網紅行銷趨勢

AI 精準追蹤即時數據!KOL Radar Deep report 無痛結案網紅行銷總成效

2020 年 10 月 27 日

根據 We Are Social 報告指出,全球受到 Covid-19 疫情影響,民眾關注在線上社群快速增長、集中度也更高。對於品牌而言,「民眾的注意力在哪,廣告就在哪」的核心宗旨是不變的。因此,也越來越多品牌選擇投入在社群管道操作「網紅行銷」。

資料來源:We Are Social 

「網紅行銷」在成效追蹤上,擁有多項指標可以衡量行銷成效。然而,這也帶來了另一個令人頭痛的問題——「這麼多的數據,我要如何才能全盤分析」?每每到了結案時,行銷人員要花費大量時間在蒐集 KOL 的數據、追蹤成效,而這些辛苦得來的數據耗時又耗力,且無法即時更新追蹤,對於公司而言,投入龐大人力成本卻事倍功半。

為了解決這個網紅行銷上的難題,KOL Radar 行銷專案服務再升級,「Deep Report」 (深度報告)協助品牌精準掌握數據成效!奠基於超過數萬筆網紅獨家資料庫,利用專業 AI 爬蟲技術,快速蒐集統整 KOL 多項業配合作社群互動成效指標,以及自動彙整出專業圖表,能有效數據化分析 KOL 的社群成效,並幫助品牌優化整體行銷專案 SOP。

透過 Deep Report 的全景數據視野,行銷人員能夠快速、有效且精準的判斷此次行銷專案的合作效益。現在加入 KOL Radar 網紅行銷專案服務,即可享有專屬完整的 Deep Report 服務!

結案報告省時又省力!Score Card 即時數據成效一目了然

KOL Radar「Deep Report」特別設計「Score Card」專欄,透過獨家 AI 爬蟲技術,蒐集 KOL 合作貼文數據成效,只要擁有 KOL 合作業配之貼文/直播/影音等相關網址,KOL Radar Deep Report 即能自動抓取 KOL 貼文的即時數據,並自動計算成效數據,簡易快速又精準。

在「Deep Report」中的 Score Card 涵蓋最常見的各項「互動型數據」(按讚、留言、分享)且每日實時更新,清楚呈現 KOL 的社群互動數值,並自動化計算出「成效型數據」包括互動率、觀看率等,協助行銷人員掌握 KOL 社群互動表現。同時,Deep Report 還能夠自動化計算「轉換型數據」,包含 CPE(Cost Per Engagement)、CPV(Cost Per Views)、CPEV(Cost Per Engagement&Views)及媒體價值,協助品牌了解此次專案獲取的廣告效益,自動化統計專案所有合作的 KOL 人選社群表現,掌握最即時的數據成效。

資料來源:KOL Radar

其中,最值得一提的就是「媒體價值」的部分。透過社群互動的各項數據,評估此次網紅行銷帶來的互動效果是否有超出市場價值。換句話說,就是協助行銷企劃人員快速了解,此次網紅專案的成效是否符合預期效益。我們可以透過以下的公式來衡量計算:like / comment / share 的單價 * KOL 獲得的 like / comment / share 數量 = 媒體價值。由此可見,如要透過人力再計算媒體價值,又是一大耗時耗力的工程了。

奈米網紅現正夯, 越來越多品牌企業選擇與奈米網紅合作,利用「人海戰術」為品牌創造超高的社群曝光及口碑。然而,結案時的工作量與壓力也隨之拔山倒海而來。過去,合作大型網紅一個品牌窗口只需負責少量的 KOL,但合作奈米網紅,一個窗口就需負責幾十乃至上百位 KOL,在追蹤結案的社群互動數據時更是麻煩,需要人工一個個 Key 進結案報表,數據也無法即時更新、獲取精準的成效。因此,一旦發生大量的合作案同步執行的情況,傳統人力則無法有效率的做到成效追蹤,嚴重時則可能癱瘓公司的人力資源。

透過 KOL Radar「Score Card」自動化的數據統計,能夠有效幫助品牌大幅度縮減網紅行銷專案的人力成本,達到高效的 SOP 運作。另外,Deep Report 內建的「數據視覺化」自動化圖表,也在分析全盤數據時幫助更清楚易懂。透過獲取最即時、最精準的專案數據成效,並進一步分析,還能有效優化未來的網紅行銷操作和人選的策略。

KOL Radar 針對數據成效提供視覺化圖表

全景數據視角洞察:透過大數據 Benchmark 評估成效

取得所有的互動數據後,該從何開始判斷 KOL 業配合作的成效表現優劣與否?過去,行銷人員單憑過往經驗很難利用「全景數據視角」,來審視網紅行銷專案的成效,同時也容易出現成效判斷上的誤差。KOL Radar Deep Report 藉由破萬筆網紅數據資料,系統為品牌自動計算出 KOL Radar 資料庫中的整體 Benchmark(基準),包含整體 KOL 互動率平均的「KOL Radar 平均」,以及依照品牌產業類別區分的 KOL 平均合作成效——「產業平均」。

資料來源:KOL Radar

值得一提的是「產業平均」Benchmark,KOL Radar 同時提供「使用 KOL 類型平均」與「自訂」這兩項指標維度。透過 KOL Radar 資料庫中,依照不同的「社群標籤」數據統計,來當作平均合作成效的 Benchmark。舉例來說,今天品牌透過 KOL 宣傳的商品是「保濕精華」,那麼在 Deep Report「使用 KOL 類型平均」的 Benchmark 則可設為「美妝」,透過「整體 KOL 美妝貼文的平均表現」作為基準,與此次品牌「保濕精華」合作的 KOL 社群成效相互比較。

資料來源:KOL Radar

此外,行銷人員還能夠依照過往產業合作經驗,自訂義輸入目標成效,包含「互動率」、「觀看率」、「CPE」、「CPV」、「CPEV」等互動指標,作為此次專案成效的 Benchmark。富含彈性的指標設定,讓行銷人員能夠結合過往經驗搭配出最符合產業的平均指標維度。

KOL Radar Deep Report 以先進 AI 技術精準掌握最新最即時的數據,並視覺化圖表洞察每一位專案合作的 KOL 成效表現,另外,透過龐大的網紅數據資料庫,還能運算出產業的 Benchmark,幫助深入洞察整體網紅行銷專案的操作,做為未來優化策略方向的指引。

精準社群監測:「留言文字雲」分析 KOL 粉絲偏好

KOL Radar「Deep Report」透過獨家 AI 爬蟲技術,抓取 KOL 貼文下的粉絲留言,並彙整出「留言文字雲」圖表,透過「留言文字雲」統計,行銷人員能夠有效得知 KOL 粉絲留言處哪些字詞出現的頻率最高、次數最多,進而掌握 KOL 受眾偏好,除了能夠評估 KOL 是否有成功為產品帶來「有效的」社群互動,也能進一步分析 KOL 的受眾偏好、了解品牌的產品服務在社群的口碑。

資料來源:KOL Radar

品牌利用 KOL Radar「留言文字雲」功能,能更快速有效的在結案時,觀察網友留言出現的字元是否多與「產品」/「品牌」相關,數據化掌握合作的 KOL 對粉絲的影響力成效,深度了解 KOL 合作人選是否成功協助品牌在社群中打造產品討論度。

以上述舉的「保濕精華」案例來說,假設結案時品牌透過「留言文字雲」發現,被提及最多次的關鍵字為「生火」、「想買」、「好用」則代表 KOL 有成功帶起產品的心佔率,反之,若出現「狗狗」、「女神」、「生日快樂」等與 KOL 自身相關卻「與產品無關」的詞彙,那麼就表示 KOL 並沒有有效的在社群引發共鳴及討論,有可能是上線檔期的時間點撞上了更大的議題導致專案失焦,也可能是 KOL 人選本身的帶貨力不足等。但不論是哪些結果,留言文字雲能為品牌來帶的是全方位的社群反饋,品牌能夠利用這些網友回饋擬定相對應的策略。

透過市場整體標準,可以進而檢視 KOL 合作效益,更精準判斷合作人選表現是否符合市場基準。有了 KOL Radar Deep Report 所提供的整體數據衡量標準,一來,除了行銷人員除了能更精準、更快速得知合作成效優劣,為品牌降低網紅專案人力成本;二來,也能降低品牌誤判 KOL 成效不佳的風險。

KOL Radar 利用獨家 AI 網紅數據資料庫, 抓取最即時的社群互動數據,從前期 為品牌打造有效的網紅行銷策略、精準的網紅人選搜尋與搭配,到專案結案後的 Deep Report 自動化成效追蹤報告,皆能夠倚賴數據來分析及評估,做到網紅行銷的全盤數據化執行。


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