傳統市場營銷的效率

為甚麼市場營銷部門總是沒有工程師支援.png

已加入了一家愛沙尼亞公司做市場營銷半年,當時特意選擇非技術職位是想多了解其他職位的限制,也想看看在有編程背景下能怎樣更好地做好工作。

市場營銷每家公司都有,但很自然地招聘的時候會把他們和程式員分開:會寫程式的就乖乖寫程式,不會寫程式的就去做營銷。當初面試的時候我也刻意淡化自己的程式背景才得以加入現在的公司--因為營銷部門並不期待有人寫程式。

這種現象導致兩個問題:營銷部門需要人手做重覆性而且有機會出錯的工作;營銷部門不容易(也沒相關溝通方法)得到工程師部門的幫助--因為工程師常常都在忙著做「更重要」的事。

由於程式員都很懶惰這一自然現象,我在公司裏做了幾項營銷自動化讓自己不用忙重覆性的工作。也剛好遇到朋友提起有興趣看看某些 Facebook 頁面上的特點,覺得這是大勢所趨,也就開始了新產品來幫 Facebook 小編減省無謂的工作。

每天 Facebook 上有著成千萬上億的互動資料,有「Likes」、「Share」等,一個好的社群營銷或媒體管理者每天要消化的資料非常多,要只靠人看數據做決定非常困難--自己管理的頁面還好,我聽過有小編每天要看另外十幾個別人的頁面來拿靈感。當然,有不少很好的小編有著把大量資料極速消化後再運用的天賦,但這種人畢竟可遇不可求,而且人有時候總會犯錯或漏看--哪有可能每十分鐘去看十幾個頁面有沒有變化?

所以我覺得這正是編程可以幫上 Facebook 小編的領域--自動 Facebook 資料分析,把人的腦汁留在更有用的事情上。

和朋友做出了一個原型,可以在不花時間和精神的情況下獲知某些頁面的特別消息:例如剛過去的美國總統大選辯論過後,我收到了系統發出希拉莉粉絲人數急增(帖文分享數劇增)的通知;也曾經收到特林普某些帖文「嬲嬲 Angry」急增的通知--原來他在挖苦希拉莉。如果我是希拉莉的 Facebook 小編,我可能會因此作出一點回應。

若把這系統用作追蹤某些熱門頁面如「毛記電視」、「嘉士伯啤酒」,想必不上 Facebook 也能緊貼著香港各大流行事。而追蹤「New York Times」等國際媒體更能讓自己更緊貼全球時事。

我們剛在 Product Hunt 上稍作推廣,想看看反應,若你也覺得有趣的話請上 Product Hunt 上投我們的產品一票。

我很期待系統能在海量的數據中更快地自動找出更多人類或許會看漏的趨勢,我們也會從中擷取出更多數據放在我們的博客中--可以在此訂閱將來會出現的「Nike vs Adidas」或「Starbucks vs Pacific Coffee」等有趣報告。

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