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”：“我知道我的廣告費有一半是浪費的，但我不知道是哪一半。“在如今的互聯(lián)網(wǎng)營銷時代，這個問題仍然存在。

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，各家媒體平臺都無法做出全面準確的價值貢獻評估。營銷者除了要思考我的廣告預算有多少浪費掉了，以及浪費在了哪里，同時還要搞清楚對各 KPI 貢獻最大的媒體，以便后續(xù)優(yōu)化媒介組合和調(diào)整預算分配。

杰瑞·卡普蘭在《人工智能時代》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。同時，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)為廣告主實現(xiàn)對在線營銷中的用戶全觸點數(shù)據(jù)的分析和管理，并基于此給出詳細的在線營銷渠道轉(zhuǎn)化歸因分析。以某護膚品牌的 OTV 投放實踐為例，高效利用歸因分析，可以發(fā)現(xiàn)最佳頻控設置，減少浪費;發(fā)現(xiàn)對不同人群的追投策略設置;及有助于最終轉(zhuǎn)化的最佳媒介組合和預算搭配。

實踐案例

品牌：某護膚品牌

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人群觸達和最終轉(zhuǎn)化的貢獻和價值，優(yōu)化未來投放計劃。

解決方案：建立在線營銷多觸點歸因分析模型，追溯人群在產(chǎn)生轉(zhuǎn)化前，被曝光過的媒體和廣告，評估各媒體和不同廣告頻次的貢獻度。

分析對象：指定時間段內(nèi)品牌 OTV 廣告觸達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)最佳頻控設置，減少預算浪費：80%以上的首次購買，只需要被視頻廣告觸達4次

視頻廣告對消費者購買行為有正向影響是毋庸置疑的，但頻次如何設置效率最高卻難以確定。經(jīng)過觸媒頻次分析，發(fā)現(xiàn)：

• 對比于未被廣告觸達的消費者，被視頻廣告觸達的消費者購買次數(shù)更多;

• 多次廣告觸達能提升消費者多次購買的比例：在多次購買人群中，曾被視頻廣告多次觸達的比例遠高于單次觸達的;在多次購買人群的分組1中，被廣告多次觸達的占比甚至是單次觸達的2.6倍。

但是，并不是觸達次數(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3次就會進行再一次購買，從未消費過品牌產(chǎn)品的新客則需要更多次的廣告觸達才會產(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4次就能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化。

洞察2：對無再次購買人群做針對性重定向，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，可針對占比較大的無再次購買潛客人群，做針對性重定向投放以促進二次轉(zhuǎn)化;

• 在 campaign 營銷期間，重復購買的直接轉(zhuǎn)化的比例高于被廣告曝光后再進行二次購買的人群比例，因此可對直接轉(zhuǎn)化者進行策略性避投，減少浪費。

洞察3：發(fā)現(xiàn)對轉(zhuǎn)化貢獻較大的媒體

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;電商平臺老客則更多集中在視頻媒體 B;

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

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