• 如何选择渠道才能覆盖到目标人群,投放的时长和频率又该如何依据人群特性进行配置?而过去,这些投放决策大多依据阶段性流量监测和营销人员的个人经验,这就带来“转化少,成本高,效果不稳定“等令人头大的问题。究其原因,主要是因为营销人员对用户的需求认知有着错误理解,没有在合适的时间把消息推送给合适的对象。如果能够做到“精准投放”并有效触达有需求的用户,就能打破无效营销的“魔咒”。

    一、数字技术赋能将成为投放触发的关键

    随着网络人口红利的消失、移动互联网技术的成熟、传统产业与互联网的互相渗透,营销下半场的大幕已然掀起。在这样的背景下,如果仅仅依赖传统模式,投入大量人力和时间去进行测试调优,广告主不仅耗时耗力,效果也难以保障。

    如果你有以下要求:

    · 发现某个标签的人群效果好,想扩大该类人群的投放?

    · 不想浪费广告费,如何屏蔽某个无效标签人群?

    · 各个渠道都有零散的数据,如何高效管理最大化数据价值?

    · 没做过广告监测,没有第一方数据,想定向投放?

    · 或者只是想把广告送到目标用户的手里……

    那么,你需要数字技术的帮助了。

    在数字技术的赋能之下,通过管理数据和数据应用,打通多渠道数据,将碎片化的数据点连接起来,形成完整的数据拼图,赋予用户更加精准的定位,制定出有针对性的营销策略,以此来触达用户、引导用户,帮助品牌主解决上述的投放难题。其中最值得关注的两大技术便是用户行为数据分析和场景化投放。

    二、用户行为数据分析

    用户行为数据主要包括:

    · 用户来源渠道、地区;

    · 用户的PV、UV、IP、老访问数、新访问数;

    · 用户在页面上的点击量;

    · 用户停留时间、使用时间及频次、跳出率、回访次数、回访相隔天数;

    · 用户使用频次分布、时间段分布,平均停留时长;

    · 用户所使用搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字;

    · 用户进入下一个路径的转化率;

    · 用户的客单价、订单数、会员购买率;

    用户行为数据其实有很大的商业价值,只是很多企业不知道如何进行应用。其实通过用户行为数据分析,可以还原完整的用户画像(比如,该人群都从哪儿来,都做了什么、都对什么感兴趣等等),为品牌主带来立体、全景的用户洞察,从而展开精准投放,有力地避免广告投放费用的无谓消耗。

    如何驱动广告投放精准化:

    1、了解整体用户情况

    要知道什么样的广告能打动用户,首先要知道用户是谁,他们的需求是什么。借助用户行为数据分析可以获取多维度的信息,如:PV、日均访问量、用户总数、用户来源分布及占比、会员数、订单数、总销售额、有购买行为的用户数量、用户的客单价、复购率分别是多少等等。

    2、把握用户行为路径

    要实现精准投放,要知道哪些触点是有效的,这里就需要我们对用户全生命周期的路径进行有效梳理,在用户访问某个渠道的时候就触发相关的精准广告。

    3、基于用户属性和历史行为进行用户分群

    用户行为数据分析另一个特点就是基于用户属性和历史行为进行用户分群。我们可以将所有的用户分为A/B/C组,并对不同的人群实现清晰的数据统计和画像描绘,然后通过不同的形式来连接用户。

    4、根据不同时间段维度,了解用户行为习惯

    行为数据时间维度主要关注某些特定行为发生的时间段和持续时长。通过分析,看出不同时间段的用户行为趋势,进而优化运营策略,加大或者减少投放费用等,驱动业务增长。

    例如:通过分析不同时段用户的搜索行为习惯及峰值和低谷,为不同时段的用户补充不同的商品/课程/服务、加大活动力度、优化搜索结果页结构、优化搜索推荐等提供数据支持。还可以根据用户的活跃时间段精准推送商家的折扣优惠或促销活动,提高购买率。

    基于用户行为数据,以用户为中心,所有的内容都围绕用户需求、用户感知而展开,才能很好地提升用户满意度。

    三、场景化投放

    消费者外出时会出现手机没电的情况,这种场景下显然是充电宝发力的最佳时机;或者消费者刚刚预订了去巴厘岛的机票酒店,这个时候防晒霜、比基尼、遮阳帽的广告就可以及时跟上,而能够把握住这些微时刻,展开有效的场景化投放的广告主,将在营销战中获得巨大的优势。

    四、投放总结

    过去的广告投放往往依据个人经验,过程中难免会带有个人喜好色彩,且不可追踪效果,导致反馈最终只能由销量体现,且对未来投放不具备稳定的指导意义。

    而数字技术的赋能,帮助企业在“以数据分析为导向,以场景化为主策略”的指导下,基于平台数据分析能力,提炼出了用户特征画像,能够更精准地聚焦人群,且打通平台上的多元场景,最终实现广告的高效转化。

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