行銷掌舵

十年前，Adobe 的增長行銷績效副總裁 Matt Scharf 面對的是一個分裂的行銷度量環境。各個行銷通道各自為政，展示廣告、付費搜尋和社交媒體等不同通道都有各自的執行團隊。

報告行銷對財務的貢獻是一個挑戰，因為每個通道都是獨立度量的，而且往往使用不同的 KPI。這導致很難在不同行銷通道間進行績效比較，或是將這些 KPI 與財務部門最為關注的指標（即收入）進行對應比對。更為複雜的是，有時某些 KPI 會與收入趨勢發生衝突，從而進一步加劇了行銷與財務之間的緊張關係。

「這種方法導致各通道的報告結果不一致——並非總是能進行公平的對比。它也限制了我們與財務部門就預算和行銷貢獻進行深入討論的能力，並限制了我們尋找擴大行銷對業務貢獻的路徑，」Scharf 解釋道。

意識到統一方法的必要性後，Adobe 的行銷團隊率先推出了一個解決方案，該方案後來進化為今天的 Adobe Mix Modeler，這是一款集度量與規劃功能於單一平台的 AI 工具。

有了 Mix Modeler，Scharf 及其團隊可以對所有通道的數據進行分析，從而提供一致且全面的分析，指明應將行銷預算投資於何處以獲得最大回報。這讓行銷團隊有信心根據收入、ROI 等指標做出更快、更明智的決策，並將行銷定位為業務增長的關鍵推動因素。

在碎片化的媒體環境中統一度量標準

在 Mix Modeler 問世之前，Scharf 的團隊很難度量像零售媒體、聯網電視和網紅行銷等新興廣告平台的成功。Scharf 說：「我們過去總是偏向那些容易度量的通道，比如付費搜尋、展示廣告和電子郵件。然而，缺乏先進的度量工具限制了我們探索新興的高潛力平台的能力。並非我們不想這麼做，而是當時我們只能依靠那些我們能有效度量的東西，這阻礙了我們對業務的貢獻。」

另一個重大的障礙是隱私法規的興起，這導致收集準確數據變得更加困難。隨著第三方 Cookie 被逐步淘汰，即使是展示廣告這樣成熟的通道也開始失去有價值的追蹤分析。

「我們意識到，我們對基於 Cookie 的歸因模型的依賴已經達到了極限。隨著 Cookie 開始失去可信度，特別是在我們想要探索的通道上，我們知道必須轉變方向。這些問題已經不再能以『打地鼠』的方式對待了——我們必須前瞻性地看待這個產業的發展方向，確保我們的策略能夠適應未來，」Scharf 回憶道。

與此同時，行銷環境正在迅速變化，Scharf 的團隊需要更快的分析來跟上市場趨勢、競爭對手的活動以及消費者行為的變化。為應對市場變化而迅速做出反應的壓力，要求我們採用新的行銷度量方法。

開發解決方案

面對這些挑戰，Scharf 及其團隊著手開發 Mix Modeler，這是一款基於 AI 的解決方案，能超越基於 Cookie 度量的局限性，並適應不斷變化的行銷環境。該解決方案旨在統一自上而下和自下而上的數據，實現近乎即時的績效分析，並提供預測性分析，從而支持快速試驗新通道，實現媒體组合的多元化。這款現代的解決方案可讓 Adobe 的行銷團隊做出更快、更明智的決策，最終在快速變化的市場中加速增長並提高適應力。

該團隊現在可以度量跨通道的額外影響——即在基準之上，可歸因於行銷活動的貢獻——從而讓他們更有信心地最佳化媒體預算支出。Scharf 說：「Mix Modeler 幫助我們消除了對通道和行銷活動度量的猜測，讓我們能夠以更高的信心和準確性探索新通道。」該解決方案所運用的雙向轉移學習技術正在申請專利，它能讓團隊在總體及更細緻入微的層面上實現數據統一，從而有效解決了他們最初因指標不一致而遭遇的不能進行公平對比的難題。透過將自上而下的分析與自下而上的分析相結合，他們現在能夠精確預測行銷活動的成果、從容自信地分配預算，並適時進行調整，以期達到影響力的最大化。

其中一個關鍵成果是行銷團隊與財務團隊之間的合作得到了改善。如今，Scharf 的團隊可以討論他們的行銷活動如何與季度業務目標及風險狀況保持一致，從而使行銷成為重要的利潤驅動因素，並確保財務團隊對他們的預算建議和未來投資策略充滿信心。「我們與財務團隊的關係更加深厚了。現在，我們會與他們一起坐下來，規劃我們的目標是如何與整體業務的 KPI 相契合的，」Scharf 說，「已經到了他們幾乎把我们的預測視為聖經的地步，我們可以進行深入的對話，探討行銷可以覆蓋哪些範疇、可能存在哪些缺口，以及如何擴展或調整通道來達成這些目標。」透過在營收這個相同的最終指標上達成一致，Mix Modeler 可讓兩個團隊運用同一種語言溝通，從而為增長創造共同的認識和願景。

Adobe 過去依賴媒體機構來獲取績效數據的日子已經一去不復返了，這一轉變簡化了分析的管理方式。Scharf 及其團隊現在能夠更自主地掌握 Adobe 的數據，確保數據的透明度並與總體目標保持一致。該工具還可讓團隊產生並與代理商合作夥伴分享更詳細的分析，從而助力媒體合作夥伴專注於識別並實施能產生成果的目標策略及戰術。該解決方案作為一個有益的催化劑，促進 Adobe 與其媒體合作夥伴之間建立更加平衡和協作的關係。

Scharf 說：「我們已與代理機構團隊建立了牢固的合作關係，我們每週都會讓他們參與進來。我們一起分析 Mix Modeler 在全球取得的成果，共同探討哪些方法有效，哪些無效。」

度量各個通道的成功

自實施該行銷度量與規劃工具以來，Adobe 的行銷營運各方面均取得了可度量的改進。此最佳化使過去五年來媒體支出的回報率提高了 80%，並在全球範圍內對 Adobe 數位媒體產品訂閱增長中媒體份額的 75% 增長發揮了重要作用。

利用頻繁的數據推動的分析，團隊能夠以更快的速度調整策略，從而最佳化媒體支出。這種敏捷性幫助 Adobe 從各個行銷活動中獲得了最大的 ROI，並為可擴展的成功奠定了堅實基礎。Scharf 說：「Mix Modeler 可讓我們能夠在每個季度內以及季度之間進行精確的最佳化。透過持續評估績效數據，我們可以根據業務需求的變化迅速重新分配預算並微調策略，使行銷成為 Adobe 持續的促進增長的力量。」

展望未來

隨著 Adobe 不斷最佳化其行銷策略，該解決方案將在推動創新方面發揮關鍵作用。

Scharf 說：「Mix Modeler 讓我們處於領先地位，得以擴展我們在各個通道的投資組合，而不必像所有組織都在應對的那樣，為度量問題而苦惱。這一基礎將讓我們能夠發展和擴展我們的度量方法，從而應對更廣泛的業務目標、產品領域、績效指標和客戶階段。」

Adobe 的成功反映了業界一個更廣泛的趨勢：轉向數據導向式行銷度量，優先考量敏捷性、準確性和透明度。雖然 Mix Modeler 近期才剛剛廣泛推出，但它差不多十年前就在公司內部誕生了，並經過了持續的改進，支援著公司數十億美元的行銷營運。憑藉其對方法不斷創新與進步的堅定承諾，Adobe 已佔據優勢地位，足以應對現代行銷人員日益多變的需求。

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