#Martech

【ID、ID，還是ID】

本週前三則都是跟ID有關的新聞，也就是關於廠商怎麼運用你我在網路上的足跡找到我們。

說來有點像廢話，利用我們在網路上的足跡，就已經知道是我們的足跡了，為何還需要知道找到我們？

前幾期提過，由於谷歌與蘋果兩大陣營對隱私權的支援持續強化，品牌廣告商要保有原來的消費者資訊，難度大幅提高。即使有替代方案，但相較原案也是又貴又難用（費用與技術門檻均高）。

這三篇就是超大、大與中型企業如何一步一腳印地搜集消費者資訊的過程。

WPP 廣告集團退出臉書的廣告代理商審查業務。臉書廣告費用是以十億美元起跳的業務，放在任何一個規模的公司都不是小生意，為什麼已經連續擔任多年廣告代理業務的WPP集團要放棄呢？

據媒體報導，有可能是因為臉書的監測與補償措施十分嚴格。大家知道網路廣告告買有許多假流量風險，也衍生出一票監測廣告量的產業。一般公司可能會任監測公司與大廣告集團說了算，但臉書這種等級的公司必然有自己超越監測的能力。而對ＷＰＰ集團來説，應對監測也不是問題。

那為什麼會因此退出審查呢？我推測跟成本不可控制有關。

因為被監測到了後要補償，假設補償是要買其他廣告補滿流量，那就代表成本的增加，也就是利潤的降低。

一個營業額確定，但是成本不可控制，利潤風險難以管控的生意。對股東來說實在難以交代，不如放著冷一冷。

那為什麼電通等其他集團還持續參與審查呢？對新業務與既有業務的差異態度。對電通等集團而言，拿下臉書是拿下新增的業務，而對ＷＰＰ集團則是維持既有業務。所以一個退出，一些繼續。

第二個新聞是NBCUniversal 也就是旗下有環球影城的公司，新聘數據長。數據長的背景不是分析公司，不是硬體公司，而是電通集團。任務不是更好的預測、更多的機器學習，而是資料的收集、儲存、匹配。

關鍵在匹配，也就是把消費者在網路上不同來源的足跡拼湊在一起壹起，知道昨天去看環球影城網站但沒有登錄的你，就是今天看到功夫熊貓片段停下來的你。

NBCUniversal再根據匹配拼湊出來的資訊，對你投放廣告或者產生適合的產品。

而這工作的難度是需要外找一個來自廣告界的數據長，可見一般。

第三個則是CDP(Customer data platform ，顧客數據平台）領域迎來第三個獨角獸企業，Amperity。

Amperity 擁有ID 比對的專利，專長是節省40%的費用，幫助業主多收集144% 的消費者ID資料，用以進行標籤整理與模型預測分類等工作。

客戶包含GNC、brooks 與一些戶外用品品牌等。據傳董事會成員包含星巴克。

相較於台灣甚至中國的顧客數據平台，通常強調模型預測與行銷自動化等『看得見』的功能，國外業者則強調在ＩＤ收集匹配的能力。由臉書與NBCUniversal 的動作來看，我們可以想像其原因（比對能力越強越快，就能越迅速完整的收集到消費者資訊，用系統快速做出對應行為。）

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本週最後一則新聞則是電子商務領域的新星，Fabric，在不到一年的時間內，從種子輪、Ａ輪到Ｂ輪。而且B輪的投資費用上億美元，估值據聞到達8.3億美元（相較於顧客數據平台才第三個估值十億美元的難做生意）

Fabric號稱自己是無頭電商(headless)，我們可以想像成是前端怎麼接都可以的電商後台。

目前不管是Amazon或者Shopify 都是全套型服務，但當電商業務持續發展，品牌業者不會只拘泥於自有網站或者是綜合電商等等，無頭式電商就會像網路電商業務的大型後勤，市場增長速度是可以想像的。也難怪估值可以持續翻倍。

....

本週收集資料過程，看到好幾份Martech 週報與月報，國內外都有，但都寫不久就沒有持續了。而默默的，拖稿中我也寫到了第四期，希望至少能夠持續寫十期，而未來至少能寫滿一年以上。

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橋良致力於透過心理學結合 AI 建立一套分析模型，用「聲音」幫助企業了解消費者。

在這樣的一套工具下，除了財務能力、網路行為等實質數據外，聲音也變成了一套可以量化的數據，實務上橋良團隊的這一套工具還可以應用在哪些方面？聲音的分析未來還可以用在哪些領域？歡迎收聽這集創業新聲帶！

🔥商業案例與營銷文章分享 2021-01-22
　　
本次分享以下六則文章：
📺《運營知識體系：作為運營必須知道的10種拉新方法》
📺《RFM模型的搭建細節以及適用場景有哪些？》
📺《數據分析終極一問：自然增長率，到底怎麽算才合理！》
📺《電商大廠營銷模型匯總（含阿里、京東、美團、電通等）》
📺《用戶流失分析的三個誤區，你踩雷了嗎？》
📺《粉絲專頁「按讚」將走入歷史！Facebook 將推出粉絲專頁 6 大更新體驗》
　　　　
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📺《運營知識體系：作為運營必須知道的10種拉新方法》
https://bit.ly/2XVGjh4

文章分享了10種拉新方法，分別是：
01 打造流量型產品
02 打造流量品類
03 營銷工具創新
04 好友邀請
05 地推
06 異業合作
07 物質激勵
08 內容化
09 活動拉新
10 機構獲客
　
👉上述拉新方式套到遊戲營銷上一樣非常實用，下次在和行銷討論怎麼拉新用戶時，這些方法每個都可以好好想一便，或許好點子就從裡面蹦出。
　
📺《RFM模型的搭建細節以及適用場景有哪些？》
https://bit.ly/3bXebm0
　
RFM是用戶分群操作很常用到的模型，RFM這三個字母，分別代表以下維度：
　
✅R（Recency）：最近一次消費時間。反映了用戶最近消費的熱度，用以衡量用戶是否流失。理論上，最近一次消費時間越長，流失概率越高
　
✅F（Frequency）：用戶的消費頻率。反映了用戶對於產品、品牌的忠誠程度。理論上，一定時間內的購買頻率越高，用戶忠誠度越高
　
✅M（Monetary）：消費金額。反映了用戶的購買力。
　
👉以往的文章可能只講到上述就沒繼續深究，這篇文章的價值在於針對每個維度都有比較詳盡的說明，蠻值得參考。
　
📺《數據分析終極一問：自然增長率，到底怎麽算才合理！》
https://bit.ly/3p33wKq
　
各行各業都很關注自然增長率，這篇文章不但點出了幾個計算自然增長的方式外，同時也道出了營銷上的難題。
　　
會分享這篇文章主要原因在於文章中現實的挑戰真的是踩在我們的痛點上阿！！！！
　　
相信每個人讀過後肯定是心有戚戚焉。
　
✅自然增長率有三種算法：
方法一：按時間區分。
方法二：按人群區分。
方法三：按產品區分。
　
✅來自現實的挑戰：
挑戰一：非活動時間數據不工整。
挑戰二：幾乎天天做活動，沒有非活動期。
挑戰三：商品屬性、生命周期不同，無法類比。
挑戰四：不是所有活動都適合劃分參照人群。
挑戰五：參照人群的劃法，很難一碗水端平。
挑戰六：外部影響沒有考慮。
　
📺《電商大廠營銷模型匯總（含阿里、京東、美團、電通等）》
https://bit.ly/2XXfPMm
　
營銷模型是幫助我們做全盤思考的工具，基本上都是符合MECE原則，在做產品策略規劃時，很適合我們一一盤點各個階段有哪些能夠施力的地方。
　
文章內提到的模型有：
一、美國廣告學家E.S.劉易斯：AIDMA法則
二、日本電通：AISAS模式
三、社交媒體時代消費者行為模式：SIPS模式
四、美團：基於生活方式的全新營銷模型LIIS（Lifestyle-Identify-Interaction-Share）
五、阿里：AIPL+FAST+GROW
六、京東：營銷360體系之4A模型
　
試著使用這些模型來拆解自己負責的產品，在不斷思考下，一定會有收穫。
　
📺《用戶流失分析的三個誤區，你踩雷了嗎？》
https://bit.ly/3ixfPMI
　
用戶分群最基本可以切成三塊：新增、活躍、回流
　
其中以回流用戶最不好區分，一但分的不好，把太多活躍會員都算進去的話，那分析出來的結果可能就會有錯，這篇文章點出流失用戶分析三個需要注意的地方：
　
一、定義不明確：每個產品用戶黏著度都不一樣，有些產品用戶需要每天開，可能超過一個月沒登入就算是流失，有的產品用顧就是久久開一次就好，可能半年回來一次都在允許範圍內，因此需要了解自己產品的特性，定義好怎樣叫做回流用戶，如此分析出來的數據才會比較精準。
　
二、在樣本選擇上產生失誤：文章著重在最近一次登入時間，這點非常重要，在我的「數據分析」文章中也不斷強調，當撈取數據時，一定要將用戶的註冊日期、最近一次登入日期抓出來，不然很可能把新舊用戶都混在一起做分析。
　
🎯延伸閱讀：營運的資料撈取
https://bit.ly/3qLz4EP
　
三、不分析用戶行為：強調要去了解流失的用戶輪廓為何，以遊戲業來說，付費/未付費、流失時的等級/遊戲時間/遊戲進度等都是很重要的觀察指標，畢竟用戶流失也不會跟你講原因，需要營運人員透過數據來找出問題點並對癥下藥。
　
📺《粉絲專頁「按讚」將走入歷史！Facebook 將推出粉絲專頁 6 大更新體驗》
https://bit.ly/39PWCBJ
　
日前 Facebook 宣布，將在未來數週內推出新版的粉絲專頁體驗，改版六大更新如下：
　
一、簡潔又直覺的介面設計
二、專屬的動態消息及新互動方式
三、全新的「你問我答（Q&A）」功能
四、聚焦在粉絲專頁的追蹤者（將移除「按讚」功能）
五、新版效能更佳的帳號管理工具
六、網路安全升級和誠信功能
　
每個小編都應該要注意，未來在舉辦粉絲團活動時，要求追蹤更能提高文章與活動的觸及人數，就跟youtuber要求按讚訂閱和開啟小鈴鐺的道理類似，最後，如果喜歡這個粉絲團，也不要忘了追蹤一下喔！
　
以上就是本次的商業案例與營銷文章分享，下次見！