上文，指出如何以客戶分層來確立目標對象的行銷方案，藉此作出不同引導的接觸，改善銷售的績效表現，不致浪費資源在一些未具轉換潛力的客戶，轉移將有限的資源集中在一群，可提出轉換行動的客戶，得以換取較高價值的回報，作為業務成長的基礎。
然而，這些都只是一個開始，還須在引導的流程上，提出目標性的規劃和部署，是否將整體之流程的接觸，作出了適切的監察和管控，能否在持續的行動裡，做出複式效應的回饋！？
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，每事件都不是單一的設計，而是整體的規劃都在相互影響的推演事件，並不斷循環的創造成長潛力。
但不表示只集中精神、金錢和時間，在哪些順利完成「流程」的一群，而忽略中途跳出「流程」的一群。故此，必須將整體「流程」切割，成為數個 “微轉換” 的交接點，藉此監察各各交接點的轉換情況，從而將接近完成「流程」的跳出者，再次引導回到「流程」的延續。
因為，哪一群中途跳出者都具轉換潛力，而且已投放一定資源的開發，那麼輕易捨棄這一群客戶也是一種資源的浪費，所以在此既有之基礎，進行再次轉換的召喚，乃是必然的選擇。
但不表示召喚的次數越多，而提出轉換的可能性越高，這不存在正比的關係，反而，有機會打退客戶的消費意欲，故此，在行動上須計算和測試，促使整體之行銷規劃，能夠更完備的部署。
如何提升高價值轉換的機率
行銷上都會有一個迷思，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% 被引導入「流程」，並試圖以追蹤式廣告，把跳出「流程」者引導回來，而獲得 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% 回流者都是建基高品質的內容引導，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，亦非必然提高回報的價值，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。
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，回流轉換推送二次，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，對於哪一類内容引導、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，將整體的績效表現進一步的提升。
如何找出高價值的行銷管道
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！？
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。
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，但做不出高回報的情況出現。
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佈局，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，將預算的配置、轉換的機率，與媒體的施設，串聯一起並作出整體規劃的決定，從而，把每事件都能發揮相互推動的效益，創造更大的回報。
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」等參數，可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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