凱絡媒體 / Cherie Wu 吳姍霈
行銷自動化的時代來了嗎？
歷經2年多的疫情洗禮，加之2022年初烏俄戰爭引發了全球性物價上漲，不難發現台灣的消費生態也漸漸走向另一個新消費紀元。值得探討的是，調查顯示即便物價漲幅逐年上升，但社經結構的轉變卻沒有讓個人購物能力下降；相反地，平均個人消費能力不減反增(註：2022台灣智慧消費關鍵報告)，多數消費者行為產生質變，其中包含購物歷程的接觸點更加多元、與日俱增的跨屏使用行為、消費自主性與自我意識的提升等等。相比疫情之前，消費者更需要即時、快速地獲取「個人化」的資訊蒐集才能完成購物決策。
資料／圖片來源：Google x Kantar x 奧沃 2022 台灣智慧消費關鍵報告
因此，品牌在行銷上必須面對的挑戰日益艱鉅，將不再只是以「產品」為出發點去找尋消費者，而是需要以「人」為中心去思考「消費者需要什麼」進而掌握購物歷程中各接觸點的商機，用最有效率、最能貼近消費者需求的方式與之溝通，為品牌創造更多銷售額並提升顧客信任感、深化品牌價值。
深受媒體、內容、消費行為破碎化困擾嗎?
身為行銷人的你，或許日常中也常需要面對以下的問題 ：「當行銷預算有限制的時候，到底要怎麼配置媒體預算才能把績效最大化？」「當消費者購物的時間地點已經無法被預測，使用的裝置也趨向多樣化，媒體廣告版位要怎麼安排？」「我知道要遵循行銷漏斗模式打造全通路溝通管道，但能影響消費者購買決策的真正關鍵點是什麼？」「品牌需要在現有市場中導入更多新客，但我不知道新客機會在哪裡？」這些迎面而來的議題，其實正代表著當前行銷人所面對消費者行為破碎化後所衍生的行銷痛點。
資料／圖片來源：Google x Kantar 2022 台灣消費者行為研究
面對這些受個人消費行為質變所產生的行銷痛點，雖然媒體市場未有完整的解套方案，但近年可觀察到媒體巨擘如Google、 Meta紛紛投入高度技術研發在行銷自動化領域，強化演算法去分析消費者即時信號，利用機器學習快速找到與消費者溝通的最佳時機點與路徑。
顯然「行銷自動化」的應用已成為現行媒體環境中品牌突圍所必須具備的一把行銷利刃，過往品牌主針對核心消費者預先進行的調研工作可能已無法完全承載消費者需求快速轉換以及購物路徑虛實交錯的混沌歷程，此時導入自動化廣告最核心的價值便是以機器學習技術為基礎，可以及時協助品牌評估消費者即時需求訊號，然後在關鍵時機點給予消費者個人化資訊促使其立即行動。
圖片來源：Meta Advantage+ 帶動成長的關鍵：自動化與簡化
圖片來源：Google 2022 Think Commerce 商業盛會
自動化行銷的特性與價值知多少？
前言提到行銷自動化模式不單可以滿足消費者「即時性」與「快速」的需求，還能善用個人化溝通進行深化品牌顧客價值。舉個簡單的例子來說，某精品美妝品牌網站上可能會同時擁有高單價(如保養精華)與中低價位(如唇膏)的產品，透過廣告自動化運作的好處在於機器學習會用最「省人力」的方式專注於「成效最佳化」的執行，不論行銷目標是要提升相對容易入手的中低價位商品成交的機會(爭取最多轉換)、積極尋找購買客單價較高的高轉換價值受眾(優化轉換價值)抑或是需要探索拓展新客的潛在商機，自動化廣告投遞模式相較於過往手動模式都更容易實現品牌的目標績效。
簡單歸納【行銷自動化】的三大特性如下圖：即時分析消費者意圖並達到個人化、提升廣告運作效率、開發潛力顧客與高價值受眾
自動化與機器學習如何突破行銷痛點？
自動化廣告三部曲– 出價自動化、版位自動化、素材自動化
▍出價自動化能協助解決的行銷問題
「行銷預算有限，但是想要在有限預算裡完成業績目標可以怎麼做?」
若要談起「自動化廣告」的概念與運作邏輯，其實對於數位行銷人來說理應不陌生。自動化的應用最常見即為廣告競價中的「出價自動化」，其運作最簡單的理解就是將出價功能設定好一個品牌主所能接受的成本上限(通常是點擊成本/或是單次轉換成本)後，然後讓廣告系統的機器學習功能夠自動根據設定的目標預測出每一次競價中最佳的價格成本落點，這樣不僅能夠有效獲取成效與業績，也可儘量避免出價受到人為限制時間上反應不及所產生的錯失。
這個錯失代表的極有可能是消費者最有意圖的時機點，品牌受限於出價限制而錯失一筆訂單；或者當市場競價遇到節慶檔期時競爭對手突然大幅提升出價，品牌需要跟著市場競爭彈性調整時卻反應不及所造成的曝光錯失。因此，「出價自動化」的模式的價值就是避免品牌在不容錯失的時機點可以彈性做出相對應的調整。
▍版位自動化能協助解決的行銷問題
「 當消費者購物的時間地點已經無法被預測，使用的裝置也趨向多樣化，媒體廣告版位要怎麼安排? 」
消費者行為研究顯示，消費者做購物決策之前平均會經歷過超過500個數位接觸點。而2022台灣智慧關鍵報告也指出消費者會在一段消費歷程中使用 7-12 個資訊管道反覆確認商品是否符合需求與品牌可信度，以避免踩到雷。因應當前消費歷程的多元與自主性，品牌將需要更多工具去掌握全通路的接觸點。而版位自動化的運作邏輯便可協助品牌主提前於各通路位置搶先布局，不論消費者的足跡出現在那一層數位接觸點，如善用機器學習的預測與分析功能輔助，便可以在關鍵時刻接觸到有意圖的消費者。
▍素材自動化能協助解決的行銷問題
「我知道要遵循行銷漏斗模式打造全通路溝通管道，但能影響消費者購買決策的真正關鍵點是什麼？」
當消費者做購物決策前的需求與路徑變的複雜，品牌的挑戰除了要能夠在關鍵時刻把握關鍵接觸點，還必須做到「個人化訊息」溝通這件事。原因很簡單，現今消費者除了在意產品價格與服務，更在意品牌有沒有辦法滿足他當下的個人化需求。
如前言所述，行銷策略必須改變為以「人」為中心去思考「消費者需要什麼」而非單純思考如何將產品推給消費者。試想一下，當一個保健品牌推出一個新的產品時，對於消費者A小姐來說，最能影響她下購物決策的理由可能會是該品牌有沒有促銷優惠，但對於消費者B先生而言，決定買不買的關鍵可能會是他有沒有聽過周遭親友討論過該產品(品牌好感度)。
由此可知每個消費者輪廓皆不相同，而能促使其下決策的溝通重點當然也會需要投其所好。而素材自動化的作用，就是能仰賴AI賦能的判斷力自動組合個人化素材遞送給不同需求的消費者，這不僅能大舉提升消費者成交的意願，也能把握這次的接觸機會深化為更貼合該消費者的購物經驗。長遠來看，一旦消費者對於該次購物體驗的記憶是好的，對於品牌忠誠度的與顧客終身價值(Lifetime Value)的提升也有著莫大的幫助。
資料／圖片來源：Google x Kantar 2022 台灣消費者行為研究
走向行銷自動化前，行銷人心理準備好了嗎？
當理解了行銷自動化的概念與運作能帶來的價值，身為行銷人的你可能會覺得既然有那麼多好處，那就可以立即執行了吧？事實卻是，當行銷單位準備走向行銷自動化的道路時，往往會遇到某些困難。
［非電商品牌面對的難題 ：資源綑綁與各自為政的KPI］
以一個FMCG的品牌為例，一般存在著多種產品有各自部門控管預算編制的限制。因此若是想要極大化品牌收益，首先需要先整合所有產品線的產品素材，讓所有產品都能夠依照自動化邏輯去優化並達到設定的行銷目標。但卻極有可能遇到A產品提供了比較多的預算，但因為B產品的商品條件優勢比較好，在自動化廣告優化機制下，B產品可能會自動贏得比較多的曝光與點擊(流量)，導致預算花費比重大幅超過了A產品，這就等於A產品部門的預算非但沒有對A產品的推廣使上力，反而幫助了B產品的宣傳。一但遇到此一情況，A產品部門行銷主管可能就不太願意讓自動化優化的模式繼續推進。
這個問題真實反映了一種現象，當產品部門各自有自己的KPI與預算編製時，就會無法做到完全發揮「素材自動化」該有的優勢，最後只能流於回歸各自產品部門用自己的預算單純推廣自己的產品，但當消費者需求無法被該產品滿足時，也就只能眼睜睜流失該筆訂單成交機會。因此，行銷單位若要實施廣告自動化，其實最應該先思考全產品的行銷預算或資源配置的統籌，依照統一的行銷目標，集中各產品優勢讓機器學習真正能有更多彈性與空間去優化目標成效。
［純電商品牌行銷目標單純，但每天都在面對銷售壓力與庫存壓力］
上述資源分配問題如果放在了純電商品牌可能就比較容易能夠獲得解決；但對於純電商品牌而言，廣告自動化的執行所遇到的困境就是銷售額達不到目標與庫存壓力。對於電商品牌而言，賣的好的產品確實能帶來優異的收益表現，但如果想要突破公司一年比一年高的業績目標或遇到滯銷產品卻有被迫出清的壓力，即便套用自動化廣告優化技術也未必能產生效果。
當滯銷產品要想能夠成功銷出、面臨業績目標被要求突破的壓力，這些其實已經超出媒體廣告技術能夠解決的範疇。與其執著於如何爭取最有效的曝光或找到最精準的受眾，行銷單位需要解決的核心便會是解決產品服務面的問題以及找到能夠衝高收益的新破口，比如對於固守投資報酬率(ROAS)的KPI是不是影響衝高收益的障礙？
如果是，那麼品牌需要做的改變可能是將這層限制打破，用可接受的最低ROAS標準全力去衝高收益。而這樣的商業策略其實會需要經過：品牌內部成本計算→媒體代理商提出實驗設計與評估標準→最後達成共同協議才可完成戰略擬定。
總結：
一、掌握行銷自動化關鍵三件事
★ 關鍵1：追求廣告目標的統一，才能追求成效最佳化
在每一次的行銷活動規劃上，確定好廣告活動目標是一件最為重要的事。一旦確立了廣告目標，才能讓機器學習發揮最大效能。假設一個搜尋廣告活動目標是導購，那麼自動出價模式選擇當然就是要讓系統自動找到更多「可能會買東西的人」而不是「可能會點擊廣告的人」。因此如果評估指標模糊不清或是各部門KPI互相牽制，那麼自動化的邏輯也會無法運作在對的地方。
★ 關鍵2：個人化溝通取代產品訊息溝通
廣告素材設計應該要以「人」為出發點，而非聚焦「產品」。一個美妝保養品牌推出了一個新的美白產品，在訊息設計上要思考的應該是消費者需要被滿足的需求。比如美白的效果與使用時機、商品如何使用、品牌的信賴指數、價格折扣等等，而非只強調該產品的厲害之處。如此一來，將多元的個人化素材套用在素材自動化的運作基礎上才能很好的發揮機器學習的長處，包含即時分析消費者訊號與搜尋意圖、找到最佳的溝通時機點最後促成銷售。
★ 關鍵3：基礎建設先行，自動化才能跟上
當廣告目標與廣告素材都已經確定了，要掌握的關鍵便是如何在全通路的接觸點讓消費者更快更有效率地完成品牌希望的動作(轉換)。在很多的消費經驗中，消費者一旦遇到不流暢的購物管道，就很容易失去耐性而轉換其它通路消費甚至轉換到競爭對手的產品，這樣一來廣告費用也隨之付諸東流；若要發揮行銷自動化的價值，必須要將品牌的數位接觸點做到建置完善。舉例來說，Web、App除了可以做為品牌自行營銷的場域，還可以作為第一方資料的基礎收集站，當數據累積到一定的規模，便可連結到廣告自動化工具協助品牌圈出最有價值的消費者並且以此擴大新客規模。
二、迎向行銷自動化，先從打破舒適圈開始
IBM的CEO Ginni Rometty曾說過〝Growth and comfort do not coexist. 〞意思就是，成長無法與舒適共存。當消費者行為模式已經從線性趨於混沌，O2O的虛實共存已成為行銷新常態；若想要突破逐年下滑的業績瓶頸創造新的巔峰，行銷人已無法固守原來行之有年的行銷定律。事實上，越來越多的品牌開始打破通路限制，以往非電商品牌創造業績的模式就是把銷售任務交給實體通路，但當疫情來臨，消費者在短短幾年內快速改變了消費慣性，全通路行銷的布局、Web與App的整合、自媒體的經營以及如何兼顧隱私權議題做好顧客名單管理與運用，都是行銷人必須迎頭趕上的課題。
2022年第二季開始，不論是Google還是Meta對於行銷自動化工具的快速進展已經達到一個新的里程碑。Google Performance Max(最佳成效廣告活動)、Meta Advantage+等自動化工具的推陳出新，除了打破全渠道版位限制以外，也將廣告出價、素材組合、受眾投遞全面自動化。可以想見下一階段各媒體廣告優化技術將走向以行銷自動化的邏輯大幅取代人工作業的模式，與此同時，品牌若能協同媒體戰略夥伴做好第一方數據資料的彙整與消費者洞察，便有望將自動化技術的應用達到最佳化，創造更多潛在商機。
