美妝品牌迎戰Cookieless

左起adGeek客戶成功部資深客戶成功總監Kendra、客戶成功副總監Teddy、數據應用處數據應用經理Jim。（攝／洪薇雯）

運用第一方數據結合AI，成功提升行銷成效

文／詹致中 圖／adGeek提供

　　Google延宕多時的Cookieless政策，終於在今年1月4日，先針對1%用戶進行限制，預計最快年底擴散全部用戶。在全球瀏覽器市場佔據超過六成Chrome，停止第三方Cookie追蹤後，品牌行銷的新帷幕也正式拉開，運用第一方數據與AI工具將成為致勝關鍵。

　　擅長以數據及AI幫客戶打造D2C（Direct to Consumer）行銷模式的adGeek，成立以來為不少美妝品牌服務。在市場廝殺激烈的美妝產業，多年來依靠第三方Cookie掌握使用者行為與廣告投放。但踏入Cookieless新世界後，品牌該如何持續前進？

　　本次報導開箱韓系美妝品牌如何運用第一方數據結合AI的成功行銷，以及國內知名美妝網「好時尚購物網」透過調整整體廣告架構，在大檔翻出高業績！。另外，在競爭激烈的美妝市場中，運用數據行銷能維持好的投報率，甚至能促進O2O成效，協助多家國際美妝品牌取得優異成效。最後，也揭露數位媒體廣告規劃的訣竅，讓品牌在眾聲喧嘩數位環境下脫穎而出。

韓系美妝品牌：長期數據投資思維，兼顧業績與新舊客效益

　　韓系美妝品牌過往投放以品牌廣告為主，導購電商廣告為輔。近年因疫情衝擊美妝市場，品牌開始重視線上業績，尋求流量變現的方法。adGeek數據應用處數據應用經理Jim剖析，韓系美妝品牌遭遇三大挑戰。首先門市業績受影響，電商業績來不及提升；其次，電商瀏覽多，成交少。需有效變現流量；第三，新客、舊客擴充效率變差。

　　「品牌7、8成業績都來自於舊客，舊客能讓品牌穩健存活。」Jim點出，疫情讓韓系美妝品牌的實體預算轉到數位，線上流量變高，但轉換卻遇到阻礙。解方是如何把線上跟線下整合，解決行銷問題。

　　adGeek幫韓系美妝品牌進行兩階段規劃。第一階段：進行會員資料清洗和Mapping。第二階段：從資料洞察商業潛在機會。adGeek協助韓系美妝品牌梳理手邊的數據資源，加上既有高含金量CRM資料，以及相應數據應用工具。並結合Meta與adGeek技術優勢，全面拓展受眾維度。

　　針對韓系美妝品牌新、舊客，adGeek協助擬定出不同戰術。「舊客喚回戰術」藉由匯入CRM名單，如買過綠茶籽保濕精華、紅茶極效修護安瓶等。再透過AI模型整合運算瀏覽天數/次數、官網停留時間、瀏覽商品等數據，篩選出高機率購買受眾。

　　「新客探索戰術」利用「舊客喚回」階段生成的精準受眾，進一步生成3%類似受眾，以確保新客質量。adGeek「AI智能廣告投手」分析品牌粉絲專頁內容，比對Meta相關興趣受眾，為行銷活動主動新增受眾條件。

　　「AI智能廣告投手能夠找出客戶廣告後台，原本想不到類別。」Jim舉例，像是「抗老霜/去角質」商品，增加K-pop、嬰兒監視器、雀巢、優格、烏龍茶…等新受眾，拓展行銷人員視角。在戰術雙管齊下，網站整體收益提升8%，新客也提升27%。

　　2019年疫情發生前，adGeek就協助韓系美妝品牌導入CDP，提早擁抱第一方數據投放廣告，Jim觀察客戶面對這次Cookieless海嘯，也絲毫不擔心。「從內部數據觀察韓系美妝品牌媒體成效，一年比一年更好。」轉換型廣告成效、官網業績與ROAS逐年提升。不光追求業績，也兼顧了新、舊客效益。

　　現在韓系美妝品牌行銷預算配比，從2021年轉換型廣告佔比35%，去年已提升至70%。廣告投資也提升近一倍。Jim認為客戶成功發揮MarTech效益，在於能不追求短期速效，具備長期投資的思維。

好時尚購物網：重梳理產品架構，大檔期翻轉出3倍業績

　　從adGeek創立之初就一起攜手成長的「好時尚購物網」。一開始看中adGeek成效型廣告投放。為了能在競爭市場中，進一步開疆闢土。又找上adGeek協助整體數位規劃，導入MarTech相關AI工具。

　　定位平實價格彩妝、保養品的好時尚購物網，經營痛點是面臨新品聲量低迷、舊客獲利持平的瓶頸。如何在合理廣告成本下再創佳績，是平台型美妝網站挑戰！客戶成功處客戶成功副總監Teddy不諱言，疫情前美妝電商相對容易經營，但疫情襲來立即降低出門化妝的需求。「即便後疫情恢復上班，但出現辦公室與居家混合型態，也沒恢復疫情前銷量。」

　　好時尚購物網應對策略，是導入保養品類的新產品， 線上線下行銷預算比例進行調整。同時代理更多國外品牌，如RoundLab獨島但剛起步聲量低迷。而原有舊品銷售穩定，但也難以再創高峰。Teddy剖析，客戶現有受眾，很難跳脫美妝偏好族群的範疇。若要開拓新市場，無數據佐證下，難以判斷潛力客群。


以兵家必爭之地的母親節檔期為例，adGeek運用Meta廣告來提升新、舊品獲利，並開拓出新客群。首先把旗下商品，依ROAS與轉換重要度分類，分為「明星品」、「新品」、「全站」來重新定位行銷計畫，讓AI能精準依照行銷目標優化。

　　針對「明星品」會做各種產品與活動的組合測試，找出哪種價錢最能吸引購買；沒知名度的「新品」，仰賴找出背後潛在顧客。Teddy解釋導入adGeek自家工具，透過AI優化找到可能會買新品的族群。「我們發現原有的受眾族群已逐漸飽和，透過 AI 找到的半島電視台興趣受眾、知性上班族比較有效。」長尾產品主要分類在「全站」產品，更仰賴Meta的DPA（Dynamic Product Ads）廣告，可以喚醒已流失用戶，加強離站流量為轉換。

　　經過adGeek商品重新分類來調整廣告架構，讓好時尚購物網更能與消費者溝通，進一步為新品找到更多曝光機會與轉換，明星品和舊品也能維持熱度。最終帶來亮眼的母親節成效，整體業績成長280%、轉換成本下降48%、新客成長數3倍成長。

　　「過去好時尚購物網的獲利佔比多為明星品。在重新調整廣告架構後，平衡各品類收益，新品獲利大幅成長，獲利也不再依靠單一品項。整體業績表現、廣告投報率、轉換率皆有顯著成長。」


不光增加營收，還提升投報率，美妝行銷神器助美妝品牌找出最有潛力的消費者！

　　美妝品牌要能在電商紅海市場中突圍，關鍵是「穩定廣告成本」！通常在大型檔期時，廣告成本容易跟著提高。即便營業額有成長，廣告回報率卻下降。adGeek數據科學處資深數據策略暨分析總監Grant解釋，大檔期會購買的消費者通常是同一群人，而各品牌都要爭搶注意力，廣告出價就越來愈激烈，成本也水漲船高。

　　「所以了解進站客戶行為，找到高價值客戶很重要。當然大檔期成本會提高，若普遍提高30%，高價值客戶只提升15%，但購買機率高。長遠來看，還是有不錯業績數字。」Grant解釋，當成本固定，就能做更好策略安排，業績預估也更準確。

　　美妝產業廝殺激烈，現在相對資料易取得，用戶進到網站，很多是為了做不同品牌的類似商品比　　較。藉由adGeek研發的「高價值智能受眾」Smart Value.ai，能協助客戶流量變現，利用AI預測模型找出有潛力購買的客戶，再利用成種子，去媒體去找更多類似受眾。

　　Grant分享某亞洲知名美妝，因品牌進入成熟期，開發新客成本逐漸升高。若只單純做不同渠道廣告投放，只是不斷嘗試找便宜流量，並期待可能轉換成新客留存。透過Smart Value.ai分析進入電商流量，以演算法找出有機會購買的消費者。如14天內停留5分鐘以上、從LINE導入網友…並在Meta做「類似受眾（lookalike）」找新客。讓廣告成本降低4成，廣告投報率是一般類似受眾2.5倍。



　　美妝產業在疫情前，常會倚賴臨櫃人員服務。疫情爆發後，消費者無法臨櫃，掌握其數位軌跡變重要。「瀏覽行為數據，就是我們了解客人的方式。」Grant坦言，實體門市人員能憑客人特徵，判斷購買需求。但電商沒銷售人員，就要依靠數據找蛛絲馬跡。

　　電商經營常見困境是網友「只逛不買」，Grant提到某日韓知名美妝品牌，官網流量好，但轉換卻未跟上。adGeek利用Smart Value.ai演算法建立模型，找出最可能購買的人做再行銷。如14天內點擊LINE官方帳號廣告或EDM。藉由adGeek數據演算後再行銷，廣告投報率成長22%、廣告成本下降近13%。無論是否在電商大檔期，廣告成本也都保持穩定。




　　除了斬獲業績，Smart Value.ai也可以幫助品牌達成O2O。Grant分享經手客戶為歐美美妝品，想用線上優惠券將流量引導至線下臨櫃兌換，讓門市人員來促成銷售。adGeek從品牌官網收集數據，從瀏覽天數、次數、停留時間等重要指標洞察，找出最有興趣購買者的行為特徵。「如在30天內多次造訪、瀏覽過節慶活動網站，針對這些受眾投放優惠券廣告。」結合電商與門市優勢，讓優惠券兌換成本降低五成以上，並做到深度經營O2O會員。




　　「數據不是萬能，但沒有數據萬萬不能。」Grant指出，數據運用需要刻意布局，且累積後淬鍊出價值，並非隨插即用。「多數客戶認為收完資料就有結果，但其實缺了一個細節是數據分析。」沒數據分析師或理解前端業務數據科學家，資料收完像放到倉庫，對企業產生價值有限。


從品牌缺口與產品特性，布局媒體廣告策略

　　從AI工具挖掘出潛力受眾後，關鍵下一步是媒體廣告規劃。adGeek有十多種媒體投放渠道，能夠根據客戶需求和屬性組合搭配，提供量身定制的媒體計畫，避免品牌只獲得單一數位媒體成效。

　　adGeek客戶成功部資深客戶成功總監Kendra說明，adGeek透過多元廣告樣式、專業數據工具與AI智能科技，從宏觀全媒體角度出發，幫品牌全方位優化廣告收益，從多渠道搶得市場先機。

　　今年Cookieless正式實施，對企業在數位廣告投放產生巨大漣漪。Kendra觀察，從兩年前Apple iOS 14 隱私保護政策上路，就導致品牌蒐集資料遇到阻礙，直接打擊成效。她坦言近兩年有陸續布局於第零方與第一方數據的企業，蒐集會員或分析網站使用者行為，這次衝擊相對較低。原因在於累積第零方與第一方數據後，可應用於全媒體投放廣告，例如打包到Meta、LINE等做更多運用。

　　「通常客戶來找我們，很容易先問『要投放什麼媒體比較好？』但我通常會跟客戶說明，不是先選擇媒體管道或功能。而是應該先瞭解，你到底現在缺了什麼！」

　　Kendra舉例，若品牌官網缺乏認識，就要從聲量開始經營。媒體組合可以多元，可以用社群媒體或關鍵字搜尋，來創造知名度。「所以要先分析現在缺什麼，再去做媒體搭配。」每個平台都有各自角色定位跟消費者使用習慣，adGeek合作媒體管道，除了主流Meta、Google、Yahoo、LINE，還涵蓋第三方數據如電信、發票、汽車等資料。

　　品牌進行媒體配置，需要先掌握主要業績產品，以及產品屬性與適合媒介。「每個平台媒體功能或露出樣貌都不同，鎖定受眾條件也不一樣。」Kendra觀察不少美妝客戶非常吃口碑行銷，就會規劃試用大隊或Key Influencer帶動話題風潮，並選擇如Meta、LINE能廣傳口碑的社群平台，及運用YouTube來擴散。

　　媒體投放過程中，通常是靠人員隨時盯盤優化。而adGeek開發出能24小時建模監控的AI工具，Kendra表示這款「AI智能廣告投手」，是集合業界優化專家們多年的智慧與經驗訓練而成，能夠幫助人類操盤廣告，不間斷智慧出價優化行銷成效。「這是我們家獨一無二產品，也是跟其他家MarTech工具最大差異之處。」


融合數據與商業洞察，挖掘生意成長第二曲線

　　Cookieless上路後，品牌要維持原有用數位媒體找顧客的機會降低，廣告成本也必定墊高。盡早收集累積自家第一方數據，是面對後疫情與Cookieless重要對策！而adGeek有專業數據團隊，可協助客戶訂定策略及解決行銷痛點，企業無論是在成長高原期尋求突破，找尋生意上第二曲線，或只剩數據這解方尚未嘗試，adGeek團隊有熟稔商務邏輯的專家，能提供解決方案，洞察數據亮點。

　　要協助企業從數據突破經營瓶頸，除了硬底子技術，還必須了解客戶端業務邏輯及營運模式，才能提供最適切解決方案。無論是運用數據或導入MarTech，核心皆是數據洞察，需從時間累積淬鍊，最終品牌才能享受數據帶來的AI威力。

本文同步刊載於《廣告雜誌》2024年3月382期



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