報(bào)告部分截圖

電商分析報(bào)告中，則全面的統(tǒng)計(jì)了當(dāng)前人群的網(wǎng)購活躍度、購買力、消費(fèi)偏好等維度的數(shù)據(jù)。

通過以上詳實(shí)的數(shù)據(jù)分析，可以幫助廣告主制定針對(duì)性的投放計(jì)劃。

例如，某客戶原計(jì)劃將預(yù)算大比例投放在傳統(tǒng)信息流廣告，但通過人群的洞察和分析，發(fā)現(xiàn)潛在用戶偏愛某種草類 App，網(wǎng)購活躍度上比大盤高 28%，于是調(diào)整預(yù)算，加大了KOL 和種草類 App 的廣告投入，后期效果評(píng)估，轉(zhuǎn)化成本比常規(guī)投放降低了 18.7%。

2. 動(dòng)態(tài)人群包，針對(duì)業(yè)務(wù)模型自動(dòng)優(yōu)化

廣告計(jì)劃如果使用了 TalkingData 旗下的 Ad Tracking 或 Brand Growth 對(duì)廣告曝光、點(diǎn)擊、落地頁或 App 激活進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這些互動(dòng)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)回流至智能營銷云。

經(jīng)過反作弊算法等一系列處理后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析互動(dòng)用戶的人群標(biāo)簽，如地域、App 行為等特征屬性，自動(dòng)將具備相似特征的人群附加到原有的人群包中，同時(shí)會(huì)剔除掉預(yù)估 CTR 較低的人群，實(shí)現(xiàn)定向人群的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，達(dá)到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反哺算法的效果。

在實(shí)際投放中，如果同行業(yè)的廣告一段時(shí)間內(nèi)反復(fù)觸達(dá)同一批用戶，廣告效果會(huì)不斷衰減。通過動(dòng)態(tài)優(yōu)化人群包的策略，長(zhǎng)期投放也能做到人群的鮮活。

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，數(shù)據(jù)融合發(fā)揮數(shù)據(jù)最大價(jià)值

數(shù)據(jù)資產(chǎn)模塊支持批量導(dǎo)入廣告主過去在其他平臺(tái)的廣告監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)支持整合TalkingData旗下的 Ad Tracking 和 Brand Growth 數(shù)據(jù)。無論是效果類廣告主還是品牌類廣告主，都可以將歷史數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入到智能營銷云中，真正讓數(shù)據(jù)成為支撐長(zhǎng)久發(fā)展的資產(chǎn)，而不僅僅是工具。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入后，數(shù)據(jù)之間的連接和融合才最為關(guān)鍵。利用 TalkingData 數(shù)據(jù)中臺(tái)的處理能力，能夠還原移動(dòng)設(shè)備的完整生命周期歷程。

還原用戶真實(shí)路徑后，再做營銷生命周期的循環(huán)，就可以針對(duì)不同的人群，進(jìn)行觸達(dá)或排除投放。例如，針對(duì)過去 2 周點(diǎn)擊過廣告但未下載 App 的用戶人群進(jìn)行二次觸達(dá)；或者拉取高活躍度的用戶人群，在智能營銷云中進(jìn)行 Lookalike 拓展，并排除已安裝用戶，再進(jìn)行廣告投放。

在廣告投放之前深入洞察潛在受眾、根據(jù)受眾分布選擇匹配度高的標(biāo)簽和媒體，再結(jié)合TalkingData 智能營銷云的算法和數(shù)據(jù)整合能力，真正做好精細(xì)化投放。在營銷成本不斷上漲的今天，也能做到預(yù)期可控的 ROI。

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