數位行銷數據分析,是否都只關注正向數值而產生盲點?

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數位行銷相當重要優勢之一,就是各個環節都可以進行數據分析監控,協助數位行銷人員可以透過數據表現,判讀修正既有行銷環節是否有需要修正之需求。最直接優勢無非就是從數位廣告面來看數據分析優勢,就等於是改變傳統媒體廣告普遍只能估算觸及人數評估成效此問題。

然而如果從銷售流程來看數位行銷,事實上線上銷售本身除了沒有時間及空間限制及減輕成本外,與實體銷售相比,本身是存在相當劣勢。首先,少掉了銷售人員與消費者實際接觸,企業無法得知消費者在購物流程當中是否如何移動,他們看了哪些商品?決定購買與否決定因素為何?在沒有數據分析做後盾情況下,企業在進行數位行銷等同於瞎子摸象。更遑論,實體銷售另一大優勢便是企業可以透過人員客服或促購,提高訂單轉換可能。

數據分析導入數位行銷流程,就能立即改善上述所提及各項問題。甚至於結合追蹤機制,還能夠針對有看過商品但未購買消費者進行再行銷,進而撈回更多位成交訂單。

但面對數據,數位行銷人員是否都懂得應用?除了「該如何進行數據分析」此問題外,今日相當多行銷人更會落入看數據只看好、不看壞的問題。究竟,數據分析應該從什麼角度切入,才能對企業數位行銷真正帶來效益?分別從主動及被動行銷環節,探討數據應該如何看,才能看出行銷效益?

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  • 主動行銷環節,要學會關注流失行銷績效

談主動數位行銷流程,廣告推播當然就是關鍵應用模式,面對數位廣告,多數行銷人員無非都是看點擊率、轉換率、廣告投資報酬率(ROAS)等數據是否呈現正向表現;而實際成效評斷方式,無非就是回歸到最後,如果整體獲利有取得,就算取得成效。

然而針對主動數位行銷,成效高低與否多數都是透過客單價提高廣告投資報酬率,進而放大效益;多數行銷人員在數據分析上其實都會習慣忽略「轉換率」普遍低迷這個問題。

當然,無論是Facebook廣告還是Google Adwords,由於受眾在觸及銷售訊息當下,普遍都是存在沒有需求或沒有意識到需求情況,甚至可能對於商業資訊會產生抗性,因此本身轉換率普遍偏低是因為此行銷工具既有特性。但數位行銷人員是否思考過,如何利用其他主動推播工具來放大後續轉換率呢?

透過數據分析,行銷人員應該將重點擺放在那些「沒有完成任務目標」之數據上,在廣告數據外,發揮數位行銷於數據面功能優勢,審核用戶進行銷售流程後行為絕對必要。

透過受眾行為數據分析,除了直接針對銷售流程進行優化改善外,另一個重點更在於分析受眾「沒購買」主因,並進而嘗試於後無論再行銷流程,無論是更改溝通形式還是透過內容深化溝通,提高後續轉換可能性。

如果數位行銷人員單只是透過數據分析看廣告投資報酬率是正獲利就認為已經算成功,那麼可能就因此流失掉比實際要高出許多的行銷成效。

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  • 被動行銷環節,負面數據表現才是關鍵

在以搜尋行銷為主的被動數位行銷環節當中,數據分析就比較不會發生只著眼於正向數據而產生評估偏差問題。因為談被動行銷優化流程,其實就是透過對平台及搜尋成效還不足處加以改善,以獲得更卓越效益。

甚至於,行銷人員在判讀平台數據時,都應該要有可以更加優化認知。部分行銷人員可能在獲得搜尋效益,或是部分關鍵字取得不錯排名後就停止頁面優化,然而獲得單一或次要關鍵字排名後,是否有可能繼續延伸出其他長尾關鍵字價值,讓頁面可以獲得更多流量?

除了關鍵字排名表現外,頁面點擊率更是優化關鍵,當頁面取得優勢SEO排序,是否還能透過對標題或描述修正提高點擊率;而當受眾透過搜尋進行平台後,頁面跳出情況又如何?能否利用索引或其他頁面引導形式誘導瀏覽更多文章,減少跳出率或讓受眾觸及更多品牌資訊或商品?

談被動搜尋行銷數據分析,事實上就是利用受眾於被動環節都是有意識行動此特性,更深化消費者行為分析;當被動行銷環節可以逐漸優化消費者流程,那麼相同頁面轉換到主動行銷環節也可以獲得效益提升,同時放大整體數位行銷效果。

 

撰文者/銀河數位行銷領航員

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