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營銷云這3大核心能力,幫助廣告主品效合一

責任編輯:佚名    新聞來源:本站原創    新聞日期:2019/6/11

隨著人口紅利的消失,新用戶獲取成本不斷上升,傳統的粗獷式投放不再適用。用好數據,在廣告投放的策略上精耕細作,控制成本、提升效果,是必然的轉型方向。

但如何才能“用好數據”,又該如何“精耕細作”?能夠對多源數據進行連接整合、用數據細分人群并指導投放的 DMP(數據管理平臺),成為了越來越多廣告主的選擇。

DMP 的使用方式包括 3 大環節:1. 通過標簽等方式構建人群;2. 執行投放;3. 衡量效果。

但這個過程中很容易出現一些問題:

1、 在人群構建階段,標簽和人群的選擇主要靠營銷人員主觀判斷,缺乏數據支持;

2、 構建后的人群數據包是靜態的,在投放過程中,系統不斷收集點擊、轉化數據,然而這些數據沒有實時反饋回算法,無法幫助優化后續的人群策略;

3、 廣告主以往營銷活動中積累的曝光、點擊、下載安裝等歷史數據,難以得到整合和利用。

為了更好的解決以上問題,幫助廣告主進一步提升 ROI,2019 年 TalkingData 對旗下的智能營銷云(Smart Marketing Cloud,簡稱SMC)進行了升級,重點提升了以下 3 方面的核心能力:

1. 受眾洞察,全方位了解你的潛在用戶

常規的受眾洞察只包含性別、年齡、興趣等基礎畫像數據,在 TalkingData 智能營銷云中,可以從“人口屬性”、“終端屬性”、“商旅分析”、“App 使用分析”、“電商行為分析” 5 大模塊全面分析和洞察用戶。

這里重點介紹下 “App 使用分析” 和 “電商行為分析” 模塊。在 App 使用分析報告中,TalkingData 可以計算處理當前受眾在 24 大類、100+ 小類的數萬款 App 的覆蓋率、活躍率、TGI 的情況,深入了解已有用戶或潛在用戶的 App使用偏好。

報告部分截圖

電商分析報告中,則全面的統計了當前人群的網購活躍度、購買力、消費偏好等維度的數據。

通過以上詳實的數據分析,可以幫助廣告主制定針對性的投放計劃。

例如,某客戶原計劃將預算大比例投放在傳統信息流廣告,但通過人群的洞察和分析,發現潛在用戶偏愛某種草類 App,網購活躍度上比大盤高 28%,于是調整預算,加大了KOL 和種草類 App 的廣告投入,后期效果評估,轉化成本比常規投放降低了 18.7%。

2. 動態人群包,針對業務模型自動優化

廣告計劃如果使用了 TalkingData 旗下的 Ad Tracking 或 Brand Growth 對廣告曝光、點擊、落地頁或 App 激活進行監測,這些互動和轉化數據會自動回流至智能營銷云。

經過反作弊算法等一系列處理后,系統會自動分析互動用戶的人群標簽,如地域、App 行為等特征屬性,自動將具備相似特征的人群附加到原有的人群包中,同時會剔除掉預估 CTR 較低的人群,實現定向人群的動態優化,達到數據實時反哺算法的效果。

在實際投放中,如果同行業的廣告一段時間內反復觸達同一批用戶,廣告效果會不斷衰減。通過動態優化人群包的策略,長期投放也能做到人群的鮮活。

3. 數據資產管理,數據融合發揮數據最大價值

數據資產模塊支持批量導入廣告主過去在其他平臺的廣告監測數據,同時支持整合TalkingData旗下的 Ad Tracking 和 Brand Growth 數據。無論是效果類廣告主還是品牌類廣告主,都可以將歷史數據快速導入到智能營銷云中,真正讓數據成為支撐長久發展的資產,而不僅僅是工具。

數據導入后,數據之間的連接和融合才最為關鍵。利用 TalkingData 數據中臺的處理能力,能夠還原移動設備的完整生命周期歷程。

還原用戶真實路徑后,再做營銷生命周期的循環,就可以針對不同的人群,進行觸達或排除投放。例如,針對過去 2 周點擊過廣告但未下載 App 的用戶人群進行二次觸達;或者拉取高活躍度的用戶人群,在智能營銷云中進行 Lookalike 拓展,并排除已安裝用戶,再進行廣告投放。

在廣告投放之前深入洞察潛在受眾、根據受眾分布選擇匹配度高的標簽和媒體,再結合TalkingData 智能營銷云的算法和數據整合能力,真正做好精細化投放。在營銷成本不斷上漲的今天,也能做到預期可控的 ROI。

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