Bank Marketing – other attributes(行銷的資回饋)
UCI dataset案例解析教您行銷成本如何管控、再行銷的黃金時間與目標客戶
UCI dataset案例資料的內容如下 有客戶基本資料、行銷資料與外部經濟環境資料
Attribute Information (資料屬性):
# bank client data (銀行內部客戶基本資料):
1 age (numeric)
2 job : type of job (categorical: ‘admin.’,’blue-collar’,’entrepreneur’,’housemaid’,’management’,’retired’,’self-employed’,’services’,’student’,’technician’,’unemployed’,’unknown’)
3 marital : marital status (categorical: ‘divorced’,’married’,’single’,’unknown’; note: ‘divorced’ means divorced or widowed)
4 education (categorical: basic.4y’,’basic.6y’,’basic.9y’,’high.school’,’illiterate’,’professional.course’,’university.degree’,’unknown’)
5 default: has credit in default? (categorical: ‘no’,’yes’,’unknown’)
6 housing: has housing loan? (categorical: ‘no’,’yes’,’unknown’)
7 loan: has personal loan? (categorical: ‘no’,’yes’,’unknown’)
# related with the last contact of the current campaign(這次行銷之前的聯絡資料):
8 – contact: contact communication type (categorical: ‘cellular’,’telephone’)
9 – month: last contact month of year (categorical: ‘jan’, ‘feb’, ‘mar’, …, ‘nov’, ‘dec’)
10 – day_of_week: last contact day of the week (categorical: ‘mon’,’tue’,’wed’,’thu’,’fri’)
11 – duration: last contact duration, in seconds (numeric). Important note: this attribute highly affects the output target (e.g., if duration=0 then y=’no’). Yet, the duration is not known before a call is performed. Also, after the end of the call y is obviously known. Thus, this input should only be included for benchmark purposes and should be discarded if the intention is to have a realistic predictive model.
# other attributes(行銷的資回饋): 本次分析的項目 item 12~15
12 – campaign: number of contacts performed during this campaign and for this client (numeric, includes last contact)
13 – pdays: number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric; 999 means client was not previously contacted)
14 – previous: number of contacts performed before this campaign and for this client (numeric)
15 – poutcome: outcome of the previous marketing campaign (categorical: ‘failure’,’nonexistent’,’success’)
# social and economic context attributes(行銷時的外部經濟狀況):
16 – emp.var.rate: employment variation rate – quarterly indicator (numeric)
17 – cons.price.idx: consumer price index – monthly indicator (numeric)
18 – cons.conf.idx: consumer confidence index – monthly indicator (numeric)
19 – euribor3m: euribor 3 month rate – daily indicator (numeric)
20 – nr.employed: number of employees – quarterly indicator (numeric)
Output variable (desired target):
21 – y – has the client subscribed a term deposit? (binary: ‘yes’,’no’)
人工智慧在商務上的資料分析最重要是在於資料的正確性
Right data > Big data
資料的正確遠比很多資料來的更重要!
這次我們來分析銀行的資料，同樣這個資料也是來自於UCI dataset ( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing )，這是一份2012年的葡萄牙銀行業務的資料，內容是銀行的人員利用電話行銷的方式去招攬定存業務，這個資料是分成三大類，第一類是客戶的基本資料、第二類是做銀行招攬定存業務行銷的資料與結果、第三類是當時外部的經濟狀況，從這三類資料的數據分析，行銷業務單位可以去為做下一次招攬業務時，需要去改進的有哪些可以提高業績達成率；這份資料是41188(row欄) x 21(column列)的資料大小，資料那有數字的部分我們先了解一下大致的內容。
資料分析 Data Type
資料的形態 data type 要先了解
資料分析您必須了解 什麼是定性資料? 什麼是定量資料?
對資料做解析以後，我先計算這次的電話行銷的達成率(約11.27%)，對銀行的行銷資料，我先查欄位 ’poutcome’ (上次有訂購)的資料裡，顯示出來選回購率是65.11 %以上，可見得再行銷是多麼重要，損失一個客戶的成本是相當於5倍的新客戶成本，還不包括其他的損失(“壞”的口碑效應..等等)。
從以下這張圖我們可以了解，以再行銷的角度來看，再去查”previous”這個欄位可以看得出來當公司進行持續聯絡客戶時，客戶的回購率會提升，至少兩次不需要超過三次，因為邊際效益快速降低。
- 聯絡0次 客戶回購率為 8.83% (可能是剛好到銀行看到廣告訊息、別人告知、原本就有的習慣等等很多原因但不知道主因，可於申購時可以由客服人員去了解並記錄下來)
- 聯絡1次 客戶成交率為 21.20%
- 聯絡2次 客戶成交率為 46.42%
- 聯絡3次 客戶成交率為 59.26%
- 聯絡4次 客戶成交率為 54.29%
- 聯絡5次 客戶成交率為 72.22%
- 聯絡6次 客戶成交率為 60.00%
再查了欄位”pdays”可以知道行銷後的第一個星期是再行銷的黃金時間，客戶的成交率都有93%以上，每星期一次的主動推播是行銷有助於成交的達成率，pdays在21~27天的數量很少雖然成交的達成率100%。
行銷成本與業績達成率的兩者要取的平衡，因為成本是老闆心中最沉重的壓力，業績卻是最期盼的希望，所以我們再查了欄位”campaign”，可以知道每次行銷的成功率，藉此可以掌握最低的行銷成本，從數據上看至少三次再行銷是有必要的，若超過五次再行銷，則邊際效益大幅下降邊際成本大幅提高。
再行銷前的聯絡次數不多，客戶比較不會注意銀行最新的行銷活動，所以，如果要提升成交率要提高行銷前的客戶連絡，讓客戶有”尊榮”的感覺。
人工智慧在銀行上的數據分析結論:
1. 客戶的回購率>65%，所以再行銷的目標客戶應首選有買過的客戶。
2. 新案件的行銷前的聯絡次數，大約2~3次比較符合再行銷成本。
3. 新案件開始行銷後的第一個星期是再行銷的黃金時段。
4. 三次再行銷是有必要的，若超過五次再行銷就成本過高了。
5. 行銷前的客戶連絡，讓客戶有”尊榮”的感覺。
再行銷
再行銷真的很重要!!! 所以我特別補充
再行銷能降低行銷成本並持續穩定業績成長。主要是提高客戶的回購率，此時就是利用再行銷廣告，喚醒目標客戶的記憶，建立使用的習慣。
為什麼要做再行銷？
透過再行銷策略，鎖定潛在客戶，提升轉換的機會，能輕鬆達到業績成長。客戶在線上購買產品時，大部分會在瀏覽後經過評估或比較的階段，很少會在初次瀏覽時就立即購買，一旦沒有在第一時間就訂購，通常購買意願就會降低，此時就是再行銷派上用場之處。再行銷能鎖定之前造訪過網站的顧客，制定客製化的訊息、廣告，放在客戶常造訪的B2B網站、網紅部落格、協會網站等等，喚醒對品牌的記憶，吸引顧客重新上門並回購，將購物路徑最佳化，以提升投資報酬率。
再行銷廣告怎麼做？
再行銷廣告是針對極有可能會下單的目標客戶進行再行銷，提高企業銷售額的最有效方法之一，必須搭配數據分析將會讓您的效益達到最高並精準掌握行銷成本。
Email Retargeting是最低成本的再行銷方法，請參考另兩篇文章
再行銷廣告會花費金錢和時間，但是要測試不同的廣告平台或方式，了解哪種方案效果最好。廣告在投放時先注意曝光率和點閱率，因為沒有曝光率或點閱率根本不會有進一步對產品的了解甚至下單採購，再次提醒! 廣告是需要時間去培養短暫時間是無法看得到效益，但也不會超過半年都不會有效益，在最初的2~8個星期可以專注曝光率和點閱率的提升(可以利用GA4或 Google search console來監測曝光率和點閱率)，如果沒有很明顯的提升，要先考慮行銷內容的調整、受眾設定、地區設定、時段設定甚至修改SEO的設定(google Ads有關鍵字規劃工具)，如果超過兩個月無法明顯提升轉換率就是下單率就應該考慮轉換廣告平台，該選擇怎樣的社群媒體，取決於公司的行銷目標、受眾的地區常使用的社群軟體與受眾職業類別，最好在多個社群媒體測試不同受眾與不同類型的內容，經過2個月再比較行銷成果，就會發現哪個社群媒體可以達到你期望的效果，只有透過實際測試，才能了解客戶的偏好與行銷的效果。
再行銷廣告方式？
我比較建議用數位方式因為有廣告關聯性，在設計的廣告文案、標題、和說明都一定要帶到關鍵字，目標客戶在網路上搜尋相關字詞時就有可能會看到你的廣告，當我搜尋機車時，就會看到和機車有關的廣告一樣，這就是關聯性，如果沿路發放DM很難知道誰是真的客戶，更難知道他看了DM的反應，這就是傳統廣告和數位廣告的不同；對數位廣告的預算、投放的日期與時段完全都由廣告主自行設定，隨時想要變更預算、修改廣告、暫停廣告或增加關鍵字、變更廣告到達網址，都可以輕鬆調整；只有在客戶點擊廣告(或致電商家)時才需要付費，你可以自行設定單次點擊出價的上限，當廣告被點擊時，只需要負擔次高的金額再加上0.01就可以了。Google Ads並有提供相關的評估工具、規劃工具讓大家可以進一步輕鬆地掌握廣告成效。
- Google Ads 廣告 / YouTube影音廣告
會選用Google Ads主要是廣告與客戶有關聯性、掌控度高和成效顯著(即使是阿里巴巴也是在Google投廣告)，Google Ads可以設定圖像、影片的廣告(文字廣告已暫停)，透過Google合作的網站或應用程式上，讓您所設定的目標客群可以看到廣告，，YouTube主要是透過影音的方式去廣告，在一般的頻道上或搜尋中會出現您的廣告，有時還會強制要觀眾用戶看完前5~10秒才會進入節目。 - LINE LAP成效型廣告 結合LINE官方帳號上的受眾資料，用精準的自訂受眾強化廣告的精準度並提高廣告成效。 因為LINE全台灣有超過2,100萬人有用LINE來當作溝通或傳訊息的APP，應該極少有人把LINE刪除掉，利用LINE來做精準行銷拉近與客戶之間的距離，讓品牌深入用戶的使用習慣，達成轉換的目的。
- Facebook / IG社群媒體平台廣告 Instagram 廣告要透過 Facebook 廣告系統進行投放和管理，請先安裝 Facebook pixel追蹤碼，接著完成標準事件及自訂轉換的設定，透過 Facebook 再行銷推播之前來過你網站的客群，針對這特定族群建立廣告受眾推播廣告活動，也可以用優惠活動方式吸引潛在對你的產品有興趣的顧客再次回購。
- LinkedIn LinkedIn 有大約7億的用戶，大都是公司與專業職場人士，所以較有機會接觸到技術、產線營運和採購的專業人士 。因此，LinkedIn 適合 B2B 公司的行銷，因此 B2C與電商在 LinkedIn 上的行銷成果較差 。