別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思
別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思

數位行銷的時代來臨,數位行銷大數據幾乎成為行銷人員必要工具,無論是網路流量分析(Google Analytics)、臉書粉絲團經營、關鍵字廣告與臉書廣告,都強調大數據重要性。也因此,各式各樣的KPI被提出來,KPI也成為行銷人員經營的方向。但是,過度相信數據會造成決策判斷的錯誤,為了美化數據也會失去品牌應該堅持的方向。

筆者整理出在實際經營與輔導經驗中,數位行銷大數據常見的七個迷思:

迷思一:粉絲團經營貼文數多,觸及數自然就高

許多小編都知道,貼文數多必然累積較高的觸及數,所以很努力在發文,讓觸及數數字非常漂亮,但這些觸及是品牌要的嗎?例如小編分享了《中國新說唱》的節目片段,造成高觸及數,但這跟粉絲團有關聯嗎?或者小編分享了十二星座本週運勢,這跟粉絲團又有關聯嗎?經營粉絲團必須要有「品牌」的概念,必須深入研究品牌的心價值與目標客群。

粉絲團做為一個品牌必須界定視覺、理念與行為上面的識別規劃,規劃出社群貼文的類型與主題,並符合品牌要傳達的意涵。如果是未經規劃的粉絲團,貼文漫無方向,您所貼的文章固然造就高觸及數,但這是「無意義」的觸及數,不僅不能傳達品牌的意涵,反而可能造成品牌稀釋的負面效果。

與其小編每天貼三篇觸及「無意義」的貼文,不如讓小編用心設計一篇符合品牌價值的貼文,同時也能讓小編工作不再淪為「以量計價」,真正專注在打造以品牌為核心的社群。

迷思二:粉絲人數越多越好

社群的本質在互動,不在人數多寡。粉絲團在經營時不能把粉絲人數視為最重要的指標,許多粉絲團為了衝粉絲人數,透過許多種方法來增加粉絲,有直接透過拍賣網站購買、也有透過粉絲按讚互助社團方式加粉絲,造成許多「假性粉絲」的加入。

假性粉絲會造成觸及率及互動率都較低的情況,也容易高估粉絲團的影響力。筆者曾經幫不少粉絲團進行體檢,發現由於許多公司喜愛將粉絲人數視為重要的KPI,造成小編透過許多手段去提昇粉絲人數。在檢驗粉絲團人數的真實性,初步可以透過洞察報告觀察每日上線人數是否有達到粉絲團人數九成以上比例,以及粉絲組成的國籍及地區比例是否合理來判定。

進一步應該請小編養成寫小編工作日誌的習慣,了解小編開發粉絲的方式,以及對照特定日期是否有大量粉絲加入之異常情況。檢驗粉絲人數時更應區分成「假性粉絲」、「一般粉絲」及「熱情粉絲」(經常互動之粉絲)比例,才能真正計檢驗粉絲人數之成效。

迷思三:取得粉絲成本較低的行銷活動就是好方式

透過舉辦抽獎或票選活動增加粉絲人數是許多粉絲團常用的做法,以抽獎活動為例,獎項有誘因常可以在短時間內吸收到許多粉絲。但在設計獎項時要注意,例如:餐飲業的粉絲團採用送機票或者iPhone的方式來吸引粉絲的加入,但他們加入粉絲團的原因與產品本質無關,或者根本對您的產品不感興趣。票選活動也是相同的道理,新進的粉絲加入粉絲團只是基於對參賽選手的支持,但對你的產品可能也不感興趣。短時間透過這些活動帶進的粉絲,你或許會看到粉絲團人數的成長,但我們仍歸類這群因為脫離品牌本質進來的粉絲絕大多數是「假粉絲」,他們加進粉絲團反而會造成粉絲團的互動率下降,長期而言也會造成粉絲團觸及率的下降。

迷思四:廣告素材點擊率越高越好

以前筆者在行動廣告公司任職時,行銷人員跟我討論有兩個廣告素材在輪播網輪播,A廣告素材點擊率較佳、B廣告素材點擊率較差,後續A廣告素材應該加強投放。我反問他這次廣告的購買方式是CPM或CPC,行銷人員答CPC(按點擊計價)。如果按點擊次數來計價,B廣告素材點擊率較低,但反而有比較高的曝光量,如果這次行銷活動的目的是為了曝光,B廣告素材反而更應該增加播放,單次曝光成本更划算。如果目的是為了造成轉換,那也應該檢視兩個廣告素材最後的轉換率來加以比較,單從點擊率判斷廣告素材好壞並不正確,必須結合廣告計價方式與廣告的目的來綜合考量判斷。

迷思五:廣告投放A/B test一直優化效果就會好

許多人很迷信廣告素材的實驗與優化,也會用轉換率、ROAS等評估廣告效果檢驗指標。一般受眾接觸到一則廣告,他會在一則廣告中至少看見圖片(或影片)、文案、品牌名稱與產品四個因素的影響,而在他點進產品購買頁面時,包含動線安排、網頁設計、產品銷售頁強弱、付款條件與運送條件也會影響到轉換率。

但這時候能顯現於廣告報表中的數字通常是廣告排名、點擊率、相關分數、CPC、CPM、轉換率等數字。許多時候廣告投放手不停的優化廣告素材還是無法造成廣告指標的提昇,這時要檢討的可能是產品力、品牌或付款條件等因素出了問題。

另外有些外部性的原因也可能會造成廣告效果的波動,如季節性、週期性、新聞、氣溫等因素,都不是能在廣告報表中直接可以判斷的。

行銷人員必須有敏感度,好的廣告投放手也應該要保持記錄多種可能影響廣告外部變數的習慣,並學習利用原始數據搭配統計軟體進行分析,才能同時掌握多因素的影響。

例如,我們曾經分析出業者在六月份轉換率一向都偏低,不管做了幾組廣告素材都相同,則廣告投放手可建議業主進行預算的調整,將預算移至轉換率較高的月份,或選擇誠實告知業主。

迷思六:保證的KPI達到就應該滿足

目前許多行銷公司在向客戶提案時都會保證KPI,諸如曝光人數、觸及人數、互動人數等,而在結案時通常也可以提出漂亮的結案數字,這些KPI更可能是原先設定KPI的好幾倍。但我們要問「你有找對人說話嗎?」。

行銷公司提出的結案報告為30萬的觸及數,但這30萬的觸及有特別針對目標客群進行設定嗎?

以臉書廣告為例,受眾越廣,接觸成本就越低,許多行銷公司為了節省成本往往只提供成果指標,卻沒有針對品牌的目標客群進行設定,形同廣告成本的浪費。舉例來說:品牌要的是對投資股票有興趣的商務人士,行銷公司卻是設定18歲至65歲毫無任何興趣設定的人,形成多數都是無效的廣告投放。

迷思七:依賴單一數字指標進行決策

筆者曾經輔導過一家廠商,到達頁的跳出率居高不下,如果根據數據決策應該要優先改善到達頁的跳出率,也就是網頁的設計可能有問題。但這家廠商的轉換率還是相當的理想,在調整過到達頁設計後,跳出率也沒有改善。後來仔細研究後發現,會購買這項產品的通常是重度使用涉入。因為導流方式的關係,網站的造訪者可分為兩群人,一群人是閒逛逛到的,但他們本來就沒有購買這類產品的意圖,所以進來後就通常直接跳出,造成到達頁跳出率高;另一群是有需要的重度涉入者,他們進來後直接轉換成購買可能性高,所以轉換率也相當高。根據研究結果,網頁設計其實並沒有調整的必要,而是應進行使用者研究與調整導流方式,所以行銷人員在進行數據分析時,除了綜合考量多項數據外,也要進行質化研究,才能真正洞察,形成決策依據。

數位行銷大數據絕對是行銷人員必須重視的,但傳統的行銷流程不能避免,品牌的核心精神、正確的目標客群設定、使用者研究、溝通的主軸、廣告素材實驗、轉換的流暢性都環環相扣。對任何數據都抱持懷疑與研究的精神,才能真正掌握正確的大數據運用。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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