五種 ROAS 應用場景與責任歸屬解讀

ROAS 不只是廣告投手的責任,公司裡每個人都對 ROAS 有著影響力。

樊松蒲 Dennis

樊松蒲 Dennis

2024年1月27日 上午 11:56

行銷數據雜談

什麼是 ROAS?

廣告投資報酬率 Return on Ad Spending ( ROAS ) 是在衡量廣告投資報酬率的一個指標。

例如你今天花了1000元的廣告費,然後能追蹤到因為廣告所帶來的營收是 3000 元,你的 ROAS 就等於 3。

換句話說,你可以用 1 元的廣告費,換到 3 元的營收,當然這是在未計入成本的情況下。

不過我先說,即便公式就在那邊,但我對 ROAS 的認定方式是有很多區分的。

因為場景有很多種,主要是你怎麼認定「廣吿」了,我知道市場上對 ROAS 的期待已經遠遠超過了這個指標所能承載的情感了。

其中的問題就在於「廣告花費」很好理解,就是每個月要花出去的錢,帳上都會有明確的記錄。

但是「廣告所帶來的營收」這個數字它有很多解釋空間。

不同的平台歸因不同,不同的「職位」看法不同,不同的「需求」看法也不同,所以關鍵在於你怎麼解釋廣告所帶來營收的「認列範圍」。

通常在談 ROAS 的時候,我會分成兩個部分:

  1. ROAS 的使用場景
  2. ROAS 的責任範圍

 

ROAS 的使用場景

先講第一個「ROAS 的使用場景」,在我這幾年工作中用過的 ROAS 主要有這5種情境:

1.單純投廣告的 ROAS

最直白的,就是你在 Google Ads / Meta Ads ..這些廣告後台所看到的 ROAS,先不用管歸因,安心在後台的結界中操作就好,給你什麼數字你就相信什麼,廣告後台數據的解讀關鍵在於數字每日、每週、每月的「變化」是否符合你的操作期待,在結界中你所專注的就是那個廣告工具的操作規則、機器學習要求、用戶特性盡可能的滿足它、測試它,然後透過他們的報表,去驗證你的操作想法是否正確。

2.行銷工具的 ROAS

特別是電商,很喜歡採購一堆有的沒有的行銷工具,這在幾年前是比較少見的,因為幾年前廣告還很便宜的時候, ROAS 漂亮得不了,根本不用特別去想這些看起來很複雜的東西,都是妖魔鬼怪。

只是現在時代不同了,單靠投廣告已經無法滿足企業 KPI 越定越高的慾望,甚至 KPI 能持平就不錯了,所以如何加強對站內既有用戶的收割,變成行銷工具的重點。

不論你導入的是什麼工具,例如 Insider / OmniSegment / Infobip / Salesforce / Braze / Klaviyo / Onesignal … 這一大堆行銷自動化工具都會在後台上顯示所帶來的收入,讓你可以衡量每月的花費,把後台顯示的收入金額來帶入 ROAS 的公式中,來評估是否符合你的 ROAS 認知期待。

但是,不管你用什麼工具都強烈建議你先去了解看看自己所用的平台,先確認後台收益的計算邏輯再決定你是否要相信,例如 Braze 的後台預設會將發過 EDM 的用戶後續 X 天的所產生的收益都歸因於自己,所以數字挺漂亮的,但對我們評估效益的人來說就不合理了。

當然,如果是發 EDM / SMS / Web push 這類的工具,正常使用都會在 GA4 中的「工作階段來源/媒介」中看到清楚的收益,所以建議可以用 GA4 的收益來認定。

但提醒一下,這些不見得是純粹的「額外收益」,例如 Web push ,你怎麼知道這個用戶是本來沒有要買,被你 Webpush 推播後才深受感動進而掏錢購買的呢?說不定他覺得你的 webpush 很煩,想關閉但是按錯了,但是這個無法證明(至少我花了很多時間都無法真的提出數據證明這一點),所以我承認心裡會拉高這些工具的 ROAS 期待,在心裡彌補一些遺憾…,如果有人對這個有想法請私訊我。

另外,即便是導入站內推薦版位的工具,像是 Insider / 禾多 / Rosetta / AIDA愛搭時尚推薦系統,我都是透過自己 A/B 測試的方式驗證出額外增加的業績,然後作為 ROAS 的分子,來確認這是否是一筆划算的投資(PS. 關於如何自己驗證導入工具的成效,在課程影片中會跟大家講解 )。

甚至以前我在上海十字路口上發的傳單,上面帶有「首單1元」活動的 Qrcode 也是如此,在 ROAS 的公式中,花費就是我站在路口那一上午的薪水,廣告收益就是因為這一批傳單所帶來的收益,當然這張傳單主要是為了獲取新用戶,而不是在追求 ROAS 的,所以會有第二個指標「二購率」,但這就是後話了。

 

3.在 GA4 中的 ROAS

其實在 ROAS 上最多人問的問題之一就是,為什麼 GA4 跟 Meta 的 ROAS 數字差異這麼大?今天不解釋這個問題,你可以自己上網去查就好。

注意,由於 GA4 最多只能同步 Google Ads 的花費而已,所以如果你想要合併其他的廣告渠道,就需要額外加工,我這裡會把 ROAS 又分成三種:

  • GA4 單一渠道的 ROAS
  • GA4 付費渠道的 ROAS
  • GA4 整體的 ROAS

因為我負責的分析規模很大,所以會分類得比較多一點,如果你的預算不高可以不用搞這些。

但如果你的行銷預算滿高的,表示你的公司應該是有配行銷數據分析師,甚至是一個部門來處理這些了。

首先你要先把網站中所有的渠道都先分類出來(GA4預設的渠道我不敢用,因為他暫時無法自定義)所以我都會另外創作出一組規則,把數百種來源或 UTM 大致分成8~10個大類 ( 我在 100個電商數據營運指標全攻略 有講怎麼分 ),然後在 Google Sheet 用自動化工具整合其他渠道的費用,來產生一張以 GA4 歸因為基礎的 ROAS 報表。

基本上以我在公司數據分析師的立場,我只會看我這張報表,因為我認為 GA4 是站在更高的維度,並納入多渠道歸因的結果,其實如果你有去讀 GA4「以數據為準歸因」的作法,你就會覺得這是一個相對合理的歸因方式了,所以我會以 GA4 的 ROAS 來跟公司的財務單位核對行銷單位的執行績效。

當然到了財務那裡就是 ROI 範圍了,會再增加成本的部分進來,這篇文章先不談。

 

4.各種商城 Marketplace 後台的 ROAS

好了,我們總算離開網站的世界了,準備進入到商城 Marketplace。

其實在談 Marketplace 的 ROAS 相對比較冷門,我說冷門是因為操作 Marketplace 的電商人,基本上大部分都是以商品驅動為主的,他們的語言都是「這個品會不會賣」、「週轉率怎麼樣」,當然也有專門操作商城廣告的專家,但是就 ROAS 這個指標來說,主要會是流量派系的電商人在玩的。

如果你有看一些統計報告, Marketplace 的整體銷售額其實佔了台灣電商一半以上,所以我們總不能不提它吧。

例如台灣人常用的蝦皮、MOMO、東南亞的 Lazada,還有歐美最常用的 Amazon 、Walmart 這些超大型的 Marletplace 都已經有自己的廣告投放系統了。

以 Amazon 為例,他們的 ROAS 會比一般網站的高非常多,再怎麼樣都會好個三到五倍以上,因為漏斗直接少掉了一層,畢竟進入 Amazon 的用戶,在瀏覽目的上本身就帶有比較高的購物目的,所以用戶族群相對更精準,瀏覽目的更明確。

但是,即便有這麼好的 ROAS ,那是不是在 Marketplace 上做廣告就可以無止盡的增加預算了呢?

答案是很難。

你會發現廣告能夠真正帶來收益的量是非常有限,主要是廣告投放不出去的問題,還有增加預算投入的邊際成本會變高,因此 Marketplace 商城營收主體還是在依賴在自然流量上或者跟 PM 們談的版位曝光。

所以以我的經驗來看,在 Marketplace 商城的世界中,自然流量獲得的業績還是佔絕大多數,不像一般的品牌官網,依靠付費流量所帶來的業績佔比非常高。

 

5.整體線上銷售的 ROAS

游離在商城跟網站的世界之間,道路很寬廣,但要談 ROAS 好像又更複雜了,其實你大可去滑 Tiktok 看辣妹跳舞,不見得要往下看了。

整體線上銷售的意思就是, ROAS 的分子採用官網、商城 Mapketplace 、自有APP、線上經銷商等等所有歸類於線上通路的「營收」。

其實只要你的銷售有做多渠道,就會遇到這個問題,因為許多數據無法被追蹤,或者有斷層,而且你幾乎只能透過廣告系統後台看到官網或者自有APP的收入,其他你是看不到的,因為多數場景的轉換資料並不由你所控制。

但是如果把「廣告費用」都只歸類給計算得到的官網/APP,就會有點不公平,因為看到廣告後的交易場景不一定在官網/APP,有可能經過比價後移轉到 MOMO 進行購買,原因是 MOMO 正在做信用卡優惠活動,訂單就移轉過去了,所以廣告費只認列給方便記錄的官網其實不能解釋現況,現階段這個數據斷層就我所知是沒有解法的。

即便是歐美最強勢的 Amazon 推出的 Amazon Attribution 功能也只有做了半套而已 ( 非技術問題,而是現在巨頭們的商業合作只能如此 ) ,仍然會在用戶進入到 Amazon 站內的時候,被產生的強大結界包住,而讓數據追蹤斷掉(指的是對站外廣告而言)。

所以對於 Amazon 而言,站外廣告投放的目標無法是「購買」甚至無法是「加入購物車」,而是需要在導入 Amaozn 之前先包一層 LandingPage ,讓 Landingpage 上的 Amazon 商品連結點擊當作轉換目標,並且你得回到 Amazon 的後台中,利用 Amazon Attribution 標籤所帶來的轉換數字回推轉化價值,給到站外廣告,藉此評估你的 ROAS 。

好啦,這其中我不知道是不是因為數據斷層的關係,還是 Amazon 想鼓勵用戶利用站外廣告幫忙帶流量進到結界中, Amaozn 有提供 10% 的反饋給商家,算是彌補了一點吧

好複雜,算了,反正應該沒人會看到這裡…

 

6.線上+線下的 ROAS

最後,大型品牌都有線上與線下通路,你其實已經無法確認,今天投入2億廣告費,用戶會在哪裡交易了,尤其是你的商品通路是包含線上經銷商、線下實體通路經銷商、聯盟行銷、團購主、品牌官網、自有門市、Uber Eat、連鎖賣場等等多元的通路時, ROAS 這個指標的用途已經顯得非常單薄,因為你幾乎無法控制用戶會在哪個地方結帳,而你所操作的數位廣告、EDM、傳單、KOL業配,除了採用一些針對特定通路的 CRM 手段之外,你無法、也不需要去引導消費者去哪裡結帳,所以單看 ROAS 的角度,我的看法是觀察在投入更大規模的廣告預算後,在趨勢報表上那個美妙的小突起,但是因為費用增加了,所以整體銷售提升的幅度是否有超過比例的增加。

一年前 Oneboy 簽下那麼多 KOL、藝人,但門市排隊人龍那麼長,那一批人龍,不都是沒被傳統廣告計算到的 ROAS 嗎? 但是他們確實都應該可以算嗎?不確定,大部分的時候只是我們能力不足,且不能夠窮舉所有因為廣告來的訂單而已。

 

ROAS 的責任範圍

ROAS 是誰該關注的指標呢?你可以拆 ROAS 的分子跟分母分別可以對應到哪些單位?

舉個「廣告所帶來的營收」來說,他又可以往下拆成廣告流量 X 轉換率 X 平均客單價。

其實還可以再往下拆到轉換率漏斗的四個節點,商品瀏覽率、加入購物車率、結帳率、結帳完成率,這些指標應該都可以找到業務相關的人。

我們如果再加上「到達網頁」的維度,就可以再去區分首頁、商品頁、分類頁、結帳頁、部落格頁等等不同的網頁類型、甚至是細到 URL ,讓不同頁面負責的單位去進行 A/B 測試。

也可以加上「商品」維度,根據產品類別去區分,不同的品類不同 ROAS 之間的變化。

 

ROAS 不只是投手的責任

其實你平常所做的工作幾乎都是為了提升 ROAS 在努力的, ROAS 絕對不只是廣告投手的責任,其實公司裡每個人都有責任,只是有一大部分無法被有效的驗證而已,舉例來說:

  • 火星生技找到河北彩花代言,即便你沒有買,但你記住他了,不也是在增加未來的 ROAS 嗎?
  • 商品開發人員,不也是盡可能地把產品做好、受眾想好,讓未來行銷的 ROAS 更好嗎?
  • 異業合作,不也是移轉其他品牌的信任感,來增加 ROAS 嗎?
  • 做公益活動,讓消費者覺得企業有盡到社會企業責任,不也可以提升 ROAS 嗎?
  • 公司掃地阿姨把公司消毒乾淨,讓員工請病假的機率變少,不也是能提高產值嗎?
  • 客服電話接得好,消費者對品牌的好感度增加,再次轉換機率不就更高了嗎?
  • 公司年終發多一點,可以激勵員工更努力付出,做出更好的 ROAS 嗎?

沒有辦法被驗證的 ROAS 效果非常多,不要只被廣告後台的數據限制了你的想像。

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# 數據分析# 廣告# ROAS