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【友盟+】李春元:程序化购买在广告营销中成为趋势和潮流

UBDC2016 发表于 2016-4-21 00:06:55 | |阅读模式

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本帖最后由 UBDC2016 于 2016-4-21 22:38 编辑

4月20日,由【友盟+】主办的UBDC全域大数据峰会·2016在北京举办。会议以“无数据不智能”为主题,除主论坛之外,分别设立了“数据化运营”、“数据营销”、“IOT和O2O数据应用”、“数据开放与发展纵横谈”四个平行分论坛。在“数据营销”论坛专场中,【友盟+】高级技术专家李春元做了对“采样数据说NO”,从“骡子”到“马”的精准营销的主题分享。

以下是演讲实录:

各位来宾,大家下午好,我是【友盟+】的广告产品负责人李春元。今天下午我跟大家分享的题目是对“采样数据”说NO,从“骡子”到“马”的精准营销。

我们先看三个数据,第一个数据是中国的数据,中国2016年预期我们的程序化购买会占到22.6%,这个数据在2015年仅仅是14.9%,,第二个数据是在美国,程序化购买已经占到了67%,上一年它的份额仅仅是59%,第三个数据是谷歌,它在品牌展示广告上已经实现了100%的程序化购买。从今天来看,程序化购买将会是在我们的广告营销市场上份额越来越广,尤其在中国市场,这就是我们今天精准营销所在的一个趋势和潮流。越来越多的DSP,越来越多的广告网络商,我们今天将会有很大的机会去挣更多的广告主的钱。

我们想要做精营销,我们首先要做人的精准。我们首先要做人的精准,我投放的广告是精准里。在传统方式里,我们有几种方式,最初没有互联网的时候,发问卷,我们有电话以后,通过电话采访,再有互联网以后,我们做线上问卷,做有奖问答,我们抽样用户的数据,对我们的消费者,我们的目标消费者,去看他们有什么样的喜好,他们有什么样的特征,我们通过问卷的形式,采访的形式,采样数据的形式判断这些人的特征到底是什么。这样是没有问题的,从统计学的角度来说,采样是行之有效的方法,但是它有两个前提。第一个前提,要有一定的样本量,第二个关键要有它的采样过程必须随机。

在我们传统的问卷也好,电话也好,我们很难做到采样量足够,所以我们采样出来的人的数据真的是准确的,这跟我们真正的用户偏差很大,甚至背道而驰,这是我们可以存疑的地方。第二,通过线上网络问卷方式,我们能调研到一类用户的特征吗?能,今天我们在优酷上,我们在放一个视频,比如这个视频是《太阳的后羿》,我针对这部分用户发放调查问卷,这时候我是能统计到这部分的数据,我是能提取这部分人的特征。但是还有一个问题,我没有办法再细分了,我不知道这拨韩剧里有多少是白富美,有多少是高富帅,没有办法再细分了。我们只能采用全域数据,我们真正提取人,我们今天各个真实的人在网上的行为,在移动互联网手机里面的行为,在APP里面的行为,在线下门店消费习惯的行为,甚至在我们家中,我们日常一些偏好的行为,来补充我们的数据,从而刻画我们真实的人。

但是数据是海量的,人们的生活现在生活节奏很快,我们一天的角色都在不断的轮变,在家里,我们是一个父亲或者母亲,在工作里面,我是一个某一方面业务的负责人,或者我是一个工作人员的角色,回到商场,我又是消费者的角色。我们的生活场景不断变化,早上我们可以看新闻,听音乐,工作的时候处理我的任务,我看看我的淘宝,到下午,今天在场嘉宾来到了会场,我们拍照,无聊的时候看看新闻,这都是可以的。但是我们怎么把这些信息串通起来?这就是一个很大的挑战,只有串通起来,我才知道我搜集到的这些信息都是一个人在做的,这会是我们数据分析的一个挑战。

那么今天业界上大概有三种方法,第一种是指纹识别,它是基于IP,基于用户终端,我们说的操作系统,把人以概率图的形式标识出来,它的打通在美国有70%到80%,如果放在中国能有多少?因为中国每一个家庭的IP是有限的。第二个方法是消费者画像,这是今天我们邀请到专业的公司做的一种技术,它是基于人一向的行为来做画像,来做这个数据的打通,它今天的准确率可以做到97.3%,但是必须要有足够的数据。它之所以能做到这么高的准确率,它对接了50家公司的数据提供方。第三种是我们的用户ID,我们在不同的端,PC端、移动端,我们使用同一个号来使用,这样的方法同样有一个问题,它受限于你账户系统覆盖的人群,一个小媒体覆盖的小部分人,这部分人提取出来没有多大的价值。今天强账户谁做的最好?FACEBOOK,如果把中国13亿人搞定,它是最容易的,它拥有几乎全世界所有人的ID,它能够把所有人都关连起来。

打通人了,我们就可以刻画人了吗?事实上还差一步,刚才我们也在上面说到人分散的场景是复杂的,多变的,是碎片化的,我们会存在不同的场景。我们首先要解决的是我们数据的产生,解决的是我们数据的质量,只有高质量的数据,才能刻画出真实的人。今天我们去移动端APP的数据,我们去采网民在PC端的数据,我们采广告行为,我们采人在社区内的分享,他的社交数据,同时我们进一步走到线下,我们采集人在每一个线下消费点,他的一种行为数据,他偏好哪一类商家,他经常出现在哪一类商圈,我们采这些数据。再进一步,我们正在跟美的的智能家居合作,我们想采集当人回到家以后,他在家里面相关的数据,比如我知道这个人的家庭里面,他的空调通常设定的温度来判断这个人的体质是偏冷还是偏热,我们尝试把更多数据采集起来,刻画更真实的人,实现我们精准营销。

今天有一定数据的基础,我们也在尝试对这些数据进行分析、挖掘、提取,提取人的特征,在移动端我们建立了3级的,,还有场景化的,我们已经把我们这边的数据准备好向大家精准营销去输出了。

有了这么多数据,我们能帮广告精准投放做什么?第一,我们可以告诉广告主,你的广告投放是否真的像我们现在各家所投放的那样精准,你的投放是好还是坏?你的投放到底有没有效果?到底是不是可以时时优化?

刚才提到我们要刻画人,我们今天不仅仅识别到了传统运营说的,在最早的时候我们识别访客是用cookie识别,当你换一个浏览器,你的cookie就变了。我们之前做过很有趣的数据测试,发现每过14天,我统计到全网的cookie,所有人都会认识你,cookieK是有生命周期的。但是我们还是不能解决问题,禁止追踪的问题,我们是有大量不准确的信息进来。通过cookie,访客,这东西并不是我们广告引流最终看的数据,很有可能我引流过来的,我们最终落实的只有一个人。我们今天利用了集团数据的唯一标识,呈现给大家的访客数,我们叫人数是真实的人的ID数,是真实生活在我们周围的每一个人的行为。

同样,我对那些人做了跨屏的追踪,做了这种ID打通,我能把广告主投放,品牌主关心的是他们曝光的频次。在不同投放的时候,他们决定不了不同屏的投放问题。我会很清楚的告诉每一个广告主和每次投放,你的频次到了什么位置,这个频次是跨哪些屏,我们,以后还会跨什么?跨线下,跨智能家居,这是我们进一步要做的事情。另外,我们在用跨屏是做屏控,另外我们可以做跨屏的追踪,我在PC上浏览了广告,我在手机上进行了成交,我可以把手机的成交归到PC的广告的点击展示上,这个也是我们现在已经实现的功能。

同时,我还可以告诉大家,广告投放转化路径上,从曝光到点击,到最后的一系列行为,这条转化路径下到底你的人,每个结点的路径是什么样的状况,是什么样的人更愿意购买你的产品,是什么样的人更愿意点击你的广告。这里我们提供了几个维度,一个是人的基本属性,年龄、性别等等,第二个是人的消费属性,人购物的偏好,人的内部偏好,我们都会告诉大家,给大家一个很完美的呈现。第三个,我们有采集到网民的特殊行为,他上网的时段更容易判断出你的目标用户,他更容易出现在哪个时段,针对这个时段去做投放。

同时,广效监测,我们下面分了两种场景,每种场景又是一个新的场景,但是在监测这个大环境下这样划分,第一种场景,我们解决APP广告主在推广自己APP的时候遇到的问题,他在我们的广告商做广告,去做投放。他不知道有多少人下载了,他也不知道有多少人打开了他的安装,打开了他的APP。今天我们的移动推广、监测就是解决这个问题。我们可以清楚的告诉广告主,从曝光、点击,到最后激活,到最后的留存,到最后你的APP里的行为,这一系列的转化效果的状况。

这是我们支持的第二个场景,就是电商场景,因为它有比较独特的特性,电商的人,店铺推广,他更看中的是销售,所以我们提供了他从广告路径上,从曝光点击到达意向,什么是意向?这个人浏览你的单品或者你的店铺,他浏览的频次很高,我认为他对你店铺或者单品很感兴趣,他是你一个潜在客户,所以把它定为意向,然后再有行动,单品收藏,加入购物车,最后成交。这里很有意思,这个图我们是告诉大家,不仅是这条转化路径,还告诉你不同的地域,不同你投的媒体的渠道,不同的单品或者不同的店铺,你去看你的整个转化路径上的效果,你可以做时时的调优。

这里面在电商行业,我们已经走的很多了,经过的案例也很多,我们在里面,这个场景下,我们支持了各种各样的场景形式,各种各样的营销的具体执行策划方案。首先我们支持聚合活动页,我们有多家广告主联合起来做推广,我们宣传我们的品牌,同时看效果。但是我们怎么区分每家的效果怎样的,我们支持你只用选择我们这样的合作模式,你就可以看清楚每家店铺的效果,他的转化效果。同时我们支持店铺的首页,官网的首页,单品链的推广,预售模式,这是电商的一种特有模式。最后一个是退单,我们这提供了数据效果情况,告诉你的这个订单情况是怎样的,我们会把这个效果不仅仅到成交前,成交后我们还会管。

这个是【友盟+】有效产品的定制,大家有兴趣也可以关注一些,如果有跟我们合作的,也可以跟我们探讨,如此丰富的数据,我们怎么帮助我们的营销和精准投放,我们这边有相关的合作,可以联系我们。







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