深响小米Q1广告业务逆势增长,背后有什么样的底层逻辑?
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5月20日 , 小米集团Q1财报发布 , 其中 , 小米互联网广告收入同比大涨16.6% , 涵盖广告业务在内的互联网服务收入同比大涨38.6% , 占比小米集团总收入超10% 。
根据CTR日前公布的数据显示 , 2020年2月 , 国内广告投放刊例花费同比减少了28.6% , 创下一年来的最大降幅 。 在这样被动的市场环境下 , 小米Q1广告业绩逆势增长的缘由何在?
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1、宏观面:从流量思维转向服务思维 , 强调服务好广告主的前提“服务好用户”
小米广告业务的增长其中自然有部分在线行业红利期带来的利好 , 但在2019年一年时间里 , 小米互联网广告类型都在从“展示”向“展示+效果”迁移 , 媒体的属性也不再是单一的流量生意 , 而是逐渐向“工具+内容” , “工具+渠道+内容” , “渠道+内容”各种方向延展 。
这些变化 , 透露出的讯息无外乎两点 。 第一用户需要更为友善的体验 , 第二广告主需要更好更高的ROI , 平台方不再是过去简单粗放的将流量销售一空 , 更需要的是关注“效率”二字 。 为了达成这一目标 , 2019年2月小米互联网商业部开始采取用服务思维替代流量思维的策略 , 强调不但要服务好广告主 , 更需要同时服务好用户 。
而服务用户的关键有两点:首先减少用户的打扰 , 其次为用户推送有用的东西 。 想要保证用户体验 , 裁撤不友好的广告位则是最立竿见影的办法 , 但广告库存的减少就意味着单个广告位变现效率亟待提升 。 这就意味着需要给广告主更高的ROI , 为此倒逼提升精准投放的能力 。 而随着精准度提升 , 为用户推荐有用的东西这件事 , 自然也是水到渠成 。
但仅仅依靠服务用户间接服务广告主显然不够 , 因此 , 就需要小米营销全链路上的每一环都尽可能的为广告主带来价值 , 而这点如果没有强劲的产研能力显然很难实现 。
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2019年末 , 小米营销开始在技术端针对这些问题升级解决方案——智能全链路投放 。
所谓智能全链路投放 , 就是在基础层将自然语言处理、知识图谱和机器学习等技术用于提升AI算法模型的优化;在应用层 , 覆盖从找到用户到最终触达的整个营销链条 , 通过智能定向DMP+、智能出价oCPX、智能创意DPA以及智能触达等在内的各种技术能力 , 并将整个过程智能化 。
简言之 , 智能全链路投放 , 就是在愈发繁杂的数据指标 , 复杂的广告产品 , 越来越多的触点下 , 将营销链路上的每一环都利用大数据 , 尽可能的做到自动精准优化 , 而不是过去大多数情况下只能依赖人力而为之 。
因此 , 想要做到这点 , 并保证这一切行之有效顺利运行的重要基石则是数据 。
2、“智能全链路投放”:从亿级设备产生的庞大数据生态说起
由于移动互联网、物联网所造成的“连接红利” , 大量的消费者行为、轨迹都留有痕迹 , 产生了大量的行为数据 。 这些行为数据的背后实际上代表着无数与客户接触的连接点 。 如何洞察与满足这些连接点所代表的需求 , 几乎可以说是智能投放的基础 。
小米理解用户的核心则是其“1+4+X”的大数据——通过小米的“手机+电视/音箱/笔记本/路由器+生态产品”的产品矩阵 , 所积累的大量底层数据 。
如小米所述 , 作为一家以手机、智能硬件和IoT平台为核心的互联网公司 , Canalys数据显示的截至2020年Q1小米在全球手机市场上10.7%的市场占有率 , 是全球第四大智能手机制造商 。 加上小米电视3200万激活用户 , 长达4.4小时的日观看时长 , 以及全球第一的消费AIoT平台 , IoT联网设备数量超过2.52亿 。
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