「以前行銷其實相對容易，拍一支影片可以投給所有人看。」廣告科技公司The Trade Desk台灣事業發展總監錢斯銘分享觀察，如今品牌一年下來要拍50-100個素材，還要針對不同族群溝通不同議題，挑戰著行銷人的敏捷力、創意，和問題解決能力 。
身在房仲產業的行銷人，這幾年過得更是不容易，房屋買賣週期原本就長，從進到網站、帶看、成交，考慮時間短則1-2個月，長則到1-2年，行銷要持續在這之間打動用戶的心非常困難。
其次是成本的壓力，疫情期間畢竟處在衝擊的「海景第一排」，最嚴重的三級警戒期間，連鎖房仲業全台交易量年衰退至少超過 37%，這兩年又碰上升息政策影響房市景氣，讓行銷預算背負「必須花在刀口上」的沉重壓力。
「我們發現在投放廣告後，找到一位客戶的成本直接翻倍。」信義房屋行銷部數位投放組經理梁育馨指出這兩年遭遇的挑戰，雖然這是廣告端的成本，但卻也實實在在地影響到最後成交端的效益。
為了讓預算應用更精準有效，信義房屋和The Trade Desk合作，在近期一檔艱難的「找賣家」的行銷活動中，成功帶來超過2,500萬的曝光量，是KPI的10倍，且曝光成本也比原定KPI低3成，怎麼做到的？
解決問題1：市面上太多媒體，怎麼投才準？
梁育馨指出，信義房屋每年都會推一次大檔的品牌影音廣告，過去一直都在YouTube、Google、Facebook等大型平台推播為主，但總是會受到演算法高低起伏的影響，非常難判斷。為了精準配置預算，達到最大的觸及人數，信義房屋會固定把10%、20%的預算，撥出去嘗試一些新的媒體或廣告格式，不想把雞蛋都放在同一個籃子裡。
當時信義房屋先試著和Line TV、Li TV等多媒體平台單獨簽定合約，但這樣一家家洽談、嘗試，其實耗費非常大精力，內部要不斷交叉比對各種受眾輪廓、版位效益，每一檔活動又可能有投放對象上的差異，因此很難成為長期穩定的助力。
在一次會議接觸下，信義房屋決定和The Trade Desk合作。
The Trade Desk是美國一家市值高達364億美元的廣告科技公司，四年前團隊落地台灣，主要服務內容是「需求方平台」，也就是協助品牌廣告主、廣告代理商等用戶，尋找在Google、Facebook等封閉平台之外，最適合的開放媒體版位，並進行自動的廣告競價。
而在平台上擁有150間以上的媒體商、廣播公司和媒體所有者，類型涵蓋展示廣告、聯網電視、原生廣告、數位家外廣告、音訊等，其中當然也包括信義房屋一開始鎖定的Line TV、Li TV等平台，甚至還有未來預計要接觸的夥伴，能夠一站式比價媒合，解決信義房屋的痛點，讓信義房屋決定加入，成為The Trade Desk在台灣第一個簽下長期合約的客戶。
解決問題2：想找「賣家」拓展房源，怎麼知道誰想賣房？
在The Trade Desk的數據解決方案幫助下，信義房屋也找到精準投放的受眾，近期雙方合作完成一項棘手難題——「尋找房屋賣家」。
梁育馨指出，疫情前房市太旺，平台的委託量下降太多，現在數量要重新拉回來。公司因此對行銷部門下達尋找賣家的任務。但分析過去的數據，對賣方的了解實在太少，網站上和買家數量是8:2的懸殊比例，加上賣方填單時不會含有太多個人資料，想透過數據認識這位用戶，只能知道他的房屋物件狀況、地點等，沒辦法知道「房東本人」喜歡看什麼、該從哪裡投放廣告，才能更精準讓他們看見。「就算鎖定關心房價、房市的人，也不一定是想賣房。」
針對這項挑戰，The Trade Desk提供兩大服務協助：
Step1：Contextual Targeting（內容關聯廣告定位）：
透過閱讀的內文比對，即時分析賣家瀏覽的內容，協助找尋精準的受眾輪廓。這在行銷界早已不是新技術，但The Trade Desk藉由和Oracle及在地夥伴的合作，可以做到用AI預測，現在大量看某些主題的人，未來一周、一個月，可能會往下延伸觀看的主題是哪些。
假設當下只鎖定在看「我要賣房」這四個字，可能只有5萬受眾能夠接收到，但如果未來能夠延伸觀看賣房相關主題的受眾，可以判定這些人都是有賣房的興趣以及需要，那受眾群體就有機會變大 。
Step2：Inferred Brand Intent（IBI；品牌意向推論廣告衡量）：
可於使用者瀏覽過相關廣告後，追蹤其未來一小時的行為，無論使用者是否曾點擊相關廣告。
錢斯銘指出，現在的廣告的點擊率 (Click-through rate) 越來越低，可能只剩下0.3、0.5%，「這代表99.5%的人根本沒有點進去看」，但透過IBI的追蹤，可以找到一群人是沒有點廣告，但是在看到廣告後，未來一小時跑去搜尋信義房屋、賣房等相關資料，就可以成功鎖定這群其實有意願賣房的受眾。
由於技術的成熟，與10年前的文字比對早已不同，現在可以預估未來事件會怎麼發生，也可以往後評估成效。
藉由這樣的合作，信義房屋抓住投放廣告的受眾，創造超過2,500萬的曝光量，是KPI的10倍，且每千次曝光成本（CPM）比原定KPI低34%。此外，將第一方數據導入UID 2.0後，影片觀看完成率（VCR）增長到82%。
而在數據洞察之下發現，除了一般最容易想像關鍵字：賣房、簽約、房屋稅等詞語之外，其中一項意外發現是，關注「風水」的用戶也是一大潛在的受眾，在房屋市場中專屬於台灣的風土民情；而原先以為在大台北地區賣房熱度最高，透過把台灣分割程很細的行政區，也找到意想不到的賣房熱區可以加強投放。
梁育馨指出，這些成果的幫助非常大，不只能用在一次的行銷計劃中，可以在未來在不同的媒體平台中嘗試應用，成為重要的洞察和資產。
掌握線上行為，成房仲業必備能力
無論是附近機能、學區、未來兩年會不會想換大房，這些都是很清楚可見的需求，在過去技術不成熟時，只能透過用戶的搜尋紀錄來判斷，但現在廣告的瀏覽互動也能夠成為精準的消息來源，「尤其房地產業考慮時間可能長達一兩年，在第一個廣告投出去以後，兩年才能成交，那這段時間裡怎麼跟他持續互動追蹤，保持他的興趣，就可能影響到最終成果。」錢斯銘表示。
他認為，房仲業者手握非常大量、豐富的數據，掌握網路上的行為軌跡將會是業者必須耕耘的一條路，因為現在大約有7到8成的客戶會在網路上全面做好功課，才來接觸房仲業者，擔心直接走進房仲門市會被「話術」帶著走，或者擔心留下資料後會被連環叩，所以網路上的行為甚至更能了解客戶所需要的，創造最佳效益。
責任編輯：錢玉紘
