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       摘要:在以用戶為核心的營銷時代,品牌如何“盤”TA?

       相信很多人都有類似感覺,除了廣告以外,公關、分銷渠道、促銷等幾乎所有營銷環節——影響用戶越來越難,營銷成本越來越高。原本行之有效的營銷方式,現在很難再發揮作用。

       市場在變,消費者在變,但商業的邏輯沒有變,依然是以用戶為核心,通過對消費者進行洞察,挖掘并滿足他們的需求。歸納起來,品牌營銷就是以下五大內容:

       1.如何了解現有用戶

       2.如何尋找更多潛在用戶

       3.如何評估優選媒體

       4.如何高效完成程序化投放

       5.如何評估投放結果

       這些內容看起來很簡單,做起來卻不易,不僅困擾著各位市場/品牌負責人,也同樣讓公司的創始人、CEO苦惱。

       個燈數盤六字訣  精準“盤”TA

       個燈服務品牌主多年,一直以大數據能力見長,通過數據驅動營銷閉環。近日,伴隨著母品牌個推(股票代碼300766)的成功上市,個燈DMP產品“個燈數盤”也將以全新的方式分享數據智能,希望幫助品牌主從“營銷”走向“贏銷”。

       基于個推大數據能力,個燈數盤可以對品牌指定人群進行全面畫像分析,洞察目標人群特征,并運用look-alike算法找到更多擁有相似特征與偏好的群體。在精準的前提下,幫助品牌觸達更多潛在用戶。同時,通過歸因分析,對投放過程進行復盤,讓每筆預算都能體現價值。我們把這一過程總結為六個字,即采、察、似、擴、投、歸。

       今天,我們就從個燈數盤的“六字訣”開始,圍繞以上五大問題,與大家一起聊聊品牌如何“盤”TA。

       1.采:選擇種子

       選擇合適的業務對象進行研究分析,是開啟品牌營銷的第一步。

       品牌的第一方數據中,涵蓋了最寶貴的業務結果數據,包括不同的渠道來源、購物習慣、生命周期、城市區域的消費者與品牌直接發生聯系的交互數據和購買數據,如廣告投放歷史數據、訂單數據、運營數據等。有了這些種子數據,品牌就能基于業務需要,選擇正確的研究對象,繼而制定正確的營銷策略。一般我們常選擇的研究對象有:廣告投放人群、購買人群、不同渠道人群以及不同的客單價人群。

       選擇研究對象的過程就是采樣,合理采樣是精準營銷的前提。品牌也可自行上傳脫敏并加密后的采樣數據,通過個燈數盤對數據進行分析,挖掘有用信息。

       2.察:全面分析

       想要抓住消費者,就要深入他們的生活,了解他們的特點、需求與渴望。但是如果僅僅依靠CRM系統里的訂單數據,品牌主很難對消費者進行全面洞察。

       個燈數盤通過開放用戶畫像能力,從基本屬性、興趣愛好、行為特征、活動場景等維度,

       為品牌洞察用戶補充有價值的信息,讓品牌可以清楚地知道現有用戶是怎樣一群人,他們有什么特點、偏好,綜合判斷其背后的心理訴求和情感需要,讓營銷變得更加有溫度。

       不久前,個燈數盤服務了某知名口腔護理品牌。該品牌擁有大量的歷史累積數據,但尚未建立統一的數據平臺,積累多年的數據難以發揮應有的價值。個燈數盤將品牌多渠道數據進行整合、打通,協助客戶搭建業務第一方DMP,全面支撐品牌在用戶洞察研究、營銷投放等各個方面的數據應用。此外,個燈數盤還可以通過聚類分析算法,幫助泛大眾類別的產品進行用戶分層,將現有用戶細分成多個類型,助力品牌精細化運營。

       3.似:尋找同類

       當品牌對現有用戶有一個全面精準的了解時,下一步要做的就是尋找更多的潛在用戶。單個標簽難以描述完整的用戶特征,所以尋找相似人群就需要足夠豐富的維度。

       個燈數盤依托個推海量的移動端數據,為品牌尋找相似用戶提供豐富的線上線下特征數據支撐和足夠寬廣的用戶資源池。通過機器學習技術,個燈數盤可以一鍵完成整個移動端活躍用戶與種子用戶的相似度計算,即通過look-alike尋找相似人群。在這個過程中,同時支持品牌主自定義維度的設置,例如只定向女性或者高消費人群等。

       4.擴:擴充數量

       品牌營銷除了要考慮精準度,也要考慮規模量。為了滿足品牌的不同需要,個燈數盤支持靈活地選擇擴量量級。

       個燈在幫助某客戶做新品推廣的時候,從客戶現有訂單中選取了1萬個與該產品相關的已購用戶,基于個推大數據將他們進一步細分為奮進白領族、品質追求者、宅男宅女、精明購、年輕學生五類人群,分別做A/B測試,從中觀察每個類別的媒體表現(點擊率)和轉化表現(轉化率),最終鎖定其中三類高價值用戶群體作為營銷對象——奮進白領族、品質追求者、精明購人群。

       鎖定目標人群類別后,個燈數盤通過人群擴量的方式,對三類人群依次生成了3000/5000/6000萬的人群包,方便品牌針對每一波的Campaign選擇不同量級的人群進行觸達,在確保精準的前提下,影響更多的潛在目標用戶。

       5.投:有的放矢

       完成目標人群篩選后,選擇什么樣的媒體進行觸達也至關重要。品牌主既要找對目標受眾,也要選對媒體,才能實現事半功倍的效果。個燈數盤通過對用戶的APP行為數據進行分析,綜合判斷用戶對哪些移動媒體的偏好明顯,從而指導品牌進行媒體的優選。

       此外,在媒體的程序化投放中,主流媒體大多采用PDB協議,即在采買時有一個投返比的約定。個燈數盤在協助品牌進行程序化投放時,會采取“智能選量”的策略:一方面對品牌用戶進行數據洞察,挖掘分析他們的行為特征,并根據look-alike算法進行人群擴量;另一方面基于相似度算法對媒體流量做優劣排序,在滿足數量的前提下,優先保證質量。

       在流量匹配過程中,個燈數盤基于數十億規模的移動端數據覆蓋,還可以對流量的真實性進行判斷,過濾虛假流量,幫助品牌主減少浪費。

       目前,個燈數盤已與Reachmax、品友互動、悠易互通等國內多家主流DSP服務商完成系統對接,品牌主在使用這些DSP平臺時可以方便地使用個燈數盤進行人群定向。同時,個燈數盤也支持人工將人群包上傳至騰訊社交廣告、阿里媽媽、今日頭條等超級投放平臺進行人群定向。

       6.歸:承前啟后

       廣告投放結束后,品牌主往往需要對整個營銷過程進行復盤,為下一輪投放優化沉淀經驗。

       很多品牌主理想中的方式是將廣告投放過程數據與購買數據做關聯分析,來評估廣告投放效果。

       個燈數盤支持將廣告投放數據和購買數據進行打通分析,但并不建議將此作為唯一評判標準。因為用戶購買品牌產品往往不會受到一次營銷就產生轉化,品牌種草是一個長期的過程。

       值得一提的是,品牌主還可以結合個燈數盤數據和阿里數據銀行(Databank)工具,對投放結果進行評估驗證,優化投放策略并指導二次投放,最終為品牌打造一個“洞察-評估-優化”的營銷閉環。

       個燈曾服務于某國際知名美妝品牌,該品牌通過阿里數據銀行的AIPL模型,從認知(Awareness)-興趣(Interest)-購買(Purchase)-忠誠(Loyalty)四個環節,對其線上天貓店用戶進行分析和評估。個燈數盤的加入,將Databank的數據能力與個推大數據能力強強聯合,并結合AIPL的不同階段,為品牌優選關聯度更高的人群。通過對比分析,我們發現該品牌用戶群體中,大部分的興趣度較高,說明大家大多停留在感興趣階段,對此我們建議品牌通過促銷,持續對這群人做廣告影響。

       個燈數盤通過“采,察,似,擴,投,歸”六字訣,從結果采樣、分析洞察、機器學習、特征擴量、定向投放到歸因分析,為營銷全鏈路增能。

       如今,數據已經成為眾多行業的“基礎設施”,個燈也將繼續通過數據能力幫助品牌挖掘營銷價值,指導營銷決策,讓各位市場/品牌負責人能夠心中有“數”,手中有“盤”,走上職業巔峰。