广告主会越来越需要营销技术的赋能

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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编辑导语:随着互联网时代的发展,在线广告是在线营销的主要方法,如今越来越多的广告主开始通过管控全域营销资源来实现自身的营销目的,那么提升营销效率需要构建哪些能力呢?本篇文章作者为你解答,作者从三个方面详细地讲述了提升营销效率的方法和能力,一起来看。

过去很长一段时间里,在线广告在中国几乎就是在线营销的代名词。

而在线广告说起来是广告主和媒体的博弈,其实之前一直是媒体方更占优势,头部互联网公司在线广告业务的利润率多年保持在40%以上就说明了这点。



  • 就博弈本身来说:站在广告主的角度,核心考虑的是这个触点资源是否能够以合适的ROI达到我的营销目的,而站在媒体的角度,考虑的是如何卖出去更多的流量,以及如何把我的流量卖出更高的价格,这两者既矛盾又统一。
  • 矛盾的地方在于:广告主希望预算的使用更加透明,整个策略更加白盒,这样才能尽可能地减少一切不必要的流量开支,而媒体则希望尽可能黑盒,这样自己才能保持更大的策略空间。
  • 统一的地方在于:双方都要在彼此的ROI上达成一致这生意才能继续做下去,也就是说媒体平台为了争夺预算,必须考虑广告主的后续效果和数据需求。尽管他们可以不为每一笔预算承诺后续效果,广告主却可以用后续的预算制约媒体平台。

同样的道理,媒体平台可以不提供数据且策略黑盒,那广告主也会站在整个营销目标的角度上去权衡这件事情:一个资源是只能作为一次性或者偶发的触达通道,还是可以作为长期的营销资源进入到整体营销固定费用里?

这些会使得双方在价格、数据透明性、能力上进行长期博弈。

媒体平台为了获得更多收入和利润,一直在迭代自己的投放平台能力和策略,但是他们优化的重点基本围绕“降低账户操作成本”、“让各个决策点都能智能托管”、“提供开放的API接口让有能力的大广告主进行智能化采买”这些方面进行,背后的真实核心动机其实就是:

  1. 引入更多中小规模的预算;
  2. 让自己的模型具备更多的可调控空间,能够将流量更多更贵的卖出去;
  3. 留住大预算的广告主并引导他们不断加大在自身平台的预算比例;

但是这些和广告主本身提升营销效率的诉求并不完全匹配,倒是使得行业内不少优化师被淘汰了。

我的感受是越来越多广告主的认知从“找一个平台打广告并不断优化账户效果达到转化最优”转变成了“通过管控全域营销资源达成自身的营销目的”,在线广告逐渐成为了更复杂内涵更广的线上营销。

因此可以看到广告主对营销技术的投入逐渐增大,对营销效率的评判视角越来越高,毕竟营销效率将是企业长期生存的关键之一。

那么,站在一个营销资源“买方”的角度,为了真正提升营销效率,需要构建哪些关键能力呢?

一、用户数据



互联网头部流量平台在数据深度和数据体量上全面碾压传统媒体,导致过去10-20年内,广告主的预算出现了大规模的迁移,也使得互联网头部平台的收入节节高升。

但是随着互联网平台的DAU几乎触达天花板,数据和模型的迭代也越来越成熟,媒体侧能提供的”营销赋能“空间逐渐缩小。

市场环境从“抢夺增量”转变为“运营存量”的时候,整个利润模型的增长动力就从“提收入”变成了“降成本”,营销效率变得至关重要。

面对这种情况,广告主不能再纯粹依赖媒体平台来提升自身的营销效率,而必须加大自身的数据建设,来实现营销管理的数字化和自动化。

这其中最关键的当然是:广告主得有自己的数据,否则一切都是无源之水

首先,要不断扩大广告主“第一方”数据和媒体侧”第二方“数据的重合比例,这样才能将自有数据更好地应用起来。

现在不需要接口对接,广告主也可以将自己的“潜在客户”上传到媒体广告平台上进行人群精准定向,人群溢价,相似人群拓展等基于媒体方数据和模型的投放效率升级,但是如果数据重合度很低,就很难产生湘潭颤音代运营公司额外价值。

比如A广告主自有数据和平台的重合度是百万级,B广告主只有万级,那肯定是A广告主能够获得更高的效率,在精准使用预算,抢夺关键人群的注意力,以及通过更大样本发挥媒体的数据模型能力上都明显更优。

其次,需要将自有数据与媒体方数据ID打通,才能拥有调度营销资源的能力。

仅仅拥有大规模的数据是不够的,因为自有ID没有调动各个渠道营销资源的能力。

就像上文提到的,广告主有100万自有用户的手机号,可以将这些手机号加密后提供给媒体平台,让媒体平台去优化投放策略,可这只是统计维度的优化,媒体平台会在自有推荐模型上额外考虑这100万个人的群体特征,但是无法考虑广告主侧的需求。

如果广告主希望按照自己的营销策略,而非媒体方的营销策略来触达这100万个人时,就需要通过RTA或者联合建模的方式与媒体平台对接,实现ID级别的营销个性化。

这种对接方式要求广告主有对应平台的ID数据,就像如果是和腾讯对接广告,腾讯遇到一个用户,传回来他的open id或者union id,问广告主是否要进行出价和物料上的差异化,这时候如果广告主自有数据的ID体系只有电话号码或者设备ID,广告主就要傻眼了,因为无法和对方资源所需要的ID产生关联天涯问答营销关系,也就无法执行相关的策略。

各大媒体平台(甚至同一个媒体不同业务)都有自己的ID体系,腾讯的是open id和union id, 字节有头条用户ID和抖音号,淘宝的是淘宝用户ID,支付宝有自己的user id ,也因此造就了坚实的“数据围墙花园”:一个平台积累的数据无法用来提升另一个平台的投放效率,所以广告主才需要不断做出努力,通过自有数据来打破这种隔离。

我近期观察到不少品牌都采用了一种新的营销方式:利用微信开放API的能力构建自己的私域营销闭环。

现在京东和淘宝都可以让用户成为店铺会员,从而让店铺运营方能够将用户的手机号和淘宝ID/京东ID打通,进而通过电话回呼的方式引导用户接受客服添加其为企业微信好友的申请,之后再引导用户关注微信公众号,后续还可以直接通过小程序直接转化也可以回到电商平台的店铺进行转化(如下图所示流程图)。

这种方式可以实现跨电商平台和社交平台的运营,互相引流,做大整体的蛋糕。

最后,广告主需要构建自己的用户画像体系。

广告主在拥有了ID之后,如果要制定自己的营销体系的话,是需要基于自有画像体系的,而不只是依赖媒体方的数据标签。

可能有广告主说,现在媒体提供的,还有第三方DMP提供的挺全面啊,我为什么还要构建自己的呢?

  • 第一个原因:他们的不一定准,因为广告主不知道每个画像标签的加工逻辑,所以并不代表媒体平台或者第三方平台说他是一个什么样的用户,你就要相信,还要去为之支付高额溢价;
  • 第二个原因:数据的使用是有成本的,如果是媒体方的数据标签,其流量费里其实就有数据使用成本,这是通常定向越窄投放成本越高的原因之一;而第三方DMP的数据是按照请求次数收费的,只是可能媒体方直接把这笔费用加在了流量费上,广告主没有直接感知到;
  • 第三个原因:他们的标签不一定和广告主的营销策略匹配,比如广告主想给近期联系了自己的销售,但是最终没有购买的用户做二次触达,这样的用户标签只有广告主自己有。

当然,针对第三点的问题,媒体侧也在不断做出努力来改善,他们希望广告主将整个后续转化链路上的数据搬到自己平台上来提升数据的丰富性(电商平台是最闭环的,天然具备最丰富的数据;而媒体平台,像百度希望通过积木鱼获取后续数据,抖音通过抖音小店和抖音小程序,腾讯通过小程序等都在逐渐帮广告主做后续经营环节的数据沉淀),但是这仍然有以下无法逾越的商业逻辑问题:

  1. 广告主对数据安全性的顾虑:这些数据的沉淀都是以媒体平台的ID体系为基础的,万一之后媒体平台倒闭了或者不再给自己提供数据了怎么办?
  2. 数据跨平台使用的考虑:没有一个广告主会依赖单一平台做生意,所以他们需要基于自己的ID体系来构建这些数据;
  3. 行业的普适性考虑:并不是所有行业都能够实现全流程线上化经营,总有线下经营的环节,这部分数据就只能在广告主侧进行沉淀。

二、营销规则

第二个重要的能力就是营销规则管理,也就是营销方法论的沉淀。

在拥有了丰富的数据之后,如果不知道怎么用也是白搭。

所以广告主还需要结合自己的业务流程和业务目的,对营销策略进行充分沉淀。

营销策略的管理对象可以是一个店面,也可以是一个产品,而不只是一个媒体平台上的广告账户、广告组。

在《营销技术》一书中,作者提到国外的营销云提供的营销自动化技术,能够支持大量快速的“敏捷营销”,而且能够将实验有效的营销策略快速通过系统配置成自动规则在更大范围内使用。

这也就意味着以后广告主希望的营销场景是:营销人员提出一个策略想法。

一个在抖音里刷到品牌广告并观看了10秒以上的用户,要在3天内进行下一次的抖音内触达,使用意向用户素材,如果观看时长仍然达到10秒,则在3天内通过淘宝推荐进行触达,同时如果发现该用户有淘宝搜索命中品牌关键词的行为,进行2倍加价,并通过试用品引导其成为店铺的会员,获取到电话号码后,通过销售触达并加企业微信,引导其关注公众号,后续通过公众号长期运营触达。



他希望在某个产品上快速实验这个想法,获得效果数据的反馈,并决定是否要在更大范围内应用。

如果要把这一系列动作通过人工进行操作,协调难度和执行难度都不可想象,而系统在执行重复性复杂流程上,相比人是有巨大优势的。

未来人口红利消失,人力成本越来越贵,营销人应该把更多精力放在设计实验,评估数据,调整策略上,而非浪费在重复性的劳动上,这样也能充分发挥每一次思考,每一条策略的规模效应。

三、模型策略

最后一点能力是模型策略能力,也就是基于自有数据和模型,去优化每个节点的效率。

就像刚上文提到的整个实验流程,每个子流程会构成漏斗的一环,在这一环中是有输入和输出的,如何以最低的成本产生最大的输出是数据模型可以发挥作用的地方。

以第二个节点举例:

  • 输入是第一个视频观看了10秒以上的用户,以及他们的其他行为特征,还有出价策略等;
  • 输出是第二阶段视频仍然观看达到10秒以上的用户量。

那么站在广告主的角度,优化目标是二阶段的用户量,而媒体平台的优化目标却是每次曝光的ecpm,如果广告主没有自己的模型和数据能力,面对完全不同的优化目标,怎么能寄希望于通过媒体能力达到自己的营销目的呢?

以上就是我认为广告主在构建自己的营销技术体系时应该考虑的3个点。

我认为中国市场是全世界线上触点最多、覆盖人口最广、形式最多的,也是技术空间最大的市场,广告主对营销自动化的诉求会越来越强烈,营销技术的空间也确实比较大。

珠三角的人口红利消失,催生了生产制造的机械化和智能化,互联网行业的流量红利消失,也会催生营销智能化的发展机遇。

 

作者:徐图之;微信公众号:产品这件小事;

本文由 @徐图之 于。,

题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

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