數(shù)據(jù)技術(shù)解決了困擾營銷者100年的“哥德巴赫猜想”

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(fèi)有一半是浪費(fèi)的，但我不知道是哪一半。“在如今的互聯(lián)網(wǎng)營銷時(shí)代，這個(gè)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(tái)都無法做出全面準(zhǔn)確的價(jià)值貢獻(xiàn)評(píng)估。營銷者除了要思考我的廣告預(yù)算有多少浪費(fèi)掉了，以及浪費(fèi)在了哪里，同時(shí)還要搞清楚對(duì)各 KPI 貢獻(xiàn)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(shí)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(zhǔn)。同時(shí)，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(shí)現(xiàn)對(duì)在線營銷中的用戶全觸點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析和管理，并基于此給出詳細(xì)的在線營銷渠道轉(zhuǎn)化歸因分析。以某護(hù)膚品牌的 OTV 投放實(shí)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(fèi);發(fā)現(xiàn)對(duì)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(shí)踐案例

品牌：某護(hù)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(duì)人群觸達(dá)和最終轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)和價(jià)值，優(yōu)化未來投放計(jì)劃。

解決方案：建立在線營銷多觸點(diǎn)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(píng)估各媒體和不同廣告頻次的貢獻(xiàn)度。

分析對(duì)象：指定時(shí)間段內(nèi)品牌 OTV 廣告觸達(dá)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(fèi)：80%以上的首次購買，只需要被視頻廣告觸達(dá)4次

視頻廣告對(duì)消費(fèi)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(duì)比于未被廣告觸達(dá)的消費(fèi)者，被視頻廣告觸達(dá)的消費(fèi)者購買次數(shù)更多;

• 多次廣告觸達(dá)能提升消費(fèi)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(dá)的比例遠(yuǎn)高于單次觸達(dá)的;在多次購買人群的分組1中，被廣告多次觸達(dá)的占比甚至是單次觸達(dá)的2.6倍。

但是，并不是觸達(dá)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(dá)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(dá)3次就會(huì)進(jìn)行再一次購買，從未消費(fèi)過品牌產(chǎn)品的新客則需要更多次的廣告觸達(dá)才會(huì)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(dá)4次就能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化。

洞察2：對(duì)無再次購買人群做針對(duì)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(diǎn)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(duì)占比較大的無再次購買潛客人群，做針對(duì)性重定向投放以促進(jìn)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(jìn)行二次購買的人群比例，因此可對(duì)直接轉(zhuǎn)化者進(jìn)行策略性避投，減少浪費(fèi)。

洞察3：發(fā)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)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(tái)老客則更多集中在視頻媒體 B;

• 各媒體獨(dú)占的和重合的用戶分析發(fā)現(xiàn)，多個(gè)視頻媒體人群重合度較小，各媒體的獨(dú)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(shí)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(huì)、甚至為人類都帶來顛覆性的改變。在這樣的大趨勢(shì)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(jià)值。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。