100多年前,營銷先驅(qū)、百貨商店之父約翰·沃納梅克提出的廣告界“哥德巴赫猜想”:“我知道我的廣告費有一半是浪費的,但我不知道是哪一半。“在如今的互聯(lián)網(wǎng)營銷時代,這個問題仍然存在。
互聯(lián)網(wǎng)營銷與傳統(tǒng)營銷最大的差別是數(shù)據(jù)化、可定向、可追溯。但是由于各媒介渠道數(shù)據(jù)互不打通、廣告曝光與銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)難以連接,各家媒體平臺都無法做出全面準確的價值貢獻評估。營銷者除了要思考我的廣告預(yù)算有多少浪費掉了,以及浪費在了哪里,同時還要搞清楚對各 KPI 貢獻最大的媒體,以便后續(xù)優(yōu)化媒介組合和調(diào)整預(yù)算分配。
杰瑞·卡普蘭在《人工智能時代》中提到,人工智能就是讓人類的“未來像過去一樣”,讓人類的工作和生活都變得簡單和高效。有了人工智能和數(shù)據(jù)的加持,nEqual 恩億科 正在努力讓營銷變得像朋友溝通一樣的溫暖和精準。同時,在數(shù)據(jù)和技術(shù)的加持下,力爭去解決困惑營銷者100多年的“哥德巴赫猜想”,幫助營銷者找回丟失的“另一半”。
nEqual 恩億科 借助歸因分析技術(shù)為廣告主實現(xiàn)對在線營銷中的用戶全觸點數(shù)據(jù)的分析和管理,并基于此給出詳細的在線營銷渠道轉(zhuǎn)化歸因分析。以某護膚品牌的 OTV 投放實踐為例,高效利用歸因分析,可以發(fā)現(xiàn)最佳頻控設(shè)置,減少浪費;發(fā)現(xiàn)對不同人群的追投策略設(shè)置;及有助于最終轉(zhuǎn)化的最佳媒介組合和預(yù)算搭配。
實踐案例
品牌: 某護膚品牌
主要需求: 該品牌在各大視頻媒體投放后,收集到不同轉(zhuǎn)化信息(Leads 和購買),品牌希望看到不同視頻媒體對人群觸達和最終轉(zhuǎn)化的貢獻和價值,優(yōu)化未來投放計劃。
解決方案: 建立在線營銷多觸點歸因分析模型,追溯人群在產(chǎn)生轉(zhuǎn)化前,被曝光過的媒體和廣告,評估各媒體和不同廣告頻次的貢獻度。
分析對象: 指定時間段內(nèi)品牌 OTV 廣告觸達人群和指定追溯期內(nèi)的留資或購買人群,并按購買渠道和購買頻次將轉(zhuǎn)化人群分組。
洞察1:發(fā)現(xiàn)最佳頻控設(shè)置,減少預(yù)算浪費:80%以上的首次購買,只需要被視頻廣告觸達4次
視頻廣告對消費者購買行為有正向影響是毋庸置疑的,但頻次如何設(shè)置效率最高卻難以確定。經(jīng)過觸媒頻次分析,發(fā)現(xiàn):
• 對比于未被廣告觸達的消費者,被視頻廣告觸達的消費者購買次數(shù)更多;
• 多次廣告觸達能提升消費者多次購買的比例:在多次購買人群中,曾被視頻廣告多次觸達的比例遠高于單次觸達的;在多次購買人群的分組1中,被廣告多次觸達的占比甚至是單次觸達的2.6倍。

但是,并不是觸達次數(shù)越多轉(zhuǎn)化效率越高。經(jīng)過轉(zhuǎn)化效果分析,發(fā)現(xiàn):
1. 不同類別的客戶在首次購買前被廣告觸達的頻次不同:80%以上已購買過品牌產(chǎn)品的老客被廣告觸達3次就會進行再一次購買,從未消費過品牌產(chǎn)品的新客則需要更多次的廣告觸達才會產(chǎn)生購買行為;
2. 但整體而言,80%以上的首次購買,只需要被視頻廣告觸達4次就能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化。

洞察2:對無再次購買人群做針對性重定向,直接購買者采用策略性避投
經(jīng)過觸媒路徑分析,發(fā)現(xiàn):
• 可以量化用戶經(jīng)不同媒體觸點影響后產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的比例、再次購買的比例、及無再次購買的人群比例;
• 無再次購買的人群比例較高,可針對占比較大的無再次購買潛客人群,做針對性重定向投放以促進二次轉(zhuǎn)化;
• 在 campaign 營銷期間,重復(fù)購買的直接轉(zhuǎn)化的比例高于被廣告曝光后再進行二次購買的人群比例,因此可對直接轉(zhuǎn)化者進行策略性避投,減少浪費。

洞察3:發(fā)現(xiàn)對轉(zhuǎn)化貢獻較大的媒體
經(jīng)過觸媒分析和分媒體轉(zhuǎn)化分析,發(fā)現(xiàn):
• 不同購買渠道和購買頻次的轉(zhuǎn)化人群在各視頻媒體分布差異較大,例如:線下門店新客在視頻媒體 F 分布較多;電商平臺老客則更多集中在視頻媒體 B;
• 各媒體獨占的和重合的用戶分析發(fā)現(xiàn),多個視頻媒體人群重合度較小,各媒體的獨占用戶比例超過八成;
• 不同媒體的人群覆蓋范圍、CTR、從曝光到購買的轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)表現(xiàn)差異較大。如果以人群覆蓋最大化為 KPI,視頻媒體 F、B 和 G 表現(xiàn)較好;如果只看轉(zhuǎn)化,視頻媒體 A 和 C 表現(xiàn)最佳;如果既追求人群覆蓋,又追求購買轉(zhuǎn)化,B 媒體表現(xiàn)最佳。

人工智能時代的到來,技術(shù)的發(fā)展讓太多的不可能成為可能,數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能夠解決困擾營銷者百年之久的“哥德巴赫猜想”,也能為企業(yè)、為社會、甚至為人類都帶來顛覆性的改變。在這樣的大趨勢下,企業(yè)必須要充分重視數(shù)據(jù)的重要性,并善于利用數(shù)據(jù)技術(shù)提高和創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。
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本文標題:數(shù)據(jù)技術(shù)解決了困擾營銷者100年的“哥德巴赫猜想”
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