電子報行銷的成效該如何評估呢？|數位時代 BusinessNext

我們曾談過收集名單和管理名單是電子報行銷的基礎。開始寄送電子報之前，了解基本的定義和指標，還有它們背後的意義，會有助於在未來順利管理並對問題進行改善。

基本定義

了解這些常用名詞可以讓你更快進入電子報行銷的領域，幫助你了解電子報行銷的脈絡，看出問題並加以改善。由於這些名詞眾說紛紜，因此這裡採用由美國互動廣告協會 (IAB) 定義的名詞。如果你覺得太難消化，可以直接跳下一段。

退信：
電子郵件因為無法發送到目的地的電子郵件系統 (例如 : Gmail) 而被退回。退信有分「暫時性」和「永久性」。永久性退信大部份的原因是因為使用者不存在而查無此人。暫時性退信大部份的原因則是因為收件匣已滿、網域名稱不存在 (例如：gmaii.com)，或是伺服器因故無法接受郵件。

Email Service Provider (ESP): 提供電子報發送技術、軟體的公司或組織。他們有時也會提供行銷、廣告和一般性溝通的服務。

Internet Service Provider (ISP): 網際網路服務供應商，指提供網際網路存取服務的公司。

收件匣：
在一個電子郵件系統內，用來儲存電子郵件訊息的主要收件匣。

垃圾郵件匣：
在電子郵件服務裡，用來儲存因為特定原因而無法被寄入主要收件匣的訊息。

電子郵件系統：
提供特定電子郵件信箱的電子郵件程序和延伸的伺服器 ( 如 Gmail, Yahoo)

電子報成效指標

單一行銷活動發送狀況總覽

綜合檢視以下數據，可以讓你洞察電子報的寄送狀況。

- 發信數 (Email sent)

總共發信的數量。這個數字並非越大越好，定期整理你的名單可以讓你在降低發信數的同時提升整體效率。

名單是公司重要的資產。統計指出，活躍名單會以每年 1/3 的速度減少。這是每個數據的分母，也是最重要的一環。

- 到達率 (Email delivered rate) = 到達數 / 發信數

名單裡有多少比例的人成功接收了我的訊息？換句話說，有多少人在「退信」沒發生的情況下收了我的電子報？這個指標計算發生在電子報進入內容過濾器前。因此不論電子報進入主要收件匣或垃圾郵件匣，都會視為到達。

- 總開信率 (Open rate) = 總開信數 / 發信數

「平均一個人開了這封電子報幾次？」，重複開信率能顯示出一封電子報的主旨和內容主題是否成功。實務上，載入一個看不見的像素就足以確認開信行為。

附註：有一些開信行為可能無法被追蹤，如：使用者禁止載入圖檔，或是選擇以純文字方式開啟電子報。這個指標有時候也會因為使用者在預覽視窗載入，而被錯誤計算。

- 不重複開信率 (Unique open rate) = 不重複開信數 / 發信數

這個指標和重複開信率類似，但來自同一個收件者的開信行為會被忽略。透過這個指標可以看出「有多少人看過這封電子報」。

- 總點擊率 (Click-through rate) = 總點擊數 / 發信數

透過這個數字可以看出「一個人點擊這封信內的連結幾次」，這可以或不包含退訂連結。你可以透過每個連結的點擊狀況，得到一些有用的資訊。這個指標可以超過 100 %。

- 不重複點擊率 (Unique click-through rate) = 不重複點擊數 / 發信數

這個數字可以看出「有多少人曾經點擊信內的連結？」如果一個人曾點擊信內的 A 連結，之後再點 B 連結，或是點擊 A 連結多次，則只視為一次不重複點擊。

- 開信後點擊率 (Click-to-open Rate)

計算方式可為：「總點擊數 / 總開信數」或「不重複點擊 / 不重複開信」。

這個數字可以看出「在不重複開信數中，有多少使用者採取了動作(點擊連結)」

利用這個指標可以看出電子報的內容是否可以成功引導開信者點擊連結。

為什麼不直接從點擊率來看？

如圖下所示，雖然電子報 1 和電子報 3 的開信和點擊都較電子報 2 高，但是電子報 2 的開信後點擊率卻比電子報 1 高，同時只比電子報 3 低一點。

電子報行銷成果檢驗

以下的數據可以幫助你了解電子報行銷整體的表現，並與其他的行銷管道進行比較

電子報轉換率 (Conversion rate) = 轉換數 / 發信數

雖然並非每個電子報活動的目的都是導購，但是大部分的訊息仍含有 call to action，如：引導到網站或活動確認。當你的目標是 call to action 時，可以以此數字來檢視成果。

電子報營收 (RPE) = 電子報總營收 / 發信數

每封電子報行銷活動帶來了多少直接營收或作為行銷管道貢獻了多少營業額？

電子報投資報酬率 (ROI)

衡量行銷管道效率時最常使用的指標。計算營收與成本的比率，例如：設置成本 ( 電子報發送成本 )，創意 ( 設計 )，退訂 / 失去的機會，投訴，客戶服務等。

品牌價值，影響長期寄送

下列名詞討論寄入收件匣之後發生的狀況。申請取消訂閱和抱怨都可以透過「電子郵件、線上表單、偏好設定、客服中心」處理並加總計算。取消訂閱可以也可以不被視為抱怨。

取消訂閱 (Unsubscribe)

這個指標可以讓你了解有多少人取消訂閱你的電子報。

抱怨數 (Complaint)

有多少人按了電子郵件系統上的「這是垃圾郵件」或「回報為垃圾郵件」？你可以透過向各 ISP 註冊取得這些 feedback loop 以統計這些數字。

藥方在哪裡?

在閱讀這些數字的時候，要配合你想知道的問題來閱讀。你可以從一個規律來有系統的找出問題所在：如圖所示，如果在到達收件匣的過程中出了問題，就會影響到可開信的母體，而讓最後有機會完成轉換的人減少。

定期了解自己的電子報行銷狀況，透過數據發現問題，並加以改善，是在電子報行銷獲得成功的不二法門。

本文出自電子豹/Andy Chou

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。