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广告创意成了徒劳?那是因为你不懂“相似度建模”的关键步骤
2021-04-07 10:53:03

诚然,您把大量的时间和精力花在了广告创意与广告素材制作上,但是如果没有合适的人群看到它们,这一切恐怕都是徒劳的。这就是我们一再强调的,营销效果是多么重要,如今随着技术的发展,“lookalike相似性建模”已经变得更加成熟,广告行业在精准营销、用户人群细分等方面步伐迅猛,但这并不是我们要讲的故事结局。

相似度模型与提供给它的数据同等重要。您的营销目标可能包含

获取更高质量的客户

提升客户生命周期的价值(LTV)

提高媒介采买的投资回报率(ROI)

实现这些目标的关键要素是利用您的第一方数据(企业自身拥有的数据)来优化其“相似度模型”。通常情况下这并不困难,但前提是您确实有了从多个数据源获取到的顾客数据。

接下来我们将逐步帮您正确完成建模过程,最终优化您的广告支出回报率(ROAS)。

01 现状

我们都知道,网络广告有多种常见的精准投放策略,这里,我们先介绍两种比较常见但非最优的方法,然后给出最佳策略建议。

一般:基于人口特征和兴趣的定位投放

这种方法很多营销人员都在使用,大体效果也还是OK的,因为任何有目标投放都比无目标投放要好。大多数营销人员会自然想到选择广泛的人口特征,例如最简单的选择:女性、30-50岁;或者“猜测”某些用户会对特定产品或类目感兴趣(例如,对于运动服公司选择“跑步”类目,或者航空公司选择“度假胜地”关键词等等)。不幸的是,由于这种方法使用的数据过于广泛,一般质量都较差,而且这些通常调取的都是用户在App里或手机设备里面的记录,建议您看一下自己微信里存储的个人资料,都写了些什么。

不少公司通过第三方购买了一些这样的数据,我们都知道数据是源头,这样的精准营销,低效率、低回报率的营销效果也就不言而喻了。

次优:基于像素点的相似度建模

另一种策略是在您自己的电商网站里**一个像素点,并且根据您的网站访客构建相似度模型,这可能是更靠谱儿的解决方法,因为它直接采用了您的第一方数据,与外部的数据源相比,它们始终具有更高的质量和相关性,虽然有部分局限。

首先,从您的网站采集下来的第一方用户的cookie,去匹配到第三方服务商提供的数据源,这肯定不会完全匹配;其次,我们计算一个匹配率,如果多数能够匹配,则可借此判断该第三方的数据源是可信的,借此办法,您就初步建立了数据的自我优化机制;

然后,可以更多采买被验证过的第三方数据源,将其引入到您的网站,对正确用户进行标记,对错误或误判用户进行修正…… 如此往复,您就基本具备了源源不断的目标用户群体。

最后,我们要提醒您一点,电子商务网站的转化率通常很低,平均最高为3-5%。这意味着您的网站访客绝大部分并不是下单购买者,而且大量闲逛而不买的用户,有些连潜在买家都算不上。如此,您的匹配包含了大量闲逛用户,他们并不是最终买家,如果您只匹配购买用户,按这种方法可匹配的又太少了。

最佳:高价值客户相似度模型

我们可以从上述方法中看出,虽然第二种“相似度建模”优于第一种人口特征定位的方法,但仍然有问题,无法产生更好的营销效果,我们需要准确、丰富、最新、近乎第一方的数据发挥出最佳效能。

问题关键是要通过跨渠道的方式,从可能产生最高购买价值的用户群中挖掘到精准用户,而非所有访客,我们的方法是将线上、线下的交易数据、忠诚度数据等等各种相关第一方数据都汇聚在一起,还要计算用户的生命周期价值(LTV),如此构建出最佳客户的基础模型。有趣的是,通过这一过程,大多数品牌发现由极少数的客户(通常约为10%)创造了其年销售额的30-50%。

然后,您在这个最佳客户基础模型中进一步构建“相似度模型”,延展您的精准用户范围,之所以我们认为这样能获得更好的结果,是因为这个基础模型本身是基于窄众、精准、高质量的数据建立的,这些基础用户的定位,有助于您在更大范围内寻找相似用户。许多类似的建模还提供了“刻度盘”工具,可以根据广告需求随时调节上述模型的相似度,从而使您作为营销人员能够根据广告目标,在准确率和触达率之间取得平衡。

02 关键步骤

在这里,我们写给您更好地完成“相似度建模”的关键步骤:

1. 创建一个包含顾客自身及其交易行为的全渠道视图,数据源至少应包括用户访问和交易的数据,也包括浏览点击数据和会员忠诚度数据等等。

2. 计算所有顾客的生命周期价值(LTV),主要包括交易方面的属性,例如购买频次和客户盈利能力。

3. 在这个基础上,对高价值客户,全部或按品类,进一步划分“细分人群”。

4. 将这些丰富的第一方“细分人群”基础数据导入到“相似度模型”中,最终产生相似用户。这可以通过两个子步骤来完成:

1)最快的途径是,先导入“细分人群”数据到预先构建的相似度建模工具中,自动形成相似用户集,直接对其进行媒体投放(例如投放到巨量引擎平台),无需您的团队做什么额外的工作,出来即是精准投放的结果。

2)对于想要手动控制模型的广告主而言,则推荐采用另一种方法,以确保针对非常特定类型的客户。在这种情况下,广告主可以自行设定模型参数,然后导出特定模型,对其产生的相似用户集在媒体平台投放。通常,这是一种更高级的技术。

5. 最终我们实现了向精确、高质量、购买商品或服务的人群投放广告。

-END-

九枝兰
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九枝兰
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