• 大學營銷課程個案整理

    為應付2月29日開教的碩士課程(Digital & Mobile Marketing),我從2月中旬開始,幾乎足不出戶、暫停所有工作、投入極度不合比例的時間作準備 — 最極端的例子是,為應付一小時的課程,我花了12小時準備。總之,過程不堪回首。

    我總共準備了六份PowerPoint:

    1. Search Marketing
    2. Programmatic Advertising
    3. Content Marketing
    4. Video Marketing
    5. Mobile Marketing
    6. Data Analytics and Conversion Optimization

    在準備這些教材的過程中,我發現「依書直說」實在悶到抽筋,過不到別人更過不到自己。所以我一邊弄PowerPoint一邊發掘適合的個案加入其中 — 雖然我第一次教書,但聽書可聽了幾十年,深知最有啟發的課,都具備好聽的故事。教書我是笨拙的新手,但storytelling還有幾下子,所以努力尋找好的個案加入其中,也為枯橾的筆記平添幾分色彩吧。

    言歸正傳。今天下午6時多,我終於完成全部的PowerPoint了,那份滿足感實非筆墨可形容。回想準備這些教材的過程如此「悲壯」,只用一次的話好像有點可惜,而且所選個案都是自己喜愛的,就決定整理出這份清單,列舉我曾引用的個案,那即使沒上課的,也望從這些個案裏得到一點啟發吧。六份教材裏,除第一節課Search Marketing採用了Google本身的tutorials外(完全免費、解說清晰,推薦),其他幾節課我用了以下這些個案:

    一、Programmatic Advertising – 以程式自動「落盤」配對廣告、ad space和受眾。我在課堂上展示了三個在香港下載次數逾百萬的mobile App(如Openrice、KMB Bus App等),一打開,全部都有popup ads覆蓋整個畫面,教你動彈不得,令人深痛惡絕,哪裏找令人喜歡的個案?當然難不到我:Oodies。這是一個香港人Rick開發的Android App,去年12月率先在印度德里推出,已錄得逾100,000下載。Oodies具有ad block功能,但這不是其最「煞食」之處,它最獨特之處是讓用家自己選擇想看的廣告,並從看廣告中獲利!這還不止,它還會將廣告利潤分一部份做公益,將令人煩厭的看廣告變成rewarding又具意義的事,很amazing吧。選擇在德里首發,就是把部份廣告收入投入為婦女安排安全的the last mile drive。Rick正在融資,有心的投資者請幫他一把。他有一副鄭子誠般的嗓子,齋聽pitch都抵。我很佩服他。

    二、Content Marketing – 以提供有價值的內容建立權威、信譽、品牌,最終目標都係賣嘢。很多人知道我的好朋友Keith Rumjahn長於寫App(他多年前開發的「籃球教練App」Coachbase連NBA球隊都是用家),但大家未必知道他其實是Content Marketing的高手高手高高手。為推廣Coachbase,他投入大量心力準備過種類眾多的valuable content,反覆試驗、改進,甚至寫了一本可以在Amazon售賣的籃球書(而第二本即將於四月開售)!我一邊引用他的經驗,一邊抹汗 — 因為他多次鼓勵過我效法,而我只是一味拖。

    三、Video Marketing – 是欲在社交媒體上突圍而出的必備條件,而我引用的個案,是另一個好朋友:蕭叔叔。我準備教材時驚訝地發現,蕭叔叔做video marketing的方法,完全是標準的教科書做法:(1)懂抽水 (2) 夠短 (3)風格統一、定位獨特 (4)更新頻密 (5)互動多…他簡直是天生的video marketing高手。我常恃熟賣熟嘲他懶,其實他把努力都用在節骨眼上、不浪費,是深諳80/20哲學的高人。

    四、Mobile Marketing – 有大量例子可用。譬如提到Augmented Reality(擴充實境)時,當然不能不提Pokemon GO,這遊戲把AR用得出神入化,而且使之在短時間內普及起來。早在2010年,有個港產App叫iButterfly,利用AR「撲蝶」儲印花,由香港紅到日本,現在看來有點簡單,在當年來說也是先驅。另外也引用了賣iPhone case賣到街知巷聞、盤滿缽滿、荷里活明星都用的Casetify。他們實在太勁太成功太出名,就不勞我覆述了。

    五、Data Analytics & Conversion Optimization – 我另一位好朋友Leon Ho是箇中高手,幸虧他當年曾點撥幾句,否則今日我要教書,定不知所措。我不認識哪 一家港產初創擁有足夠多data可作個案,所以從一開始就決定找外國的巨企做例子,並在Uber和Netflix中二選一。這兩個App我都是「重度用家」,但我十分討厭Uber的企業文化和待客之道(以後有機會一定開文鬧爆),所以最終選了Netflix。很高興選了Netflix,認識到他們在利用Big Data做user experience和content上真是神乎其技,他們利用Big Data決定開拍House of Cards的做法可謂曠古爍今,肯定載入Big Data史冊。去年Netflix營業額達200億美元,paid membership增長穩定。未來與Apple和Disney在串流上鬥法,可有一番較量了。

    除上述個案外,我還邀請了幾位朋友慷慨相助,在直播平台上客串,直接向學生們講述自己的故事。為免給他們添壓力,完成課程後,再找機會謝謝他們。

    我接下教書這任務後一直「壓力山大」,直到今天完成最後一個PowerPoint,終可舒一口氣。並且發現這些辛辛苦苦準備好的教材,將來或仍有用武之地,滿足感就更大了。希望今晚一夜好眠。

    p.s. 我做PowerPoint用上很多圖片,卻忘記把它們集中存放,如今就懶得逐張加進來了。姑且借用貓大人可愛萌照乙張呃Like,根據某些研究,網上有高達15%流量由貓而來。要當成功的digital marketer,萬萬不能忘了用貓。

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  • 推翻全局的少數

    數據是比石油更珍貴的資源,透過挖掘數據,科技企業可以預測每個人的喜好,並透過精準的廣告投其所好,影響並改變其行為。若集體行為被操縱,甚至有機會動搖一國政策、扭曲民主制度。當大企業透過數據謀取暴利時,社會卻要為此付出極大代價。

    說到數據重要,原來並非每個數據同樣地重要。Cambridge Analytica的告密者Brittany Kaiser在Netflix的紀錄片 The Great Hack裏向調查記者解釋,當他們為特朗普的總統選舉進行文宣時,會就每個人的數千個數據(data points)進行分析和歸類,將一些有機會被煽動的人(The Persuadables)識別出來,集中改變他們的立場,而不必浪費彈藥在立場堅定的人身上。哪些人最有機會被「轉軚」?就是那些平時不關心政治、對政策一知半解、拿不定主意的人。

    在具體操作時,Cambridge Analytica會先挑選一個有機會影響全局的「搖擺州份」下手,舉例,威斯康辛州;再把它分割成多個人口相若的小區(precincts); 然後將每個小區的「轉軚人」識別出來,集中火力向他們打廣告。由於已經掌握了這些「轉軚人」的喜好,廣告可以完全為其度身訂造,如勞動階層收到的,是新移民將湧進來搶工作的廣告,令他們相信只有支持特朗普才可阻止新移民入境。只要一個小區有足夠多轉軚人被打動,就可成功令這個小區轉軚;當足夠多小區的轉軚向特朗普傾側時,這個州份就成為囊中物了。這就是利用一小撮人推翻全局的策略。

    圖為Cambridge Analytica的告密者Brittany Kaiser。攝自IMDb

    把這策略發揮得更淋漓盡致的,是2016年6月的英國脫歐公投。行事不依常規、仕途不得意的Dominic Cummings被脫歐派Vote Leave聘為文宣主帥,一開始時他們處於下風,因為留歐派有建制的支持,擁有大量選民資料可利用,而脫歐派無這些資源。

    但Cummings找到一隊叫AggregateIQ的「特種部隊」,他們是一班軟件工程師、數據科學家等,利用社交平台上有關足球的問卷調查(哪有英國人不愛足球?),得到300萬非選民的數據可作挖掘。這300萬人縱有選民資格卻從未投過票,因為他們不關心政治,對脫歐這複雜議題缺乏分析能力。

    Vote Leave遂集中火力向這300萬人打廣告,廣告的口號響亮(Take back control – 拿回控制權)、訴諸情感(歐盟取走我們3.5億鎊、送進7000萬土耳其移民)等,令這些平時不理政治的人很有共鳴,由政治冷感族,搖身一變成為堅實的脫歐支持者。脫歐派結果在公投中得到51.9%支持率,比留歐派僅多100多萬人。就是這一兩個百分點的少數,改變了英國的命運。

    透過數據操縱別人行為,需要憤怒與恐懼作燃料。從加勒比海島國千里達、到美國總統大選、以至英國脫歐公投,背後操盤手無不以引起憤怒或恐懼的廣告來達到目的。除保護數據的意識外,如何令自己免於憤怒與恐懼,看來是我們的必修課。

    參考資料:

    Brexit: The Uncivil War (電影《脫歐:非文明之戰》)

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  • 撼動江山的武器

    要令一個國家改朝換代,最有效的武器是什麼?

    核彈?火箭?化武?這些武器固然殺傷力驚人,但未必服眾。最有效的武器,既撼動江山於無形,又可令人俯首稱臣;它直指我們內心,改變我們行為;它無形無相,也無處不在。它是數據。我們每個網上動作,不管是一筆購物交易、一段短訊、還是一個Like…種種數據,經過有系統的收集和分析,成為透視我們喜惡的窗口。誰掌握了這些數據,誰就可以推測並影響我們的行為。集體行為若被有效操縱,便足以改朝換代。

    很聳人聽聞吧?這是「劍橋分析」(Cambridge Analytica, CA)的sales pitch(銷售宣傳)。2018年3月,英國傳媒經過長時間偵查,揭發其CEO Alexander Nix(圖中)自誇如何操縱數據助特朗普登上美國總統寶座,引爆驚天大醜聞。Alexander Nix請辭,CA亦於不久後申請破產,停止運作。在事件中受牽連的Facebook,則成功與美國政府達成和解協議,以50億美元天價罰款獲放生。究竟CA如何操縱選舉?

    舉個小國做例子:加勒比海島國千里達。他們的政治勢力向由非裔黑人和印第安人瓜分,在其中一次選舉中,印第安人組成的政黨找上CA。CA針對當地的年輕人和首投族開展了「Do So!」運動,宣傳投票「唔型」,號召年輕人不要參與。大量年輕人以「Do So!」為口號集會、拍攝短片、在首相府邸塗鴉…結果年輕黑人嚮應呼籲不投票,年輕印第安人較有家庭觀念,儘管心中不願,還是會應父母要求投票。結果年輕印第安人的投票率比年輕黑人多40%、兩族整體投票率相差6%,憑這些微差距,印第安人勝出。

    Screen Cap from Netflix’s documentary The Great Hack

    這故事由CA的告密者Brittany Kaiser(圖右)向傳媒提供,簡潔有力地示範有針對性的政治文宣,如何影響選舉。當時CA每年約替十個國家進行類似的操縱,到他們接到特朗普的「案子」時,技巧已十分純熟,加上Facebook這個前所未見的龐大社交平台、海量的用戶數據,效果更凸出。

    英國《衛報》特約記者Carole Cadwalladr為追查CA,向其前員工著手,獲其中一位Chris Wylie(圖左)告密,得悉特朗普的總統競選旗手Steve Bannon身兼CA的副總裁,並將CA介紹給領導脫歐的英國政客Nigel Farage,由此揭發CA在2016年英國脫歐公投中的角色。這故事引人入勝,有機會再談。

    從小國千里達,到強國如英美,在在揭示一國之命運,原來可以憑數據、以有針對性的文宣來改變。提供數據的機會無處不在,我們每按一個讚,等於向科技公司透露一點隱私,積少成多下,終有一天令內心世界無所遁形,為CA之類的企業提供有可能影響我們行為的通道。如何才能保護自己?

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    參考資料:

    Netflix紀錄片The Great Hack

    Wikipedia:Facebook-Cambridge Analytica data scandal

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