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LINE LAP 的教學想像

我在學校開設網路數據的課程,也鼓勵學生多考各家平台自己發的證照,由於LINE 在台灣的使用人數不少,加上許多高齡者主要使用LINE,與傳統新聞媒體的受眾類似,所以想來研究看看 LINE 的證照,所以詢問 LINE 是否可以讓我報名 LINE Ads Platform 的線上課程,但由於我自己學期中也很忙,所以整個課程只有出席一堂,其他內容都是課後看講義補課。 LINE 與客戶聯繫的工具主要有兩大塊,LINE Ads Platform (LAP) 與官方帳號,前者開發新客、後者維繫關係。兩者有共同的追蹤碼 LINE Tag 可以了解轉換及事件,並藉此建立受眾,LAP 也可以埋 utm 碼來追蹤。 LAP LINE 廣告平台的架構與 Google / Facebook 都類似,都是 Campaign / Ad Group / Ad 三個層級,對已經有 Google / Facebook 基礎的學生而言,入門理解不難,預算、走期、受眾、出價、預算等邏輯也大致相同。 由於 LINE 的特性,所以廣告活動目標與其他平台不太相同,很重視LINE加好友以及App的安裝、互動,操作自動化訊息也很方便。也因為好友的關係,所以 LINE 有推薦自己的行銷漏斗:加入好友 / 互動 / 行動。 廣告買法有保證型與成效型兩種,由於我之前自己管過大型入口網站首頁,這些看起來都似曾相識。 對於電商客戶而言,LINE的講師建議找到明星商品 / 爆品做為帶路雞,這與我之前看其他做電商的影片建議類似。今年備課看到一個說法,就是只要發現在任何平台表現好的內容/廣告,就不要去更動,以免影響演算法,我自己在YouTube上面也有同樣經驗,原本成效很好的影片,手賤增加描述後,流量完全消失。所以找到一個爆款明星商品後,維持維持廣告設定不要動,持續投放一直到量沒有可能是一個好的作法。 官方帳號 官方帳號是企業在LINE的門面,在基本設定需要提供詳細資訊,如基本介紹、營業時間、地址、網站等等,讓使用者更容易聯繫店家。 設定歡迎訊息,同時提供圖文選單,可以加速 Call for Action 。設定回應非常重要,包含自動回應(智慧聊天/罐頭訊息)與手動回應。 就 LINE 建議的邏輯,官方帳號用來維繫熟客,促成回購率,與 LAP 功能互補。 媒體的意義 LAP 適合針對習慣使用手機的用戶,特別是較為年長的客戶,如果新

數據分析故事:Target超市比爸爸更早知道女兒懷孕

Target超市知道你女兒懷孕的故事,是一個很經典的數據分析故事,最早應該出自於紐約時報記者 Charles Duhigg 2012年在紐約時報的一篇文章與他的書《為什麼我們這樣生活,那樣工作?》(The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business) 中,與「尿布及啤酒」故事一樣,常出現在許多數據分析的書籍中。

Duhigg 在紐約時報的文章中說,他曾經與 Target超市的統計分析師 Andrew Pole 談過(並不是「我有一個朋友在超市工作」,這是有名有姓的),因為新生兒父母是零售業非常好的客戶,會在短期內這個也買那個也買,Target 希望提前找到新生兒父母,然後讓他們養成在新手父母的歷程中,在 Target 購物的習慣,從奶粉一直買到玩具。

早期零售業只能從註冊新生兒採購清單 Baby Registry 來找到客戶,等小孩出生後開始疲勞轟炸,但是Target具有Upstream思維,他們從客戶消費習慣中,找到剛領媽媽手冊但還沒生產的家長,特是第二孕期的媽媽,有的已經會開始瘋狂採購。


Target 早就有客戶資料,並且每個客戶都有自己的 Guest ID,並且希望提早預測客戶可能買的東西,並且創造客戶的習慣性消費,所以 Andrew Pole 寫了一個 Pregnancy-prediction 模型。

由於一般人在重大的生活事件 (life events,Google的廣告系統也是這樣稱呼的)時,不一定會意識到自己重大消費行為的改變,例如在第二孕期開始時,孕婦會開始買大量的無香味乳液;到了20週時,則會開始買孕婦專用的營養補充品,例如鈣、鋅;在生產前就會開始買無味的香皂與大包裝棉花球,這些特徵經過分析後,就可以針對不同的消費者習慣,給出「懷孕指數」。

然後就有一個爸爸收到了Target寄來的DM,發現裡面都是孕婦買的東西,先是罵了店長一頓,會家後才發現自己要當阿公了(恭喜)。

這個典型的數據分析故事,描述了:

  1. 數據可能比你最親密的人更知道你
  2. 收集足夠的消費者訊息可以算出各種 Life Events
  3. 預測型分析的威力

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Google 專案管理認證如何準備?值得考嗎? Project Management Professional Certificate

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Google Data Analytics 數據分析專業認證介紹

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