用機器學習正確歸因:玉山銀行透過 DDA 找到貸款業務成長新動能

以往傳統受到高度監管而數位創意比較受限的金融業,正因科技的力量與創新的技術,漸漸改變這個產業的樣貌,而玉山銀行可說是台灣金融產業中大膽擁抱新科技的先驅者。玉山銀行深信數位的力量,很早即開始佈局數位金融服務,2015 年率先設立了台灣第一位銀行數位長(Chief Digital Officer, CDO)。他們深信,數位的力量可以拉近銀行與消費者的距離,改善大眾對於金融業複雜、難以親近的印象,不僅可讓消費者取得金融服務的門檻降低、獲得更貼近需求的服務,也能有效幫助企業提升營運效率。

目前在台灣,信用卡申辦、房屋貸款與信用貸款, 是政府開放可完全藉由網路完成申辦的三項金融服務。貸款對玉山銀行來說是很重要的業務範疇,因此如何透過數位行銷的優勢,持續耕耘讓貸款業務成長,甚至成為玉山銀行數位金融下一波的成長新動能,是玉山營運的首要目標之一。

挑戰:如何在決策複雜度高的情況下,持續成長貸款業務?

然而,金融產品相較其他商品來說的購買決策複雜度更高,對消費者來說,需要搜集更多資訊做分析與比較,相對來說消費者購買研究週期也會比較長。例如,大多數有貸款需求的人,從開始了解產品的搜尋歷程,到真的做決策開始申請貸款,會需要歷時一週的時間。而且,一旦完成申辦過後,短時間不會再有相似需求。 這樣的產業特性讓玉山在經營行銷規劃時面臨兩個很大的挑戰:(1) 如何在線上消費者歷程中,準確判斷消費者的需求和意願,進而提供適切的服務?(2) 如何不斷找到新的金融服務需求者,並進一步引導他們選擇玉山銀行?

機會:運用數據歸因模式,建立從消費者出發的搜尋關鍵字策略

初期玉山銀行為了更了解消費者的決策歷程, 在內部成立了專門的團隊, 嘗試透過人工的方式針對貸款相關關鍵字個別進行衡量, 試著分辨出搜尋哪些關鍵字的消費者,才是真的有高潛力轉換的顧客。但這樣的分析方式實在是太耗費人力與時間,往往要過了可能長達半年一年的時間,才會發現原來購買的關鍵字組其實不能帶來最佳成效。這樣的洞見既無法跟上變化快速的消費者趨勢,更無法及時優化廣告活動,使得效率和效益大打折扣。玉山銀行希望能夠有工具幫助他們解決這個問題。在 Google 團隊的共同合作下,玉山銀行採用了 Google Ads 中的數據驅動歸因模式(Data Driven Attribution, DDA)。

數據驅動歸因模式(以下簡稱 DDA) 是 Google Ads 中最新推出的歸因模式,DDA 運用機器學習技術, 可以藉由比對成功帶來轉換的消費者路徑, 和那些未能成功帶來轉換的路徑, 找出消費者歷程中每個接觸點對於最終轉換的貢獻程度,讓品牌可以清楚看見關鍵所在,進而找到優化廣告活動的方向。 結合智慧出價 (Smart Bidding) 的話,更可達到即時優化, 創造行銷投資的最佳效益。

採用 DDA 後,玉山銀行發現多數的消費者搜尋歷程,在一開始多半還不會有明顯的品牌偏好,而是先透過比較廣泛的通用字搜尋來了解產品。對產品更加理解過後, 消費者才會進一步針對有興趣的金融機構開始深度品牌搜尋,也是此時才會出現例如 “玉山銀行貸款” 這種品牌高度相關字。然而初期的通用字搜尋對於消費者下一步決定品牌,有著不可小覷的影響力,有將近 60% 的轉換功勞來自於這些非品牌字。不少消費者也是在比對的搜尋過程中,會因此發現過往可能沒有想到的品牌,進而引發興趣。

 

玉山銀行發現,初期通用字搜尋對於消費者下一步決定品牌,有著不可小覷的影響力,有將近 60% 的轉換功勞來自於這些非品牌字。

玉山銀行發現,通用關鍵字其實可以協助品牌搶先在市場觸及到更多潛在的新用戶。相較以往只透過最終點擊歸因模式 (Last Click Attribution),完全忽略掉完整消費者歷程的全貌,DDA 協助玉山看到在整體消費者決策過程當中非品牌字的高度影響力,讓他們開始調整過往以品牌字為主的關鍵字策略;再加上智慧出價,讓系統可以即時優化這些關鍵字做到最適合的自動出價,讓過往被低估的高轉換價值非品牌字能夠發揮更好,同時也鞏固原本核心品牌字組的成效。如此不僅擴大了市場量、開拓新客群,也屏除過去大量仰賴品牌直覺的佈局,開啟真正從消費者歷程出發的搜尋關鍵字策略。

在 DDA 與智慧出價的搭配下,轉換率更顯著提升高達 42%。持續採用下,之後廣告活動的轉換率也一直都有非常亮眼的表現。DDA 協助玉山銀行發現消費歷程中真正具高影響力的接觸點,透過機器學習的力量讓廣告投遞更加精準;也實際地節省許多人力與時間,讓團隊可以專注在更深入的行銷策略規劃。

在數字導向的金融產業中,玉山銀行致力於提供消費者「有溫度的服務」。而科技的創新力量, 是玉山在數位時代中精進服務所仰賴的一股動能。 玉山銀行期待在未來可以運用更多機器學習的力量, 持續推出與時俱進、符合消費者需求的數位金融服務。

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