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

《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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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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