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数字营销正走向全域经营

 2 years ago
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数字营销正走向全域经营

大数据话题下的优秀答主

前些日子在传媒大学讲课时,聊起一个话题:数字营销在数据化、智能化方面做了大量的工作,可是实操起来,甲方工作的复杂程度似乎有增无减。我们看看下面这个典型的广告优化工作流,既要管理媒介、素材制作,又要奔忙于各平台、各账户的数据报表,还要从全局上得出调整方向和策略,可以说相当令人抓狂。这是今天数字广告客户面临的“横向”挑战:媒介环境和投放操作复杂,以至于人效很难提升。

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另外,还有个“纵向”挑战:随着客户更加重视商业目标的达成,而不是简单地买到多少点击或转化,这对最大化客户数据的价值、更深度地优化目标等提出了新要求。比如:对游戏客户来说,除了激活以外,是不是还可以利用好历史的运营数据,进一步优化一下用户充值?

纵向将营销数据化和智能化拓展到从广告展示到业务末端的全流程,横向尽量一致性地操作和分析各种渠道和形式的营销。于是,在2021年,我们看到广告行业最重要的变化,就是各平台都在拥抱的共同趋势——“全域经营”。

全域经营的概念与挑战

上述两个挑战的本质,是广告主的数字化转型进入深水区以后,必然遇到的阵痛。对此,先是有一些第三方,开始探索广告营销的效率工具,或者建设CDP平台用以利用深度转化数据。然而仅有第三方的努力,很多问题解决起来并不顺畅。今年,我看到平台方都在以各自的方式,主动拥抱和支持全域经营的思路。

全域经营要解决什么问题呢?上次与腾讯广告的蒋杰老板交流时,他提到了营销面临的三大挑战:

  • 如何提升人效降低运营成本?
  • 如何提升全链路经营效能?
  • 如何实现离交易更近的深度转化?

我认为这三个问题,为“全域经营”给出了产品和技术的演进方向。

提升效率、达成商业目标,这些问题背后折射出的第一个趋势是“行业化”。数字营销已经比较成熟,水平的通用解决方案,必然在精细高效的营销上遇到瓶颈,想更上一层楼,就必然要思考,如何为营销业务流程和需求不同的行业,定制化流程和服务。

而与横向的行业化区隔相对应,另外一个趋势就是“全链路”。也就是说,客户和平台的视野,要从点击、转化这些狭义的广告流程中跳出来,向前关注浅层影响和互动的用户群,向后关注转化到核心商业目标的深度过程。将这全链路的数据进行有机的整合和应用,才能更好地度量和优化营销真正的商业成果。

那么,咱们就来具体看看,在行业化和全链路这两方面,广告主和平台相配合,有哪些新的思路和方案。

数字营销的行业化趋势

营销工作人效不高的关键因素,一是投放广告过程中的事务和流程性工作繁多;二是收集分析数据比较复杂,影响了有效的决策。

这其中,有一个繁杂的事务性工作:各互联网大厂中,或多或少都有过多个投放产品并存、广告位和样式多样的时代。于是,做完一版创意,把它适配到各种广告位的工作,叫做“批发”。以前的图片素材,虽然工作量也不小,但是改改尺寸P个图还比较简单,但随着视频广告的普及,改视频的工作量其实几乎等于重做,原来的批发手段就不可行了,这是让所有运营者都抓狂的一件事。

用一套素材实现全域投放,是广告主和媒体双方的终极梦想。对此,我们看到一个重要的趋势:广告位在朝着归一化、原生化的方向发展。比如腾讯广告,原本有几个投放端,各种场景下有繁多的广告样式和尺寸,如今通过ADQ投放端的升级,实现了全流量的通投,版位也进行了聚合,大大降低了投放的使用门槛。

另外,关于视频素材:对电商来说,SKU多,制作成本高;对游戏来说,多次尝试才能找到好的创意。对此,各家纷纷推出视频素材制作工具,可以快速利用已有图片、视频拼剪生成多个视频素材。另外,也提供了类似“创意风向标”之类的工具,实现元素级归因,通过特征创意分析,更科学地找到创意指引,降低废片率。

从这样的重复性劳动工作中解放出来,大家才能把注意力转到业务和数据问题上来。而一旦深入关注业务本身,就要触及一个关键问题——统一的产品和运营流畅,必然在应用到某个具体行业时做不到极致。于是,行业化的营销思路呼之欲出。

行业化的最重要一环,是打造适合某类客户的运营流程和工具,即“行业化投放端”从根本上提升人效。这需要平台、客户和第三方的共同努力。

看看具体的例子:最近几个月,腾讯广告陆续上线了房产、游戏和本地生活三个行业投放端。以本地生活为例,行业化的投放端是以门店增长为核心目标,以重地域、强门店为核心亮点,提供了分地域出价/控量的产品功能,在策略上也提供了更多的行业特征,显然对于实际的门店运营者更加友好,也更能提升营销效率。

对于游戏行业,在新游首发等广告上新场景下,逐条创建广告的工作效率极低。而游戏行业专业版的批量新建功能,可以将定向、素材、落地页和文案交叉组合生成不同的广告。数据表明,批量新建功能,使广告创建平均耗时下降54%。

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除了操作的便利性,随着广告主行业差异的显现,营销的优化也需要定制的方案。比如,网服追求的是留存,而游戏追求的是付费或LTV。细分一下,不同游戏的盈利模式又有不同:IAP游戏注重游戏内购,IAA游戏注重于广告变现。

而这些行业化的优化诉求,则需要不仅关注在曝光、点击这些浅层目标,而要诉诸下面要提到的全链路数据,服务于更深层次的目标了。

全链路数据的度量与应用

如上所述,行业化的一项基础设施,是全链路数据应用。如果大家关注商业产品的话,会发现在去年,各家在这方面的动作特别多,而其中又有两个产品方向。

一个方向,是开始管理和度量除转化以外的人群资产价值。避免只关注拔草,而忽略了种草。对此,各家有不同的理论框架和产品体系,我们后续会专门介绍。

另一个方向,是充分挖掘第一方数据价值。即将客户的深度后链路数据用于指导平台的人群建模。这里值得介绍的产品思路,是“数据实验室”的方案:由客户自主上传数据到平台,自行利用平台提供的工具分析和加工人群,并将结果用于指导投放甚至客户的运营。这样的能力,都是在客户自主掌控数据、自行定制策略的原则下进行的,最大程度地保障了广告主的一方数据安全,又能充分利用客户的行业经验。

典型的产品,大家可以参考腾讯广告知数:它分为资产、洞察、挖掘和策略“四大工作台”,客户可以自主应用自有数据,灵活地挖掘制定投放策略。

如上所述,行业化的一项基础设施,是全链路数据应用。如果大家关注商业产品的话,会发现在去年,各家在这方面的动作特别多。基于这两个方向的拓展,让数据在整个链路上形成流动的活水,才能瞄准商业目标做深度优化。而对此,又有客户方自主优化和平台助力优化两种模式。

客户如何自主运用全链路数据来解决问题呢?我们来看保险业的例子,某客户希望在控制成本的前提下,扩展更活跃的目标人群,提升咨询的意向人群数量。于是,第一阶段,广告主上传自有的真实车主人群,进行全链路漏斗分析。第二阶段,根据平台提供的建模和预测圈定人群,生成定制化人群包用于投放。第三阶段,在投放过程中根据实时反馈进行持续优化。这样从第一方数据出发,利用平台的数据资产拓展人群,其效果是非常明显的。该客户使用新的营销方法后,新增咨询用户增长了3.76倍。

对于大部分数据能力有限的客户,更需要智能化的解决方案,直接驱动后链路的商业目标。对此,在行业化的框架下,推动行业模型的策略优化,并且融入在前文提到的行业化投放端中,也是我们看到的一个重要变化。

比如,电商要的是购买乃至后续签收,游戏要的是长周期的 LTV,而工具要的可能是广告变现。这每一个行业的优化,都需要将漫长的后链路数据线上化、集成化,进而分行业地建模优化各自的商业目标。

分行业对后链路建模的直接成效,是能够更好地理解广告主的意图,结合平台对的人群的理解,精准给出定向和出价的建议,降低试错成本。

对后链路的深入分析,除了被动优化效果,也可以主动出击,帮客户优化转化流程。比如在游戏行业互动广告非常流行,通过提供“前置”试玩,可以大大降低广告的跳脱感。比如,我知道一个游戏客户,利用这样的手段,CVR提升了31.5%,PVR提升了14%,整个激活成本下降了28.7%。

全域经营的未来

数字营销发展到今天,在整个商业生态中的地位已经有了质的变化:从原来的引流已经逐渐变成在数据的指导下,尽可能帮助优质的客户达成商业目标。从这个意义上说,行业化的营销产品和策略,已经成为平台演进的必然趋势。

除了提升效果,根据各行业营销过程的不同流程,尽可能实现自动化和智能化,以提升由于数字广告投放日趋复杂导致的低下效率,也是迫在眉睫的问题。

上面的各类行业化诉求,都需要在完善的全链路数据生态支持下,深耕行业的业务流程,并在此基础上完成针对各类同质客户的建模,才能提升整个数字营销生态的效率和效果。

2021年,我们可以看到平台方在提供全域经营方面的基础设施进展,这些为客户立足行业,完成高效营销打下了基础。在今天,每一个数字营销的客户,都可以从繁杂的事务性工作中解放出来,认真思考和实践以自有数据为中心构建全链路数据资产,并利用营销工具直接驱动深层的商业目标。而未来成熟的营销体系,将不再只是带来流量的渠道,而是你身边数据化、智能化的商业合作伙伴和生意伙伴。


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