全域监测加持,国双助力康师傅饮品深挖数据价值 全域监测加持,国双助力康师傅饮品深挖数据价值

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全域监测加持,国双助力康师傅饮品深挖数据价值

Time:2020-10-14

广告主缩减营销预算已是不争的事实,而与此同时流量价格却不断上涨,两者矛盾愈发凸显,高效投放成为品牌的当务之急。但面对浩如烟海的媒体渠道和复杂多变的消费者,品牌很难精准地找到高转化媒体对应的高价值消费者,加之难以了解转化链路,难免会存在无效投放,让有限的营销预算打水漂。

 

为此,品牌必须充分发挥数据技术的价值,真正做到以数据智能驱动营销决策。作为第三方数据技术公司,国双具备全链路监测能力和强大的数据分析能力,通过前后端数据打通监测,能够帮助广告主更加精准地评估广告效果,全方位真实还原消费者全链路行为,助力品牌优化营销策略。

 

近日,在康师傅饮品7-8月的OTV广告投放中,国双就帮助其成功将前端广告数据与后端电商交易转化数据进行了高效打通,为把握不同细分人群电商转化路径特征、媒体选择及预算分配等提供了有效依据。不仅如此,这些数据还可以沉淀为品牌的数据资产,形成数据闭环,持续赋能营销决策。

                                             

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那么,国双到底是如何做到的呢?

 

独有的跳转ID,高效打通前后端数据

 

营销的最终目的是为了实现业务增长,广告投放效果与销售转化密切相关,要想准确地评估前端广告的最终转化效果,必须要和后端的转化数据结合起来分析。在此过程中,前后端数据打通是一大难点。

 

传统的数据打通方式主要是基于设备ID 的离线数据打通,需要依赖媒体回传设备ID,由于部分媒体无法回传设备ID以及一些场景不支持支持设备ID的打通方案(如用户点击广告之后如果是使用内嵌浏览器,则没有设备ID)等,因此打通率较低。而国双开发的跳转ID打通方案则有效解决了这一问题,基于国双独有的技术,通过跳转ID,无需依赖媒体回传设备ID,国双就能够帮助品牌打通每次广告点击与电商平台的后端行为,从而打通从广告到线上销售的关键转化路径。

 

实际测试场景中,国双独有跳转ID的打通率也是极高的,在APP端,国双独有跳转ID的打通率相比传统设备ID提升了2倍多;而依靠传统设备ID无法打通的PC/WAP端,国双独有跳转ID的打通率高达86%。这有助力品牌更加高效精准地评估广告转化效果,而且通过跳转ID打通不包含任何隐私数据,保障了数据安全。此外,跳转ID的适用场景更加广泛,无论是PC、WAP或是APP端的广告投放都适用。

 

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国双独有跳转ID打通方案VS传统设备ID打通

 

此次康师傅饮品的OTV广告投放,国双正是基于这样的前后端数据打通方案,帮助客户精准地评估了各个媒体的转化情况,从中找到了高转化媒体。基于经验式的判断,在OTV广告投放中,大家都更加看重主流热门媒体,很少有广告主会关注媒体5这样的非热门媒体,而国双通过前后端打通评估发现康师傅饮品虽然在媒体5的广告展示份额较低,但却在后端拥有较高的订单转化率,值得关注。


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这些关键洞察的获取,得益于国双独有的前后端打通评估方案。除了全面评估媒体的效果,帮助客户了解哪些媒体的成交额贡献度最高,国双还帮助康师傅饮品洞悉了高转化人群的特征、销售转化的峰值、商品浏览人群的购买意向等一系列关键决策信息。这有助于其优化后续的营销策略。

 

全域监测,持续沉淀数据资产

 

事实上,通过独有的调转ID进行前后端打通监测只是国双全域监测解决方案的能力之一。国双的全域监测解决方案覆盖了公域和私域的大多数用户场景。公域主要是不同媒体平台上的广告监测,包括人、屏、场三个层面的监测。通过公域广告监测,国双能够帮助品牌进行投放前的出谋划策、投放中的实时监管和投放后的深入洞察,从而提升投放效率。

 

说到公域广告监测,就不得不提到国双的广告监测产品——Ad Dissector(全流程多场景营销监测分析优化平台,以下简称AD)。AD基于大数据处理技术及实时计算能力,能够为品牌在社交、搜索、网站、移动端以及视频端等多场景下的营销活动提供效果分析、投放优化、人群洞察及媒体决策的支持。

 

私域监测主要是线上线下的用户行为监测,国双不仅可以全面监测品牌网站、App、小程序等主流私域媒体,还能够通过转化漏斗深入分析用户行为,多维优化用户体验。而在诸如线下门店这样的线下私域场景,国双也有相应的监测方案。

 

通过这样覆盖公私域的全域监测解决方案,国双能够对品牌全流程数据进行深度挖掘分析,为品牌呈现出完整的营销全景图,赋能营销决策。同时,这些数据资产持续沉淀,也可以不断优化业务端的决策。

 

作为中国领先的企业级大数据和人工智能解决方案提供商,国双正在发挥自身优势,让企业决策变得有数可依,有据可循。未来,国双还将持续深耕产业人工智能的领先技术优势,赋能更多行业实现数据智能驱动决策。





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