你是在冲洗和回收你的市场营销吗?

由CA88的首席战略官撰写 & 数据科学家: 克里希纳Boppana.

以编程方式购买数字媒体的承诺之一是规模, 无限用户在高频率和低成本的媒体. 今天, 当运行直接响应或基于绩效的活动时, 重新定位仍然是最佳的执行策略,因为编程在寻找和转换已经显示意图的用户方面非常有效.  然而, 重新定位有其局限性, 主要是它不能扩展到访问过你网页的用户之外.

那么,你如何扩大你的程序化广告?  除了重新定位,是否还有更好的方法来提高ROI? 我怎样才能找到更多愿意高效转换的消费者?

历史销售数据:

从营销科学开始, 营销人员已经建立了他们的营销计划和策略,利用研究来确定消费者的“角色”. 构建这些角色的数据通常是一维的(通过调查和分析师开发). 这意味着分析只考虑一次或更少的汇总数据,而不是整体地分析消费者. 在数字广告世界, 我们每个人都是消费者, 拥有超过100个行业数据片段.e.,居住在波士顿,男性,购买意向等.平均). 传统营销角色只占人口统计等少数细分市场, 地理, 家庭收入, 等..  

市场数据:现在-消费者角色

通过我们的数据科学研究, 我们发现了一种使营销角色更准确的方法, 使用机器学习和应用数据科学, 第二和第三方数据. 这是人类分析师不可能实现的成就, 对于任何分析师来说,要在接近实时的情况下做出有意义的输出,数据点太多了.

我如何找到新的消费者?

停止清洗和循环利用你的听众! 而不是, 首先,您需要识别与您的消费者关联的所有数据, 这意味着基于多个属性(e.g.,上网行为,一天的时间,类型内容消费等.)然后应用多个数据科学模型和算法来识别一个“人物角色”,捕捉这些复杂的用户行为,并将它们放在机器生成的观众人物角色图中. 观众角色的创建将基于动态, 实时消费行为, 不像静态的人物角色或传统的外观模型. 一旦确定了用户和用户行为, 预测算法可以用于实时评估角色的价值和每个用户的价值. 最终的结果是能够识别潜在的“新消费者”,而不是回收的用户.  了解用户的价值可以让你更有效地定位目标, 提高性能.

图片问题

人类真的很善于理解和记忆图片. 因此,从逻辑上讲,广告商希望看到与他们的广告活动相关的消费者行为. 从历史上看, 这一直是数据科学中的一个难题——视觉化表示算法输出的能力. 为了解决这个问题, 我们创建了一个易于理解的消费者行为可视化,这对广告活动或广告商来说很重要. 下面是我们的用户角色可视化截图.
消费者的角色消费者角色开放

左边的图片显示了一个活动的所有人物角色. 如果我们扩展其中一个角色, the “young working class family” in red; the right side image shows all the audiences that comprise to this 一个 角色. 您还可以看到每个角色与其他角色之间的联系.  换句话说,它们有共同的行为.
我们还研究了转换概率.  我们发现,机器生成的角色可以捕捉复杂的行为,并近乎实时地对数据信号做出响应. 因此,提高性能.

行动的见解

在CA88,我们正在利用所有可用的数据信号,将静态营销角色概念转化为数据科学驱动的“消费者角色”. 这是朝着计划的承诺又向前迈进了一步——利用我们最了解的东西扩大受众范围和提高活动效果, data.

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