(2020-09-26)當行銷與銷售漏斗間的界線變得模糊,傳統的廣告鎖定已無法滿足所有行銷需求,品牌該如何直接找到最有消費潛力的消費者?

(圖:thinkwithgoogle.com)

(2020-09-26)以前,消費者想購物,貨比三家得到實體通路走一趟,再由銷售人員協同完成訂單;現在,消費者想購物,除了直接從口袋名單挑選品牌,只要上網問一下親友建議、爬文網友評測、參考網紅推薦、點擊促動廣告,或是直接進入比價網站蒐集資訊,就能一指完成消費,今天下單速速送達。

面對消費者的行為轉變,現代行銷人面臨了前所未有的新挑戰:消費者旅程不再線性,每次的購買路徑都獨特、多變且不可預測。

 

當經典的行銷與銷售漏斗間的界線變得模糊,從品牌知名度(Awareness)到購買(Purchase)間的每個數位接觸點都可能是購買決策的關鍵時刻,傳統的廣告鎖定已無法滿足所有行銷需求。品牌該如何直接找到最有消費潛力的消費者,在最重要的時機出現在他們眼前,甚至直接促動他們採取行動?掌握消費者意向(Consumer Intent)將是關鍵奧秘。


掌握Consumer Intent : 消費者線上購買途徑多變複雜、透過多元數位接觸點抓取消費者圖像(Shopper Graph)的數據,運用演算法掌握顯著行為改變的關鍵時刻,不放過任何商機。

全逃不過大數據的眼,從Shopper Graph和Intent解構Consumer Intent
什麼是Consumer Intent?它能為品牌帶來什麼好處?在了解Consumer Intent前,必須先了解構成它的兩項要素:意向(Intent)和消費者圖像(Shopper Graph)。

Intent指的是消費者內心深層的感性傾向反應。行銷領域中常聽到的購買意向(Purchase Intent),即是消費者對商品的整體評價或品牌態度,結合如商品促銷等外在因素的激發作用後形成的內在意圖。然而意向是內在的,有沒有可能透過外顯的行為改變偵測,並加以運用?

舉例來說,口香糖能讓人口齒清新、古龍水味道宜人,但若平常不會使用這些用品的已婚男子,「突然」開始嚼口香糖和擦古龍水,你會知道事有蹊蹺,因為這些特定時間的劇烈行為改變彰顯了某些Intent。絕大多數消費者在購買決策前也一樣會出現行為改變,例如短時間內反覆搜尋特定產品的不同品牌。

手機的普及使人們可以隨時隨地上網,連結的網站也越加多元,透過積累消費者大量數位連結的數據,可以清楚描繪出消費傾向與意圖。

要偵測消費者的Intent,透過大數據多面向掌握受眾細膩的數位行為即能窺知一二。手機的普及使人們可以隨時隨地上網,連結的網站也越加多元,消費者每一次的數位連結都是數據的積累。

不過人們在網海的數位行為眾多,像是瀏覽網頁、與廣告互動、評估,以及購買等,並非所有行為都跟消費相關,因此需要透過Shopper Graph來準確定向潛在消費者的傾向與意圖。

Shopper Graph由消費者對「品牌」、「商品」、「產品功能」、「產品需求」等數位行為描繪而成。透過大數據與AI人工智慧,我們能依此萃取每位消費者在網海中的Shopper Graph,包含對品牌及商品的關注程度,或基於需求對商品功能的偏好等。例如,持續關注某品牌空氣清淨機的上市新聞、瀏覽除塵蟎或改善室內空氣品質的功能性商品評測,或是點擊空氣清淨機廣告。


透過大數據與AI萃取人們網海各樣行為包括瀏覽、廣告互動、評估、購買等,Shopper Graph由受眾對特定「品牌」、「商品」、「產品功能」、「產品需求」等數位足跡描繪而成,能助品牌辨別與定向潛在消費者。

消費者早就告訴你了?從行為改變洩漏出的消費意圖
掌握「Intent Data」和「Shopper Graph」後,必須再藉由「行為顯著改變」來偵測 Consumer Intent。

如上述已婚男子例子,突然的行為改變是幫助品牌掌握Intent的關鍵。OneAD目前採取的做法是:先將目標受眾在特定時間內的數位關注行為與群體比較看是否顯著;接著再與受眾自己過往的關注行為比較是否顯著。

舉例來說,若某人在近期大量且密集瀏覽關於過敏兒、防塵蟎、噴嚏、HEPA、空氣清淨機、Dyson、伊萊克斯、LG、3M相關文章,包含商品新聞、產品評測、社群推薦等,不僅比其他網海消費者關注程度更高,相較自己過去也有顯著行為改變,即可推論該消費者對空氣清淨機的Consumer Intent。透過這些數位行為改變產生的Intent Data,使Intent不再是深層的感性內在反應,而能被記錄與監測。

Intent ≠ 關鍵字搜尋,超越傳統廣告設定的強大行銷武器
有些人可能會感到困惑:Intent Data與關鍵字搜尋(Keyword Search)有何不同?由於消費者主動行為特性,提到Intent時,大家可能會想到關鍵字,但除此之外,其他行為的顯著改變亦可用來推測Intent。

以購買家電為例,消費者可能到家電品牌官網查看產品資訊、到部落格看開箱,也可能特別關注新聞上家電展的最新動態。這些貼近漏斗下層(Lower Funnel)的數位行為均屬主動瀏覽,當然也包含前述的搜尋引擎。

根據OneAD實測結果:「相較興趣標籤鎖定,針對擁有消費者意向消費者所進行的廣告投放,廣告互動率提升了 54%。」

掌握Consumer Intent,品牌即能擺脫消費者旅程多元複雜、捉摸不定難以定向受眾投放廣告的煩惱。

為了聚焦品牌策略,多數人在廣告創意發想或定調品牌性格時,會透過興趣傾向、生理年齡性別描繪目標受眾輪廓,但同樣的條件不應該直接用於媒體投放。例如,若消費者心理年齡符合25-44歲側寫,是品牌的高潛力消費者,可因生理年齡不符合投遞設定,而錯過接收品牌廣告訊息的機會。

透過Consumer Intent,品牌可直接根據行為變化強度與品牌、需求傾向找出最有潛力的消費者,超越上述廣告投放設定限制精準投遞最有促動力的廣告,零死角推動消費者往購買終點。

在資訊爆炸年代,消費者遊走在全網資訊中,品牌唯有全面掌握消費者數位行蹤,這種透過大數據與人工智慧萃取顯著行為改變的Shopper Graph,在數據時代精確掌握Consumer Intent的發展潛力無窮,以新角度開闢品牌建設的一條新康莊大道。