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让广告投进品效合一,终究需求什么才干?

责任编辑:佚名    新闻来源:不详    新闻日期:2019/6/20

跟着人口盈利的消失,新用户获取本钱不断上升,传统的粗暴式投进不再适用。用好数据,在广告投进的战略上精耕细作,操控本钱、提高作用,是必定的转型方向。

但怎么才干“用好数据”,又该怎么“精耕细作”?可以对多源数据进行衔接整合、用数据细分人群并辅导投进的 DMP(数据办理渠道),成为了越来越多广告主的挑选。

DMP 的运用方法包括 3 大环节:1. 经过标签等方法构建人群;2. 履行投进;3. 衡量作用。

但这个进程中很简单呈现一些问题:

  • 在人群构建阶段,标签和人群的挑选主要靠营销人员片面判别,缺少数据支撑;

  • 构建后的人群数据包是静态的,在投进进程中,体系不断搜集点击、转化数据,但是这些数据没有实时反应回算法,无法协助优化后续的人群战略;

  • 广告主以往营销活动中堆集的曝光、点击、下载装置等历史数据,难以得到整合和运用。

为了更好的处理以上问题,协助广告主进一步提高 ROI,2019年 TalkingData 对旗下的智能营销云(Smart Marketing Cloud,简称SMC)进行了晋级,要点提高了以下 3 方面的中心才干:

1

受众洞悉, 方位了解你的潜在用户

惯例的受众洞悉只包括性别、年纪、爱好等根底画像数据,在 TalkingData 智能营销云中,可以从 “人口特点”、“终端特点”、“商旅剖析”、“App 运用剖析”、“电商行为剖析” 5 大模块全面剖析和洞悉用户。

这儿要点介绍下 “App 运用剖析” 和 “电商行为剖析” 模块。在 App 运用剖析陈述中,TalkingData 可以核算处理当时受众在 24 大类、100+ 小类的数万款 App 的覆盖率、活泼率、TGI 的状况,深化了解已有用户或潜在用户的 App 运用偏好。

陈述部分截图

电商剖析陈述中,则全面的计算了当时人群的网购活泼度、购买力、消费偏好等维度的数据。

经过以上详实的数据剖析,可以协助广告主拟定针对性的投进方案。

例如,某客户原方案将预算大比例投进在传统信息流广告,但经过人群的洞悉和剖析,发现潜在用户偏心某种草类 App,网购活泼度上比大盘高 28%,所以调整预算,加大了 KOL 和种草类 App 的广告投入,后期作用评价,转化本钱比惯例投进降低了 18.7%。

2

动态人群包, 针对事务模型主动优化

广告方案假如运用了 TalkingData 旗下的 Ad Tracking 或 Brand Growth 对广告曝光、点击、落地页或 App 激活进行监测,这些互动和转化数据会主动回流至智能营销云。

经过反作弊算法等一系列处理后,体系会主动剖析互动用户的人群标签,如地域、App 行为等特征特点,主动将具有类似特征的人群附加到原有的人群包中,一起会剔除去预估 CTR 较低的人群,完成定向人群的动态优化,到达数据实时反哺算法的作用。

在实践投进中,假如同职业的广告一段时刻内重复触达同一批用户,广告作用会不断衰减。经过动态优化人群包的战略,长时刻投进也能做到人群的鲜活。

3

数据财物办理, 数据交融发挥最大价值

数据财物模块支撑批量导入广告主曩昔在其他渠道的广告监测数据,一起支撑整合 TalkingData 旗下的 Ad Tracking 和 Brand Growth 数据。无论是作用类广告主仍是品牌类广告主,都可以将历史数据快速导入到智能营销云中,实在让数据成为支撑持久开展的财物,而不仅仅是东西。

数据导入后,数据之间的衔接和交融才最为要害。运用 TalkingData 数据中台的处理才干,可以复原移动设备的完好生命周期进程。

复原用户实在途径后,再做营销生命周期的循环,就可以针对不同的人群,进行触达或扫除投进。例如,针对曩昔 2 周点击过广告但未下载 App 的用户人群进行二次触达;或许拉取高活泼度的用户人群,在智能营销云中进行 Lookalike 拓宽,并扫除已装置用户,再进行广告投进。

在广告投进之前深化洞悉潜在受众、依据受众散布挑选匹配度高的标签和媒体,再结合 TalkingData 智能营销云的算法和数据整合才干,实在做好精细化投进。在营销本钱不断上涨的今天,也能做到预期可控的 ROI。


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