摘要:在以用户为核心的营销时代,品牌如何“盘”TA?

       相信很多人都有类似感觉,除了广告以外,公关、分销渠道、促销等几乎所有营销环节——影响用户越来越难,营销成本越来越高。原本行之有效的营销方式,现在很难再发挥作用。

       市场在变,消费者在变,但商业的逻辑没有变,依然是以用户为核心,通过对消费者进行洞察,挖掘并满足他们的需求。归纳起来,品牌营销就是以下五大内容:

       1.如何了解现有用户

       2.如何寻找更多潜在用户

       3.如何评估优选媒体

       4.如何高效完成程序化投放

       5.如何评估投放结果

       这些内容看起来很简单,做起来却不易,不仅困扰着各位市场/品牌负责人,也同样让公司的创始人、CEO苦恼。

       个灯数盘六字诀  精准“盘”TA

       个灯服务品牌主多年,一直以大数据能力见长,通过数据驱动营销闭环。近日,伴随着母品牌个推(股票代码300766)的成功上市,个灯DMP产品“个灯数盘”也将以全新的方式分享数据智能,希望帮助品牌主从“营销”走向“赢销”。

       基于个推大数据能力,个灯数盘可以对品牌指定人群进行全面画像分析,洞察目标人群特征,并运用look-alike算法找到更多拥有相似特征与偏好的群体。在精准的前提下,帮助品牌触达更多潜在用户。同时,通过归因分析,对投放过程进行复盘,让每笔预算都能体现价值。我们把这一过程总结为六个字,即采、察、似、扩、投、归。

       今天,我们就从个灯数盘的“六字诀”开始,围绕以上五大问题,与大家一起聊聊品牌如何“盘”TA。

       1.采:选择种子

       选择合适的业务对象进行研究分析,是开启品牌营销的第一步。

       品牌的第一方数据中,涵盖了最宝贵的业务结果数据,包括不同的渠道来源、购物习惯、生命周期、城市区域的消费者与品牌直接发生联系的交互数据和购买数据,如广告投放历史数据、订单数据、运营数据等。有了这些种子数据,品牌就能基于业务需要,选择正确的研究对象,继而制定正确的营销策略。一般我们常选择的研究对象有:广告投放人群、购买人群、不同渠道人群以及不同的客单价人群。

       选择研究对象的过程就是采样,合理采样是精准营销的前提。品牌也可自行上传脱敏并加密后的采样数据,通过个灯数盘对数据进行分析,挖掘有用信息。

       2.察:全面分析

       想要抓住消费者,就要深入他们的生活,了解他们的特点、需求与渴望。但是如果仅仅依靠CRM系统里的订单数据,品牌主很难对消费者进行全面洞察。

       个灯数盘通过开放用户画像能力,从基本属性、兴趣爱好、行为特征、活动场景等维度,

       为品牌洞察用户补充有价值的信息,让品牌可以清楚地知道现有用户是怎样一群人,他们有什么特点、偏好,综合判断其背后的心理诉求和情感需要,让营销变得更加有温度。

       不久前,个灯数盘服务了某知名口腔护理品牌。该品牌拥有大量的历史累积数据,但尚未建立统一的数据平台,积累多年的数据难以发挥应有的价值。个灯数盘将品牌多渠道数据进行整合、打通,协助客户搭建业务第一方DMP,全面支撑品牌在用户洞察研究、营销投放等各个方面的数据应用。此外,个灯数盘还可以通过聚类分析算法,帮助泛大众类别的产品进行用户分层,将现有用户细分成多个类型,助力品牌精细化运营。

       3.似:寻找同类

       当品牌对现有用户有一个全面精准的了解时,下一步要做的就是寻找更多的潜在用户。单个标签难以描述完整的用户特征,所以寻找相似人群就需要足够丰富的维度。

       个灯数盘依托个推海量的移动端数据,为品牌寻找相似用户提供丰富的线上线下特征数据支撑和足够宽广的用户资源池。通过机器学习技术,个灯数盘可以一键完成整个移动端活跃用户与种子用户的相似度计算,即通过look-alike寻找相似人群。在这个过程中,同时支持品牌主自定义维度的设置,例如只定向女性或者高消费人群等。

       4.扩:扩充数量

       品牌营销除了要考虑精准度,也要考虑规模量。为了满足品牌的不同需要,个灯数盘支持灵活地选择扩量量级。

       个灯在帮助某客户做新品推广的时候,从客户现有订单中选取了1万个与该产品相关的已购用户,基于个推大数据将他们进一步细分为奋进白领族、品质追求者、宅男宅女、精明购、年轻学生五类人群,分别做A/B测试,从中观察每个类别的媒体表现(点击率)和转化表现(转化率),最终锁定其中三类高价值用户群体作为营销对象——奋进白领族、品质追求者、精明购人群。

       锁定目标人群类别后,个灯数盘通过人群扩量的方式,对三类人群依次生成了3000/5000/6000万的人群包,方便品牌针对每一波的Campaign选择不同量级的人群进行触达,在确保精准的前提下,影响更多的潜在目标用户。

       5.投:有的放矢

       完成目标人群筛选后,选择什么样的媒体进行触达也至关重要。品牌主既要找对目标受众,也要选对媒体,才能实现事半功倍的效果。个灯数盘通过对用户的APP行为数据进行分析,综合判断用户对哪些移动媒体的偏好明显,从而指导品牌进行媒体的优选。

       此外,在媒体的程序化投放中,主流媒体大多采用PDB协议,即在采买时有一个投返比的约定。个灯数盘在协助品牌进行程序化投放时,会采取“智能选量”的策略:一方面对品牌用户进行数据洞察,挖掘分析他们的行为特征,并根据look-alike算法进行人群扩量;另一方面基于相似度算法对媒体流量做优劣排序,在满足数量的前提下,优先保证质量。

       在流量匹配过程中,个灯数盘基于数十亿规模的移动端数据覆盖,还可以对流量的真实性进行判断,过滤虚假流量,帮助品牌主减少浪费。

       目前,个灯数盘已与Reachmax、品友互动、悠易互通等国内多家主流DSP服务商完成系统对接,品牌主在使用这些DSP平台时可以方便地使用个灯数盘进行人群定向。同时,个灯数盘也支持人工将人群包上传至腾讯社交广告、阿里妈妈、今日头条等超级投放平台进行人群定向。

       6.归:承前启后

       广告投放结束后,品牌主往往需要对整个营销过程进行复盘,为下一轮投放优化沉淀经验。

       很多品牌主理想中的方式是将广告投放过程数据与购买数据做关联分析,来评估广告投放效果。

       个灯数盘支持将广告投放数据和购买数据进行打通分析,但并不建议将此作为唯一评判标准。因为用户购买品牌产品往往不会受到一次营销就产生转化,品牌种草是一个长期的过程。

       值得一提的是,品牌主还可以结合个灯数盘数据和阿里数据银行(Databank)工具,对投放结果进行评估验证,优化投放策略并指导二次投放,最终为品牌打造一个“洞察-评估-优化”的营销闭环。

       个灯曾服务于某国际知名美妆品牌,该品牌通过阿里数据银行的AIPL模型,从认知(Awareness)-兴趣(Interest)-购买(Purchase)-忠诚(Loyalty)四个环节,对其线上天猫店用户进行分析和评估。个灯数盘的加入,将Databank的数据能力与个推大数据能力强强联合,并结合AIPL的不同阶段,为品牌优选关联度更高的人群。通过对比分析,我们发现该品牌用户群体中,大部分的兴趣度较高,说明大家大多停留在感兴趣阶段,对此我们建议品牌通过促销,持续对这群人做广告影响。

       个灯数盘通过“采,察,似,扩,投,归”六字诀,从结果采样、分析洞察、机器学习、特征扩量、定向投放到归因分析,为营销全链路增能。

       如今,数据已经成为众多行业的“基础设施”,个灯也将继续通过数据能力帮助品牌挖掘营销价值,指导营销决策,让各位市场/品牌负责人能够心中有“数”,手中有“盘”,走上职业巅峰。