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商平台精准广告投放探究

减小字体 增大字体 作者:甘心  来源:本站整理  发布时间:2019-10-5 14:20:07


甘心

摘  要   当前媒体不断融合,消费者获取信息的渠道不断拓宽,流量红利时代已经消失,广告主对精准营销的需求愈发急切。互联网+因其独有的技术,贮存着大量拥有巨大价值的数据,从而使企业能够运用电子商务平台针对特定群体投放广告,进行精准营销,最终优化广告效果。文章以京东数坊为例,对电商平台精准广告投放的变化、流程及优化进行分析,为广告主进行精准营销提供参考。

关键词   电商;精准广告

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360(2019)06-0062-02

随着人工智能、移动支付等技术手段逐步运用到日常生活中,电子商务已经成为人们日常生活方式之一。

截至2018年12月,我国网络购物用户规模达6.10亿,占网民整体比例达73.6%①。电商的广告市场潜力巨大,电商平台也正努力将大数据技术转化为高附加值产品,覆盖消费者生活的各个场景,这给电商企业带来巨大的机遇。

1  电商平台精准广告投放的改变

从刚刚起步到现在深耕互联网多年,电商平台对用户数据的处理分析也更为细致,精准广告投放模式与以往也有所不同。

过去企业在电商平台投放广告时,主要是通过大数据分析,圈选品牌人群,并设置目标人群标签来进行广告投放。而从选择人群到广告投放再到引流,每个阶段都要对接不同的平台,投放过程繁复且容易中断,也无法测量营销效果。

与过去传统投放模式不同的是,在当前的精准广告投放模式下,广告主在后台可以看到购买过本品牌甚至本品类产品的核心人群、加购过但是未购买人群等各类数据分析,对于不同的人群都可以定制专属的人群标签,还可以通过消费者的流转路径来分析具体某个阶段的营销活动效果。更大的进步还在于当前电商平台大部分都能够做到广告投放可以形成一个闭环链路。从选择目标人群到投放再到最后数据回流,已经能直接在电商平台内部完成,不需要第三方软件进行检测引流,这就使广告主更加容易操作,更加全面的运用数据进行分析,实现品效合一。

2  电商平台精准广告投放的流程——以京东数坊为例

京东数坊是基于积累和管理在京东上所有与本品牌产生(购物、浏览)行为的消费者数据,利用4A模型(认知Aware、吸引Appeal、行动Action、拥护Advocate)消费者数据的流转动向进行分析,体现品牌与消费者的关系的一种数据管理平台(Data Management Platfrom)。

2.1  深刻洞察分析目标消费者

京东数坊的透视功能可以多维度分析消费者,通过可视化图表形式从用户画像和消费者画像多角度自定义分析人群。例如:在对消费者资产进行分析时,可将每个“A”阶段的群体分为“基础属性”“消费属性”“行业属性”三种类型,下设多维度标签,从“年龄”“性别”到“会员级别”“近7天无线购物活跃时段”等,划分出不同的圈层人群。

2.2  激活消费者资产,实现全场景触达

互联网时代下,消费者行为已经由过去的AIDMA模式(Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动)向AISAS模式(Attention 注意 Interest 兴趣 Search 搜索 Action行动 Share 分享)方向发展,也就是企业在经营过程中对应的挖掘新客、提高认知、拉拢潜客、老客复购,拥護培养的过程,但是企业需要多考虑的一个问题就是如何回笼流失顾客,重新唤醒老客活力。数坊可以就这些场景进行不同的目标定向,从而提高成本转换率。

1)挖掘新客。利用京东商城的所有品类的数据和目标受众的购买偏好,实现品类和品牌的关联。例如:一服饰品牌定位于高价值人群,便可与美妆、母婴等产品进行关联,消费者在购买浏览这些品类或品牌时就能注意到该品牌服饰。

2)提高认知。分析已购人群的行为特征和媒体接触渠道,进行各种渠道的广告投放,加强消费者心中印象,提高品牌认知度。

3)拉拢潜客。细分Appeal(吸引)阶段用户特征,利用对消费者购买决策周期的分析,对“加购”“收藏”等人群进行定时广告投放并配合一定营销活动,激发潜在消费者的购买欲望。

4)老客复购。圈选对品牌产品有过购买记录的人群标签,分析人群特征,利用产品组合营销策略,推送老客权益,唤醒老客品牌认知。

5)用户培养。对购买过品牌产品并给予好评的消费者特征进行分析,辅之以社交流量进行社交裂变,实现口碑传播,提高消费者对品牌的忠诚度。

6)流失管理。利用“消费者链路分析”功能,找出特定时间内各个4A层级用户流失情况,并与已购用户特征进行对比,选择具有价值的流失人群进行召回。

2.3  追踪消费者资产流转,全面量化营销效果

当前京东数坊可以根据不同层级以及在层级之间流转的人群自由组合,并设立时间维度,检测不同营销场景所带来的人群数量变化,直观量化营销效果。例如:某品牌想知道本品牌在“京东双十一大促”期间推出新品的效果,可以设定10月20日至11月11日为时间轴,查看本品牌消费者在4A级别中流转变化后沉淀的人数,便可以了解“双十一”期间广告投放的具体回报,将主观化的效果转换成实际的数据展现出来。

2.4  同行业整体市场对比,强势增补品牌短板

京东数坊通过对品牌自身“来源下钻”分析(包括品牌曝光、促销活动、内容推荐等不同的广告形式),与整个京东商城所有品牌在同一活动期间同样广告形式带来的广告效果进行比较,来检验品牌广告渠道比重是否合理全面,广告渠道资源位是否单一,弥补企业营销忽略的细节,覆盖的人群更广。

3  电商平台精准广告投放的优化

3.1  融合多种渠道,重视社会化营销

如今互联网移动端与PC端各大应用应接不暇,2018年社交网络应用月独立设备数达到12.8亿台,整体行业渗透率高达95%②。腾讯入驻京东为京东的电商广告提供了新的可能。利用微信、QQ巨大的社交流量,可将商品页面直链微信朋友圈与QQ空间,企业可以通过打造爆款H5、微信公众号文章等方式进行宣传,把目标受众转化为传播者,通过社交关系来实现目标受众自发传播,这样可以节约投入成本,带来巨大品牌声量,达到高投资回报率。

3.2  运用各种科技手段,增强广告投放精度

如今,人工智能(AI)技术在互联网中发挥着越来越重要的作用。除了描述消费者客观的数据之外,广告主通过利用人工智能和大数据技术能更加专注于挖掘消费者的内心与情感,真正的达到“走心”,而不仅仅是“过脑”,与消费者共思维,让他们从内心去接受品牌的产品与服务。

3.3  创意为本,深刻地进行消费者洞察

在产品日益同质化的今天,消费者会更加愿意从情感角度购买产品,更加注重产品和品牌背后的文化内涵。当前电商广告的形式大部分都是传统互联网广告形式,表達方式简单直接。如何创新它的内容和形式,摆脱消费者对于电商广告“冷冰冰”“直白无聊”的印象,是当前电商广告的核心。真正地洞察消费者的内心,用创意和真诚去打动消费者,才是广告的本质所在。技术只是实现创意的辅助条件,先进技术配合优秀创意,才能使广告做到“给对的人说想听的话”。

4  结束语

大数据对我国电商的精准广告来说,既是机遇,也是挑战。电商在利用大数据技术深入分析消费者时,也要注重消费者的体验,实现广告的精准投放。未来,电商平台的精准广告会成为企业营销的又一大主战场,并且与其他平台不同的是,电商平台的精准广告投放会更多的依靠数据和技术作为支撑,更加客观和直接。

注释

①CNNIC:《2019年第43次中国互联网络发展状况统计报告——网络购物》。

②艾瑞《中国互联网流量年度数据报告》。

参考文献

[1]李义.基于大数据的京东商城广告传播策略分析[D].保定:河北大学,2015.

[2]史青.大数据时代精准广告的运作研究[D].开封:河南大学,2016.

[3]赵顺.大数据背景下网络广告的精准投放研究[D].长沙:湖南大学,2017.

[4]逯宝峰.大数据时代精准广告传播的问题与对策[J].传媒,2018(8):76-77.

[5]高永军.探讨大数据时代下市场营销的机遇与挑战[J].现代营销(信息版),2019(1):183.