以数据智能驱动商业决策,国双全域监测四大亮点功能揭秘 以数据智能驱动商业决策,国双全域监测四大亮点功能揭秘

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以数据智能驱动商业决策,国双全域监测四大亮点功能揭秘

Time:2020-10-21

2020年突如其来的疫情,加快了各领域向数字化转变的进程,数字化渗透企业生产管理的方方面面,如何获取更加全面、精细的数据,深挖数据背后隐藏的洞察,赋能商业决策,推动业务增长,已成为品牌面临的关键课题。

 

国双的全域监测解决方案正是为了帮助品牌解决这些问题,这套解决方案具备前后端打通监测的能力,覆盖了公域和私域的大多数用户场景。公域监测主要是不同平台上的广告监测,包括人、屏、场三个层面的监测;私域监测主要是线上线下的用户行为监测,涵盖品牌网站、App、小程序等主流私域媒体及线下门店等线下私域场景。这样一来,国双不仅能够帮助品牌对其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,还能通过为客户搭建CDP,持续沉淀数据资产,不断优化商业决策。


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那么,这套解决方案到底可以为品牌解决哪些实际问题呢?下面我们选取了全域监测解决方案的四大亮点功能进行深入分析。

 

跨媒体预算分配优化,助力客户获得最佳投资回报

 

复杂的大环境下,品牌营销预算缩紧,在广告投放中,如何让有限的预算发挥出最大价值,是品牌要解决的主要问题。首先就是媒介策略的制定,品牌特性、产品类型、受众群体等的差异决定了其对应的高价值媒体不同,而国双依靠自身的数据技术能力不仅可以帮助品牌洞察这些高价值媒体,还能通过组合投放达到最优的效果。

 

这得益于国双全域监测解决方案中的跨屏分析功能(行业中一般称作“MixReach”),通过跨屏数据打通,对历史投放数据进行建模,它可以跨屏、跨媒介类型地帮助品牌灵活、精准地优化预算分配,从而帮助客户获得更高的投资回报率。具体来看,主要适用于以下三种场景:

 

  • 在一定的预算条件下,通过不同媒体组合获得最优到达效果;

  • 通过选取不同组合以最低的成本达到相同的目标受众到达率效果;

  • 当某一媒体效果不足时,可选取其他媒体补充获得最佳ROI;

 

比如,当品牌的Reach固定时,利用跨屏分析功能可以智能化地分配每一屏预算,使花费最少。在某品牌的广告投放中,国双就帮助其节省了64%的营销预算,达430万。

 

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AI能力强势加持,实时甄别异常流量

 

国双发布的《国内互联网广告异常流量白皮书2019》白皮书显示,2019年互联网广告异常曝光占比32.2%,较2018年增长4.2%,异常点击占比有明显增长,占比达33.8%。异常流量的大量存在直接损害了品牌利益,也是令品牌极为头疼的问题。

 

只有依靠足够多的数据和强大的AI能力,才能更细致、更多维度分析异常流量的特征,及时发现并过滤掉异常流量,减少损失。而国双基于多年来积累的大数据和AI能力,恰好可以帮助品牌攻克这一难题。

 

国双的Ad Dissector(互联网广告监测分析优化平台,以下简称AD)通过AI算法结合历史数据对非正常的广告曝光和点击行为进行自动化的识别,能够提供分钟级、3分钟延迟的数据统计分析,及时帮助品牌发现、剔除异常流量。在广告的每一次曝光背后,AD都会经过90+维度异常判定技术交叉计算,让广告主多一分体贴,少一分不安。

 

公私域监测相结合,全链路评估广告转化效果

 

对于品牌来说,要想精准地评估媒体的转化效果,只进行公域的广告监测是远远不够的,必须要和私域的转化数据结合起来分析。国双具备全链路监测能力和强大的数据分析能力,通过公私域打通监测,以及上百种维度指标组合构建多维度分析,能够全方位真实还原消费者旅程,助力品牌洞悉关键转化路径,从而更具针对性地优化营销策略。

 

此外,针对电商平台,国双基于独有的技术,还开发出了跳转ID打通方案,无需依赖媒体回传设备ID,就能够将品牌前端广告数据与后端电商交易转化数据进行高效打通,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有效依据。

 

持续沉淀数据资产,驱动企业数字化转型

 

借助公私域打通监测,公私域的数据得以打通、流动起来,通过构建数据中台,就能够将品牌在多场景、多触点下的数据沉淀下来,与国双知识库结合,可以构建各种模型,形成企业的 “数智大脑”,持续指导商业决策,驱动企业数字化转型。

 

同时,利用国双的BI工具,企业的各种数据都可以得到多维度的可视化呈现,有助于企业进行更深度的分析决策。

 

以上就是国双全域监测解决方案的一些亮点功能,通过为品牌提供从广告投放到销售增长的全域商业智能评估体系,国双全域监测解决方案受到了来自汽车、航旅、消费品等多个领域的品牌青睐,也为客户带来了看得见的价值。

 

想要了解更多关于国双全域监测解决方案的内容,欢迎咨询marketing@gridsum.com。





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