行业洞察:品牌营销中,大数据应用的正确姿势!

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【数据猿导读】在数据有效性的衡量上,大多数广告主选用的维度相对传统,仍是一些常规的曝光、点击、转化和留存等数据,但品牌资产的衡量不是单单通过这些指标来看的。


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随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展,品牌营销迎来了前所未有的变革期。数据管理与应用,升级为品牌营销新引擎。

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数据驱动营销的时代已到来,品牌也都在着手将数据资产累计和转化为品牌最重要的资产,渴望用数据和技术去指导商业决策,提升营销效力。然而,虽然意识到了数据资产的重要性,但在实践操作中,真正能把数据资产进行全方位开发并充分利用的广告主,寥寥无几。


现状:大多数仍停留在“数据找人”阶段

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目前来看,较多的广告主对数据资产的利用,只是停留在精准定向工具的层面。


品牌通过引入自有第一方数据,再融合一些媒体以及第三方独立数据供应商提供的数据,建立一个专属自己的DMP数据平台,为广告投放提供人群标签,进行受众精准定向,并通过投放数据建立用户画像,进行人群标签的管理以及再投放。


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数据精准很重要,通过数据“找对人”是营销的第一步。不过,仅仅“找对人”,广告主也不一定能够实现从打通数据到品牌人群有效沟通、转化的营销闭环,形成品牌数据资产。


为什么品牌人群资产开发和利用效率不高?

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广告主对数据和人群资产的开发利用率不高,很大程度上不是理念和想法跟不上,而是“心有余而力不足”,没有足够的数据累积、技术算法以及产品化能力。


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数据的丰富度和量级,也是一个问题。核心数据需要经过真正的投放、实践、评估、清洗、优化、整合等一系列营销行为,把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤,从而找到最核心有效的数据进行累计。


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数据样本的新鲜度,也是非常重要的一个环节。毕竟,用户需求的变化是实时的,如果广告主用一月前的数据洞察和结论,去支持当下的投放决策,效率之低可想而知。很可能用户的需求已经有所调整,广告主的预算就白白浪费了。


此外,每一次广告投放,广告主通常只能获得当次的数据报表,再自行与以往投放数据进行匹配、整理,万一匹配失误,满盘皆输。无法系统性的累积沉淀和可持续利用的人群数据资产,这显然不利于品牌对人群的长期经营以及营销策略的长效优化。


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在数据有效性的衡量上,大多数广告主选用的维度相对传统,仍是一些常规的曝光、点击、转化和留存等数据,但品牌资产的衡量不是单单通过这些指标来看的,也需要考虑现在阶段的品牌舆情、行业数据、用户对品牌的认知度、兴趣度等多方面因素,从而更清晰地反映品牌人群情况的全貌,让营销更有效。


品牌人群资产赋能:

从“找到对的人”到“讲对好故事”

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一些广告主已经遇到了这个问题,虽然用数据“找到对的人”,但广告效果仍然不如意。


问题的症结就在于,品牌要想进入用户心智,通过数据“找到对的人”还不够,还需要“讲对好故事”,用目标人群能够接受的素材、内容和方式,去做立体化沟通,快速有效地建立用户和品牌间的联系。这些步骤,都可以为品牌数据资产赋能,提升每一次决策的效率。


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因此,品牌数据资产更可贵的价值在于,真正“以人为本”,把数据资产转化为品牌人群资产,通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营,去促进品牌营销全链路的升级,从用户洞察、策略管理、广告投放、到效果评估、投后归因,每一步都做到有理所依、有据可循,最大化释放和利用数据的价值,全方位赋能营销决策,升级营销ROI。


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小结


大数据环境下,品牌人群资产是品牌数据管理的核心要义,是数据与算法驱动营销的落脚点。品牌需要用心、长效去经营品牌人群资产,激发人群数据能量的全面释放,才能与用户更好地在一起,更高效准确地做出商业决策。率先把品牌人群资产转化为持久战略优势的企业,能够领跑一步,更快速找到更多商业机会以及实现商业回报升级。


注:本文由斑马传媒授权投递数据猿发布


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