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最多人誤會的3大行銷迷思:Google專家解析給你聽

▲▼三大行銷迷思,Google專家解析給你聽。(圖/取自免費圖庫Unsplash)

▲三大行銷迷思,Google專家解析給你聽。(圖/取自免費圖庫Unsplash)

圖文/行銷人‧曲潔君

隨著科技發展的快速變遷,行銷趨勢、手法也正在迅速的轉變中。再加上演算法也不斷的在改變與優化,一年前的行銷方式,可能現在就已經行不通。因此,每年在年初時,行銷人都可以回頭想想,過去這一年的行銷趨勢是什麼,今年我們也應該繼續這樣做嗎?

在2019年期間,影片蓬勃發展,YouTuber等影音平台網紅人氣越趨龐大,主打年輕人最愛的「短影音」平台中國抖音國際版TikTok也開始在台灣蓬勃發展,平台上玩特效、秀才藝的Z世代網紅們也正在快速累積人氣與影響力。

然而,在快速變化的行銷產業中,有沒有哪些錯誤觀念,是最多行銷人誤會的呢?來自Google Media Lab的副總Joshua Spanier就點出了3個2019年最常見的行銷迷思,一起來看看有哪些吧!

迷思1:製作影片一定是高成本又費時,大公司才有得玩

明明知道想做網路行銷,影片素材是不可不做的,但卻仍有許多品牌只做圖片跟文字,為什麼呢?就是因為非常多主管、老闆一聽到要做影片,想到的就是昂貴的導演、演員、工作人員,光一整個攝影團隊就不知道多少錢,更別說花大把時間把影片做好後,還要花錢讓影片在各個地方,以不同尺寸曝光。許多決策者這樣一想,就乾脆照以前的方式做網路行銷就好,先把影片放在一邊了。

其實,現在有許多免費、又容易上手的影片編輯工具(延伸閱讀:評測線上影音剪輯軟體 — FlexClip,小編剪輯影片的好幫手),拍攝器材也越來越容易取得。以影音平台TikTok來說,只要使用有錄影功能的手機,再加上APP內建的特效功能,就可以製作出完美的直式影像片段。而為了方便通勤等時候使用,現代人大多將手機直立的使用,很少特地將手機轉橫來看影片,因此,Facebook也在2019年將推薦的影片廣告尺寸改為4:5的長方形尺寸,而不是原先的正方形,目的就是為了優化使用者在使用手機觀看時的視覺效果。

那如果原先的影片素材是為了YouTube等頻道所拍攝的橫式素材,難不成又要花錢花時間再拍一部直式影片?其實有許多聰明的品牌,在原本的橫式影片外圍,加上長方形的邊框,這樣同一支影片素材,不但能在YouTube播放,還能在Facebook、Instagram或甚至TikTok曝光。

迷思2:在這個數位時代,能收集到越多數據越好

多品牌在初期接觸數位行銷工具時,會認為自己收集到越多數據越好,例如:有多少人看了影片、每個人又看了幾秒、使用者在這個頁面停留了多久、滑到多底端、有多少人繼續留在頁面、又有多少人選擇跳出頁面、有多少男性多少女性在關注、又有多少男性多少女性取消關注…等等,現在的工具能收集到的數據,根本羅列不完。

但是,這些數據,我們真的都需要嗎?

Joshua Spanier說,「根據Google的經驗,數據越精簡,你能得到越多。」其實,大多數的行銷活動目的有兩種:品牌宣傳與提升產品銷量,而根據這兩種目的,我們只需要關注三個問題:我們有沒有抓到消費者注意力?消費者的回應是什麼?活動的結果是什麼?

跟這三個問題的答案無關的數據,就不用多花時間搜集與分析了。

▲▼數位時代來臨,科技可以收集到非常多數據,但同時人們也開始擔心AI會取代人力。(圖/取自免費圖庫Unsplash)

▲數位時代來臨,科技可以收集到非常多數據,但同時人們也開始擔心AI會取代人力。(圖/取自免費圖庫Unsplash)

迷思3:人類會被機器人完全取代

在人工智慧發展越趨成熟的今天,有許多人在擔憂自己的工作是否會被機器人取代。對此,Google專家說,與其花時間在擔憂機器人會取代自己,不如花時間找出機器人做得最好的事情是什麼?人類做得最好的事情又是什麼?

然後,精進我們一定會做得比機器人好的三件事:創意、靈感、獨特觀點,並且,放心的把機器人一定做的比人類好的工作交給他們吧!例如:數據分析與計算。

舉例來說,顧客終身價值(CLV)係指一個顧客一生中能貢獻給品牌多少價值,是分辨哪些客戶是你的重點族群的重要參考,也是每一個行銷人都該清楚了解的數據。以下是CLV的計算方式。

▲▼CLV的完整算式。。(圖/Think with Google提供)

▲CLV的完整算式。(圖/Think with Google提供)

即便是最優秀的數學家,也需要花上一點時間才能夠算出來的,更別說是看著這幾張圖發呆一整天都不會看懂的我們了。

因此,讓機器人做他們最擅長的事吧!現在已經有許多工具可以協助品牌分析CLV,看看那些機器幫你算出來的數字,然後想一想,你的重要客群在哪裡呢?要用什麼方式接觸他們呢?什麼樣的行銷、廣告創意,可以吸引他們主動上門呢?這些才是行銷人無可取代的工作與價值。

參考資料:Think with Google

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