小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區
小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區

「小編的功勞無法被清楚的量化,」網路廣告平台Criteo南亞暨大中華區董事總經理黃瀚民從「小編KPI難考核」說起,點出的其實是常被企業主忽略的流量管道價值判斷問題。

一筆訂單成交,該算是Facebook影音的成效,還是Google關鍵字廣告?「如果管理者對整套歸因邏輯不是很理解時,就沒辦法給各渠道合理的價值評估,」黃瀚民指出,行銷是一趟旅程,若管理階層腦中沒有完整的地圖,很容易忽略成交前個管道的貢獻,在資源配置、人力安排上都容易產生盲點。

「所以要決定小編該加薪還是變兩人,或這個管道預算要增加、那個要減少,這在業界一直是很不容易的事情。」

整體行銷渠道碎片化,除了造成功勞歸誰的判斷障礙外,其實也反映了從源頭開始廣告預算投放就不夠精準,那該怎麼解決?黃瀚民認為,一切操作都要更「細緻化」才行。

流量切開來看

以中國手遊產業為例,過去中國手遊業者在App下載上花最多錢,一年有超過10億美元的預算都投在這,但隨著流量成本越來越貴,過去那種大手筆下廣告在Facebook、Google後就坐等下載量衝高的作法,已經行不通了。

他們開始把流量切得更細來看。就算是衝下載,目標也可分成完全沒下載過同公司遊戲的全新用戶,和已經註冊過其他款遊戲的老玩家。甚至,曾經在其他遊戲花很多錢買裝備的玩家,為什麼在新遊戲一毛也不花?已經下載安裝了,為什麼卻從來沒有打開來玩?這些都可以再細分。

「針對這些不同的人,整體行銷的想法,包括訊息、創意,各方面都要跟著改,不是一整包丟出去就說這個遊戲歡迎來下載。」不過黃瀚民提醒,切得越細,操作成本也越高,複雜度是指數性成長,但「即便是從一切成二,都可以觀察到ROI(投資回報率)的提升。」

行銷是一趟旅程,避免只看最後點擊

黃瀚民針對電商行銷更進一步指出,要避免只看「最後點擊(last click)」。

因為行銷基本上是一趟旅程(journey),消費者在不同裝置、不同網站、不同社群裡來回瀏覽,很難掌握每個廣告接觸點起到什麼樣的作用。

假設一個情境,有一個人因為一則Facebook上的影音對某產品產生興趣,在Google搜尋後,離開去做別的事情,晚上睡前滑手機時,再度被聯播網的個性化推薦廣告給吸引,終於點擊了橫幅(banner)廣告到平台下單成交。

這一連串的瀏覽行為中,若只看最後點擊,那功勞就歸功於聯播網的廣告,但實際上沒有前面的那些「傳球」,難道可以換到消費者最後剁手嗎?

「講難聽一點,(只看最後點擊)就是在比運氣好,比誰最後賓果。通常量撒越大,越容易賓果,這就變成一種機率問題,」黃瀚民以籃球比喻,「中間這些助攻、中場傳球,好不容易搶下一個籃板,讓最後一個人丟出去投籃、命中,難道最後的那一球,功勞是百分之百嗎?」其實是所有球員都有功勞。

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只看最後點擊就像賭博,變成機率問題,投入越多、越容易中。
圖/ GregMontani via Pixabay

多數廣告平台包含Google Analytics的預設歸因模型是看最後點擊,但黃瀚民建議,要從整個旅程來看行銷效果,假設一筆訂單成交前有三個廣告觸點,那可以設置歸功頭尾各50%、或是平均每個觸點33%。尤其打新品時,在建立印象、說服消費者需要更多投入,因此前端的觸點更要多給一些credit(功勞)。

別被Google的模式給綁住

另一個他觀察到問題是,許多企業主的成效計算方式不夠細緻。

「曾經遇過有些客戶只看CPC(每次點擊成本),」黃瀚民說,「這就有點被Google的模式給制約了。」他指的是許多管理階層會謹守過去建立的概念性通則,認為CPC多少就是好,超過就是貴,「但應該要更進一步想,點擊了之後的成交率有多少?」

他假設了兩個情境,A是下1,000元廣告,買到1,000個點擊,每次點擊成本(CPC)是1元;B是100元買了兩個點擊,CPC是50元,那A和B誰好誰差?只看CPC,當然是A的成本低很多。

但進一步看,A只有一個成交,等於一個成交成本是1,000元,B兩個都中獎,等於一個成交成本是50元,那誰優誰劣?單看成交成本,當然是B。然而這就是定論了嗎?其實陷阱就在此,再細分的話,還要看貨單價跟毛利率。所以說,究竟要以什麼為指標,要看最初的行銷目的、以及當初訂定的KPI為何。

大膽啟用年輕人吧!

而在訪談尾聲,黃瀚民呼籲企業主大膽地相信和啟用年輕人,他分析,台灣數位行銷起步至今也超過十年,這段時間培養了一大批擅用行銷工具的人才,然而,他自己特別愛用現在20多歲、90後的年輕人才,「因為沒有包袱,不會被過去的經驗所束縛,」黃瀚民說,無論是細緻化操作還是因應數據所做的調整,反應在執行面上就需要快速和靈活調整的能力,而這是他看好年輕人潛力所在,正因為沒有經驗,所以學得更快、邏輯上更能跳脫過去的制約。

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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