率

行銷上,普遍都會有一個迷思,就是高觸及人數,則轉換人次便會增加,故以不同方式增加觸及人數,試圖以大基數的人流,來推高轉換的比率,以至銷售數量的增長。

雖然推送活動已鎖定目標客戶,而能夠以精準方式接近客戶喜好,但不表示成功轉換的機率也必然提高。

試想一下,媒體管道推送 3000 位目標客戶,當中只有 30% 客戶引起注意,並產生興趣,繼而以追蹤式廣告作出提案引導,並獲得 30% 進入最後的銷售階段,當中會有 50% 完成買單。然而,整體的成功機率只有 4.5%  (3000 (目標客戶)  x 30% = 900 (追蹤引導) x 30% = 270 (進入最後階段) x 50% (完成買單) = 135)。

同時,30% 引起注意的機率,乃建基高質量的行銷內容,否則這機率將會更低。故此,即使已瞄準目標客戶的喜好,等等設定也符合訴求,亦非必然推高回報價值,當中隱藏不少的不確定因素。

那麼,A/B 測試只是將不確定因素篩選出來,但不能清除所有不確定因素,只管以測試來決定行為,可能費時失事而錯失良機。所以「系統」之建立,就是釐清各各事件之關係,並從事件的互動關係入手,找出突破口之關鍵,來做決定行為的回饋測試。

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Graph 1 created by digitalbrandblog.net

例如,先假設推送事件上,重複引導推送三次,便可提高 65% 成功機率 (30% + 70% x 30% + 70% x 70% x 30% = 0.657),以及轉換推送二次,便可提高 45% 成功機率,如此類推至整體表現,便會由 4.5% 增升三倍至 14.6% (65% x 45% x 50% = 14.6%),然後依此「假設」進行測試,並以實質數據回饋「假設」的可行性,從而掌握各推送階段的互動規律。

同時,在這「機率測試」將會認識到,推送頻次超越某個點,那轉換機率便會開始遞減,因為已超越客戶的接受程度,而對該品牌產生廣告疲勞的情況,甚至產生討厭的情緒。並且,也能夠知道哪一類特定族群,對於哪一類内容設計、推送頻次的搭配,更容易提出轉換的行動。

一旦,掌握這些實用信息和數據,便可以更靈活運用客戶分層的技巧,來為品牌建立業務成長的系統。

如何找出高價值回報的媒體管道

然而,一個媒體管道突然帶來流量的高峰,並不表示該引導價值 (Lead Value) 也會相對增加;或是,從媒體管道得來一堆客戶清單並看來很不錯,但轉換率 (Conversion Rate) 也不一定會被提高;或是管道找對了,廣告也做對了,就是怎樣也做不出成長回報。

那麼,只以轉換率 (Conversion Rate) 和引導價值 (Lead Value) 來評估各媒體管道的表現,又是否一個適切的應用方案!?

例如,某一媒體管道能夠引導 1000 個潛在客戶,而最終獲得 100 個客戶轉換,及其平均銷售 $500。那麼,計算「轉換率」的公式 (轉換人數/引導人數 x 100 (100 / 1000 x 100 =10%),及計算「引導價值」的公式 (平均銷售 / 轉換率 ($500 x 10% = $50),便可藉此評估媒體管道之表現,但是多個管道也帶來相同的「引導價值」及「轉換率」,那又要如何做決定!?

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Graph 2 created by digitalbrandblog.net

一旦,遇上兩難情況便不能藉此維度決定,那一媒體管道之表現相對更具優勢,須併合轉換價值 (Conversion Value) 與點擊價值 (Click Value),一起衡量各各管道之表現,例如:-

  • 管道 A:100 / 1000 x 100 =10% (轉換人數/引導人數 x 100=轉換率);$500 x 10% = $50 (平均銷售 / 轉換率=引導價值),這意味每一被引導的客戶,可帶來 $50 收益。$500 x 30% x 10% = $15 (平均銷售 x 利潤率 x 轉換率=轉換價值);$15 x 10% = $1.5 (轉換價值 x 轉換率=點擊價值),即是每一點擊之轉換,將可創造 $1.5 的潛在回報。
  • 管道 B:80 / 800 x 100 =10% (轉換人數/引導人數 x 100=轉換率);$650 x 10% = $65 (平均銷售 / 轉換率=引導價值)。$650 x 30% x 10% = $19.5 (平均銷售 x 利潤率 x 轉換率=轉換價值);$19.5 x 10% = $1.95 (轉換價值 x 轉換率=點擊價值)。
  • 管道C:56 / 800 x 100 =7% (引導總人數/被轉換人數 x 100=轉換率);$650 x 7% = $45.5 (平均銷售 / 轉換率=引導價值)。$650 x 30% x 7% = $13.65 (平均銷售 x 利潤率 x 轉換率=轉換價值);$13.65 x 7% = $0.96 (轉換價值 x 轉換率=點擊價值)。
  • 管道D:130 / 1000 x 100 =13% (引導總人數/被轉換人數 x 100=轉換率);$500 x 13% = $65 (平均銷售 / 轉換率=引導價值)。$500 x 30% x 13% = $19.5 (平均銷售 x 利潤率 x 轉換率=轉換價值);$19.5 x 13% = $2.5 (轉換價值 x 轉換率=點擊價值)。

這相對前述例子只以「轉換率」及「引導價值」來評估各管道之績效表現,這綜合方案將更全面了解那一管道將更能帶來較高之價值回報,亦可以此參據調動廣告預算的設定。

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Graph 3 created by digitalbrandblog.net

參照兩組圖表,會發現 Graph 2 (圖表2) 以「轉換率」、「引導價值」和「平均銷售」的維度,來評估媒體管道的表現,管道 B 及 D (Channel B & D) 乃相對其他管道而更適切的選擇。

但加入「轉換價值」和「點擊價值」的 Graph 3 (圖表3),則管道 D (Channel D) 將更具價值回報的媒體管道,只要查找影響「平均銷售」的關鍵因素並加以改善,整體效益便可以高於其化管道的價值創造。

然而,當中亦有可能是該管道的客戶,其消費潛力的限制而未能推高「平均銷售」之數值,便需以推高「轉換率」來增加回報。事實上,不同管道聚集不同個性的客群,其消費之能力亦會各異,故此内容設計會因應客群之不同,而作出相應之組合和調配,但整體不會偏離品牌個性之框架,這請參閱「找出品牌個性做策略,不跟對手競價做行銷」的文案,了解更多相關內容。

故此,若預算許可則以雙管道引導開發客戶,將更能發揮互補及整體回報之增長。再者,Graph 3 (圖表3) 已設入「點擊價值」之維度,可藉此管理各各管道的廣告預算,從而掌握廣告預算的價值分配,得以完善每筆廣告開銷的價值回報,不致管道找對了、廣告也做對了,但做不出成長回報的情況出現。

同時,也可以善用在線服務的平台,將上述公式置入並製作報表,藉以掌握各各數位廣告的實況表現,從而實踐以數據驅動策略的行銷格局,這請參閱「輕鬆解決數位行銷三個關鍵問題」的文案,了解更多相關內容。

甚至,上述方案可搭配「機率測試」的項目,將預算的調動配置、轉換的成功機率,與媒體的施設布局,串聯一起並作出整體規劃的決定,從而把系統中每件事情的相互影響,發揮更大效益的價值創造。

當然,以上框架對於行銷 (Marketing) 和銷售 (Sales) 綜合一個部門的品牌企業,將會更具實務價值,因為兩者的數據都可互通,從而換算「引導價值」、「轉換價值」、「點擊價值」等績效表現,得以即時評估各各數據的流動變化,提出更有效率使用時間、金錢和精力,來提升品牌業務的價值成長。

反之,一些行銷 (Marketing) 和銷售 (Sales) 部門分拆的品牌企業,其銷售數值及表現,未必能夠即時回饋或互通,那麼如何把握相關數據的流動變化,來評估各各媒體管道,以至整體的行銷表現呢?請密切留意下期文案發布,將會繼續詳述箇中關鍵和秘訣。

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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.