流量池下的省思!重新解構你所認知的電商營運公式後再出發
流量池下的省思!重新解構你所認知的電商營運公式後再出發

流量紅利的神話已結束,許多企業正面臨思考各種流量操作的可能性。相信也很多人重新思考電商營運公式,希望從中找到各種營運優化的可能與因素。

電商營收 = 流量 × 轉換率 × 客單價

此電商營運公式非常簡明扼要!直接點出幾個重要觀點,例如:流量決定電商營運業績!筆者也曾在第一步到底該下什麼?向新手村說再見吧!一同精進廣告成效Go表示 「業績未動,流量先行」 。因此,放大流量並降低流量成本(CPC),一直是許多朋友所關注。

公式雖看似簡單,但背後的細節真的很多!

套一句大家耳熟能響的開場白,柯南表示:身體雖變小,但頭腦一樣棒。此電商營運公式雖簡單但優化一樣煩。千萬別被簡單的因式分解而忽略背後影響營運的因素,甚至誤解。

最讓筆者擔憂的是,一味追求 CPC 為指標的情況。這指標的背後,顯示他們或他們的Boss認為:流量成本越低,那後續的目標成本 CPA 比較便宜。這背後的誤會有點大。CPC 低不見得 CPA 低,兩者之間可以用下圖表示:

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CPC / CPA 關係

這四個象限中,第三象限很明顯是最糟糕。很可能原因來自廣告素材與投放受眾後的反應不佳,且銷售陸著頁體驗也很差,兩者齊心協力下的偉業。背後能說的故事很多,反應在廣告後台上的指標可以參考 CTR、品質分數,而網站的部份可參考跳出率、工作階段…等。

但各位可以思考下,難道就真的無處可用嗎?

事實上,在新品牌或新產品搶市的時候,有時候是不得不用!準備跟前幾大的競品拚市佔率的時候,就可能採取此破局。那你可能會思考會不會賺錢呢?

當品牌決定採此路時,很有可能其產品有日後回購的現象。甚至,是走主體不賺錢,但靠消耗品來賺回來。所以,短期打平或虧損若能帶來後續穩定的訂單來源,那長期來說還是能有所獲利。

特別從第三象限說起,正是要提醒各位端看電商運營公式時,切勿過度追求短期回收,而失去中長期的策略。以「顧客終生價值 LTV(Lifetime Value)」來說,正是此電商運營公式中容易被忽略的觀念之一。

而第四象限的情況,很可能是在追求低流量成本下發生的局面。就臉書廣告投放來說,當你宣告執行流量的時候,臉書將盡其所能給你最可能產生點擊流量的像素,其反應數據結果在 CTR & CPC 將會非常漂亮。但在追求極致的CPC下,可能犧牲影響轉換的 「流量品質」

CPC 與 CPA.png
CPC 與 CPA
圖/ 江仕超

實際廣告投放的經驗來看,上圖顯示(CPC 1,CPA 1)-($8,$349)vs.(CPC 2,CPA 2)-($12,$176)。略高 CPC 背後可能代表 該流量有「高質量」的表現 ,使得轉換率提昇而 CPA 反而更低。

CPC與CPA存在轉換率的問題,進一步來說「流量品質」才是關鍵!

影響流量品質的因素而多,平台演算法是主要因素之一。以臉書廣告投放來說,當你想宣告要怎樣行銷目的時,它將盡可能把此條件給符合的對象。

行銷目標選擇.png
行銷目標選擇
圖/ 江仕超

也就是當你選擇下流量時候,容易獲得偏好點擊廣告的對象,對應的CPC、CTR 相對漂亮許多!但實際成效好不好?答案是不一定的。就以筆者自身經驗,下流量來的轉換率通常偏低。

而第二象限的情境,很可能發生在搶奪高質量的流量時發生。像是當你鎖定加入購物車但還未購物的受眾時,轉換可能性高但受眾量窄,就可能導致投放成本偏高但轉換效益依舊不錯的情況。又或者在搜尋平台的關鍵字競爭強度高,導致點擊成本提升。但因為消費意圖明確,且商品詳情與活動也切中該消費者,故轉換率高,可能有此第二象限的情況出現。

我們要流量!更要探究背後的「含金量」

當官網的整體流量品質偏低時,也可能造成「再行銷」效益下滑。原因是可能轉換的受眾(pixel,cookie)對比整個流量母體的比率太低。換言之,即便運用再行銷做追蹤,但對應的流量品質低,投報酬也會下滑。

有鑑於原公式在表現流量的含金量、消費者分群、與各媒體引流差異上,略顯不足。筆者嘗試透過此文把一些嚴謹的項目或定義交待清楚。

回到原先簡式中:

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原公式-調整01
圖/ 江仕超

F:流量:指的是各媒體引流而來的 總流量 Flow
R:轉換率:引流後所對應的轉換率,這裡指得是 平均轉換率 CR
V:客單價:同上,這裡指得是 平均客單價 ATV

這邊可以看出來,原先公式不易將各媒體引流的流量品質、轉換率、或對應的客單價「直接」交代清楚。各媒體引流上又能細分:自然流量、付費流量。所以,實際因式分解的展現上,將比原先複雜許多。

電商營運公式超展開!融入各項引流因素

有感於流量池的觀念正在發酵,筆者很早在保健食品產業中體悟到留量比流量更重要,我們將融入自然引流與付費引流的因素,並且結合現今(2018年)各類主要引流媒體,將電商營運公式重新解構。

首先,引流的媒體,筆者區分為三類:

  • 社群媒體引流:FB,IG,Line@…等
  • 搜尋引擎引流:Google為主
  • 整合行銷帶來的引流:各種整合行銷帶動的引流

再透過引流與費用關係,可區分為兩類:

  • 自然引流:
    泛指「不需額外支付導流費用」就能達到引流效果。例如:免費的網美IG曝光、免費的部落客寫文、免費的FB社團帶動的流量、免費賺到的的新聞媒體報導…等,不單單只有Google搜尋的自然流量。

  • 付費引流:
    泛指透過「購買曝光版位而直接獲得」的付費流量。像臉書廣告、搜尋聯播網、或像KOL業配。

整理以上分類,我們可以簡單用下圖來描述:

引流方式與貢獻媒體.png
引流方式與貢獻媒體
圖/ 江仕超

接著考量引流後帶動各級轉換率與客單價,將細分後的流量來源對應其轉換率與客單價,而有以下六種:

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f01指社群中的自然引流;R01指對應的轉換率;V01指對應的客單價
圖/ 江仕超
f11指社群中的付費引流;R11指對應的轉換率;V11指對應的客單價.png
f11指社群中的付費引流;R11指對應的轉換率;V11指對應的客單價
圖/ 江仕超
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f02指搜尋平台自然引流;R02指對應的轉換率;V02指對應的客單價
圖/ 江仕超
f12指搜尋平台付費引流;R12指對應的轉換率;V12指對應的客單價.png
f12指搜尋平台付費引流;R12指對應的轉換率;V12指對應的客單價
圖/ 江仕超
f03指其它整合行銷的自然引流;R03指對應的轉換率;V03指對應的客單價.png
f03指其它整合行銷的自然引流;R03指對應的轉換率;V03指對應的客單價
圖/ 江仕超
f13指其它整合行銷的付費引流;R13指對應的轉換率;V13指對應的客單價.png
f13指其它整合行銷的付費引流;R13指對應的轉換率;V13指對應的客單價
圖/ 江仕超

並假設彼此獨立,可整合用下圖表示:

引流貢獻矩陣圖.png
引流貢獻矩陣圖
圖/ 江仕超

其中 f 指得是各類流量來源;R 指得是各類轉換率; V 代表發生轉換時的各類客單價。由於 R 發生必然帶動 V,故同時整併為 RV 作考量,也有利簡化後續運算與分析。

因此,我們將以上內容將電商營運公式重新改寫,把 「各種流量來源」「各種對應的轉換率」 、與 「各種對應的客單價」 做連乘積。整理如下:

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電商營運公式以連乘積展開細項
圖/ 江仕超

以上公式,忠實呈現各媒體來源與付費與否的情況。六種媒體引流方式,都有對應不同的轉換率及客單價。

當原先電商營運公式透過連乘積展現後,更能直接容感受各種流量與對應成效轉換的關係。不同媒體溝通引流的方法,有不同的對應轉換關係。當企業從其中一種新興媒體或數位廣告拓展營收時,也能同步檢視其它流量來源的貢獻。

另外,每種媒體溝通的方法,可直接付費或走自然流量。如同: Facebook可分為自然觸及與廣告曝光;Google也有自然搜尋與付費廣告。以連乘積的電商營運公式中,也能一目瞭然。若未來有拓增引流來源的必要,該公式能視現實情況作延伸。

更進一步來說,此公式直接亮出一個概念是『 流量配置 』。如同風險管理一樣,把流量妥善配置的概念更直白展示。淚別流量紅利後,大家都面臨該怎麼讓流量來源更加穩健的問題。希望透過此新的電商運營公式,再次提醒各位不要過度被單一平台給綁架。眼光放得更遠!當享有紅利時,及早建立另一個穩定流量來源。

最後,應用數學運算子 Σ 可將以上公式收斂如下:

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電商營運公式在各種情境下的超展開
圖/ 江仕超

以上電商營運公式重點不在如何推演,那是數學家的事,而是從展示後的公式中引領我們更直觀思考電商營運背後的種種面向。 『連乘積展開的電商營運公式』顯示各種媒體引流下的營收貢獻;『 Σ 展現的電商營運公式』表示營收來源有自然引流與付費引流等。

值得注意是, 即便是自然引流,企業依然須要在『內容』或『會員經營』上下工夫。 例如:在社群經營上做創意軟文,引發自然擴散的可能。自然引流的概念,是以走心的內容贏得引流!這絕非是零成本或零廣告預算。正因為你用心製作,才能因走心引發自然流量的產生。

從『流量矩陣』直觀思考你的流量優化策略

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引流貢獻矩陣
圖/ 江仕超

從『 引流貢獻的流量矩陣 』可直觀發現或挖掘電商營運的諸多面向。以下筆者以此矩陣作行銷經驗的分享:

  • 流量來源是多元!仰賴單一流量貢獻有可能面臨營收上的風險。
  • 流量來源的穩健?短期流量紅利的衝刺下,如何建立你的穩定流量矩陣?
  • 不同流量有對應的轉換成效。如何優化或調節轉換效益是必須持續進行。
  • 不同流量來源或關係有不同的轉換成效,反應『流量品質』的重要。
  • 流量之間有『功勞歸屬』、『交互影響』、或『行銷綜效』的情形!須留意!
  • 強化營收的貢獻來源,可分『自然引流』與『付費引流』。
  • 『自然引流』不代表不用投入內容成本、時間成本…等!SEO也是要人力與時間。
  • 所有引流的投入成本,如:製作內容與曝光內容…等,都將影響企業ROAS、ROI。
  • 營運的時機、時節、時間、時效等,都將影響整個營運公式的計算。
  • 考量時間長度,延伸電商營運的重要概念 - 顧客終生價值 LTV
  • 每種引流的行銷活動都可能影響其它媒體的表現。不論是當下、或日後的成長或消長。
  • 流量來源依附在第三方平台時,需更加留意第三方的動態。如:演算法。
  • 受惠數位廣告技術的精準,『競爭』『競價』也隨之轉強,導致投放門檻變高。
  • 新的工具或平台的引流,可能具有流量紅利的現象!可多多評估與嘗試。

需要特別提醒!不同流量來源可能有『成效歸屬』的問題。即不同媒體間常有直接轉換(主攻)、輔助轉換(助功)。推演上我們暫且假設流量之間是彼此獨立,假設屬直接轉換。但真實運用媒體與廣告時,成效歸屬上必然有主功、助功的情況。所以,觀看此矩陣時務必留意媒體之間的綜效。

未來,將再引入「消費者互動關係」將電商營運公式更完整的表現。之後,我們將持續以此公式做更深入的電商情境探討。

本文由江仕超授權轉載自其Medium

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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。

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