分析脈絡
核心問題
如何打破 ROI 唯一指標的限制，建立同時支援利潤最大化與新客可持續成長的廣告決策體系？
解法方向
- 建立可信的 Last Click 資料基礎，補齊 CAC 與品類 CPA 視角
- 追蹤完整廣告接觸旅程，量化種草廣告的隱形貢獻，為 Multi-Touch Attribution 鋪路
涵蓋的資料模型
tableau_paid_cost_roi— 廣告 Campaign 投入產出報表kkday_paid_budget_pacing— 各市場季度預算配速監控tableau_paid_order_cost— 品類維度的廣告成本分析kkday_order_cid_journey— 消費者完整廣告接觸旅程紀錄
現況診斷：五個核心挑戰
現有指標體系讓每個人都在理性地做事，但整體卻走向錯誤的方向。
Issue 01
新客比例持續下滑
廣告越來越像在「服務舊客」，新血進入的速度放緩，品牌的長期增長動能正在流失。
Issue 02
ROI 漂亮，但利潤可能在萎縮
ROI 最大化 ≠ 利潤最大化。當可 Retarget 的舊客池縮小，ROI 好看只是因為分母（花費）也跟著縮小，絕對利潤貢獻實際上在下降。
Issue 03
上層漏斗廣告在公司幾乎沒有生存空間
唯一的 KPI 是 ROI，投手只能投 Performance 廣告，沒有人敢做種草。而業績認列全靠 Last Click，即使有人投了 Awareness，種草廣告在購買旅程前段的真實貢獻也完全看不見。指標不友善加上歸因缺失，讓上層漏斗投放從源頭就不被允許。
Klook IG Story 廣告：主打「免持旅遊」概念，重點在傳遞生活方式，而非立即轉換。
對應的 Landing Page：延伸「解放雙手」的品牌敘事，引導用戶理解商品價值，而非直接促購。
競品 Klook 已在投放 Awareness 型廣告，溝通旅遊生活方式；KKday 目前的廣告組合中幾乎缺席這個層次。
Issue 04
總部看不見各市場的預算配速狀況
FA 部門按季分配了廣告預算，但各市場的實際執行狀況對總部完全不透明。有些市場因已達成 ROI 目標就保守停止花錢，讓預算閒置；有些市場超支但或許值得鼓勵。這種資訊不對稱讓總部無法及時介入、調整資源配置。
Issue 05
只看首購 ROI，看不見客戶後續的價值
廣告帶進來的客人，品質好不好？後續還會不會再買？目前完全沒有追蹤。ROI 好看的低價商品，Net Profit 低、客戶留存率也低；難以即時轉換的行程類商品，卻可能帶進消費力更高的客群。缺乏 LTV 數據，老闆很難對「投種草、投高單價商品」有信心。
為什麼問題只會越來越難解
當 ROI 是唯一 KPI，每個人的理性選擇，都在把問題推向更深處。
Step 1
ROI 是唯一 KPI
公司要求持續成長
Step 2 →
只投 Performance 廣告（Retargeting）
投手唯一安全的選擇
↑
↓
← Step 4 · 循環加深
加碼投放以維持 ROI 數字
每一個循環問題都更難解
Step 3
新客沒有補充，舊客池縮小
種草廣告完全消失
核心洞察
這不是投手的問題，是指標設計的問題。投手在理性地回應一個扭曲的激勵結構。要打破循環，必須同時解決兩件事：（1）讓新客獲取成本可被衡量（CAC），以及（2）讓種草型廣告的貢獻可被看見（Multi-Touch Attribution）。
我們正在建構什麼：兩個階段的解法
不推翻現有業績認列體系，而是在旁邊建立一套更完整的決策支援層。
✓ Phase 1 完成
讓 Last Click 的數字可信、可拆解
tableau_paid_cost_roi
建立廣告成效的共同語言——每個 Campaign 的花費和回報一目了然
以
tableau_paid_cost_roi 為資料來源的 Tableau 報表，建構全公司廣告成效的 SSOT。報表 Linkkkday_paid_budget_pacing
讓總部即時掌握各市場配速，哪些市場值得繼續投、哪些在保守停滯
各市場季度預算配速報表：即時呈現累計花費 vs 預估目標，以及 Marginal Pacing ROI。報表 Link
tableau_paid_order_cost
把 CPA 按商品品類拆開來看，讓出價目標設定從感覺走向有依據；也能觀察選品 Campaign 的外溢狀況，確認轉換訂單是否符合投手預期
品類分析報表：各商品垂直類別的 CPA、ROAS、ROI 一覽，同時可追蹤 Campaign 選品的轉換外溢比例。報表 Link
→ Phase 2 進行中
打破 Last Click 的視角限制
kkday_order_cid_journey
記錄每個訂單在下單前 30 天的完整廣告接觸歷程，讓「種草廣告有沒有貢獻」從感覺變成可追蹤的數字
Multi-Touch Attribution Model
基於 journey 資料，量化每個觸點的真實貢獻（規劃中）
關鍵設計原則
Last Click 仍是業績認列的基準（換成 MTA 的組織轉換成本太高）。Journey 資料建立的是一個平行的策略決策層——不影響 P&L 計算，但幫助市場做出更聰明的預算分配與廣告組合決策。
我們幫誰解決了什麼問題
這套體系的每一層都針對特定角色的真實痛點。
廣告投手
日常投放優化
- 新增 CAC（新客獲取成本）作為共同指標，不再只看 ROI；投種草廣告終於有指標護身
- 品類 CPA 數據讓出價目標設定更有依據，tCPA / tROAS 可依品類分開設定
- 種草廣告在 Journey 中的助攻率讓上層漏斗貢獻可量化、可向主管爭取預算
行銷主管 / Market Lead
市場策略與資源分配
- 預算配速報表讓各市場的季度進度一目了然，早期發現偏離
- 新客獲取率與 CAC 趨勢讓品牌健康度可追蹤，不只看短線 ROI
- 品類組合分析確保高毛利商品（行程類）獲得足夠的廣告資源
管理層 / CMO
長期策略決策
- 量化種草廣告的「隱形貢獻」，用具體數字替上層漏斗投資建立 business case
- 看清楚 ROI 背後的真實故事：是真的在成長，還是在消耗現有客群？
- 跨渠道、跨市場的預算分配有更扎實的資料依據，而非只靠直覺
數據 / 歸因分析
基礎建設與驗證
- Journey 資料涵蓋跨裝置（user_id）與單裝置（kkud）兩種維度，可比較與驗證
- match_status 讓 Last Click 的失真程度可被量化，建立歸因改革的依據
- 完整觸點序列支援未來任何歸因模型（Linear、Time Decay、Position-Based）
下一步：從現在到 MTA 的路線圖
不需要一步到位，但每一步都讓決策品質提升一個層次。
1
Quick Win · 現在可做
把 CAC 拉進日常報表
現有資料已有新客數量，只差把 CAC（cost ÷ new_customers）明確化，並設定「可接受的 CAC 上限」。讓投手知道：為了獲取新客，ROI 可以低到多少是被允許的。沒有這條底線，洗舊客的邏輯永遠更理性。
2
短期 · 1–2 個月
用數據建立兩個關鍵 Business Case
用 journey 資料回答：高毛利品類（行程類）有多少訂單在 Last Click 之前還有 2–3 個廣告接觸？→ 種草有效的數據依據。同步分析不同廣告渠道帶進來的新客，其 30/60/90 天回購率有何差異？→ 哪些渠道帶來的是高 LTV 的優質客群。兩份數字合在一起，是對老闆說服力最強的上層漏斗投資論述。
3
中期 · 本季度
建立雙軌指標體系
Performance 廣告：ROI + CAC 雙指標並行，設定各市場新客比例目標。種草型廣告：新客首次接觸率 + 高毛利品類助攻率。讓不同類型的廣告用適合自己的方式被評估，而不是全部用同一把尺量。
4
長期 · 未來
Multi-Touch Attribution 模型
基於 journey 資料，建立加權歸因模型（如 Position-Based 或 Data-Driven）。不改變 P&L 業績認列方式，但提供一套並行的「策略歸因視角」，讓預算分配決策不再只依賴 Last Click 的片面真相。