搞清楚廣告費都是怎麼燒掉的!科特勒提出「兩大評量指標」
搞清楚廣告費都是怎麼燒掉的!科特勒提出「兩大評量指標」

廣告界盛傳著一句話,「我知道廣告費有一半浪費掉,但我不知道是哪一半。」這反映在企業或行銷人的心中,想要清楚、有效地衡量行銷成果並不是容易的事。

《行銷4.0》指出,一般業界常以品牌知名度為指標,因此,行銷人員想方設法、投入大筆資金提高品牌知名度。有些人更相信,只要讓顧客談到相關產品時,能夠不經提示就想到這個品牌,就能促使顧客購買、提高市占率。但是,現實並非如此美好。

在某些顧客參與度低、購買周期短的產業,像是衛生紙、飲料等消費性商品,有時消費者看到品牌名字就會購買,高知名度也許能夠幫助銷售。不過, 當顧客參與度高、購買周期比較長,如汽車、家具等等,品牌知名度只是納入購物決策考量的入門磚

還有些經理人會以顧客忠誠度,來判斷企業是否讓顧客感到滿意。行銷學大師菲利浦‧科特勒(Philip Kotler)卻指出,這些只能說明行銷、服務的結果,雖然能追蹤品牌和服務團隊的表現,但要是顧客在體驗過程中發生了問題,不但不容易發現,也無法了解問題出在哪裡。

行銷成效衡量指標:購買行動、品牌擁護率

進入行銷4.0時代,科特勒認為想衡量行銷成效,應該從5A顧客體驗路徑出發。由於社群網站已是人們社交、溝通的主要媒介,企業應更重視消費者主動向他人推薦品牌的階段(倡導)。

科特勒_行銷4.0
圖/ 李雅玲 / 製圖

只要顧客願意在社群上為你說好話,就能大大影響其他人對品牌的印象及購買意願。因此,忠誠度如今應該重新定義為「消費者是否願意推薦某個品牌」。

於是, 科特勒提供了一套新的指標來衡量行銷效果:購買行動比率(purchase action ratio)、品牌擁護比率(brand advocacy ratio)。

購買行動比率是企業把品牌知名度轉換為購買行動的成效,在5A架構中就是從「認知」到「行動」階段的轉換率;品牌擁護比率是企業將品牌知名度轉換成品牌擁護的效果,也就是從「行動」到「倡導」階段的轉換率。

無論是哪個指標,都需要先計算出品牌知名度。假設市場上有 100 個人,當中有80個人不經提示就能叫出 P 品牌,知名度就是 0.8(80/100)。而在這 80 個人當中,有 40 個人購買了 P 品牌的產品(這裡也可視為市場占有率),購買行動比率是 0.5(40/80);而有 20 個人主動向別人推薦 P 品牌,品牌擁護比率即為 0.25(20/80)。

分析結果,P 品牌的知名度高達 80%,當中已經有一半購買了,成績看起來很不錯。不過,願意幫忙宣傳推廣的人只占了 25%,還有進步的空間。

購買行動比率的作用不僅如此,還能幫助行銷人員規畫行銷預算。換個角度看,購買行動比率其實就是市場占有率除以品牌知名度。

因此,假設 P 品牌過去的購買行動比率是 0.5,在其他變因相同的狀況下,當他們投下夠多資金讓品牌知名度增加 1%,那麼可以合理推算市場占有率大約可以增加 0.5%。

分階段檢視問題,剖析行銷效果折損原因

每個階段如果呈現低轉換率,就代表有問題需要解決。從認知、訴求、詢問、行動到倡導,中間總共有 4 個階段,轉換率的算法只需要用到簡單的除法。例如,P 品牌想知道第一個階段(認知到訴求)的轉換率,代表知道 P 品牌的人當中,有多少人對它產生深刻的印象,計算方法是訴求人數/認知人數。

以此類推,品牌採取的改善方式,是盡量讓數字接近 1,愈高的轉換率,表示你的方針愈有效。以下列出每個階段低轉換率的問題以及解方:

1.品牌吸引力不足

當認知到訴求轉換率低,表示消費者知道這個品牌,但說不出該品牌哪裡令人印象深刻。這代表與顧客溝通企業價值時,傳播方式出了問題,像是廣告所說的主張與品牌精神不符。或者是品牌定位有誤,無法獲得目標群眾的歡心。建議調查目標消費者關心的事,重新調整品牌精神或溝通方式。

2.無法勾起好奇心

消費者對品牌有印象,但不感興趣,表示從訴求到詢問階段的轉換率低。可能在行銷方式上,沒有勾起懸念,品牌討論熱度不高,無法引起顧客探詢。這時,透過社群行銷或創造有趣的內容行銷,增加與品牌相關的話題。

不過,科特勒也提醒,顧客對品牌好奇心太高也不是件好事。通常是因為品牌給出的訊息過於模糊,讓消費者搞不懂你想做什麼,反而讓顧客直接置之不理。 因此,在 5A 架構中,好奇心的轉換率不要接近 1,保持適中就好。

3.顧客不想承諾購買

顧客們討論品牌,卻沒有真的去購買。從詢問到行動階段轉換率低落,往往問題出在經銷通路,可以檢視 4P,從產品(product)、定價(price)、通路(place)、促銷(promotion)思考解決之道。例如,消費者認為價格太貴,或是銷售人員的能力不足,無法凸顯產品的優點。

4.品牌親和力低

為什麼消費者買了、體驗過你的產品後,卻不想推薦給其他人?要檢討從行動到倡導階段轉換率低的原因,一來可能是產品不夠好,二來也許是售後服務有問題。

因此,提升顧客的使用和服務體驗,往往有助於讓他們成為你的品牌倡導者。

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本文授權轉載自:經理人

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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