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数据|悠易互通蔡芳：数字化升级背后，“如何解决品效脱节”成重点( 二 )


而悠易互通会在品牌投放之前，对曾经购买品牌的用户做一些洞察，找出这些用户的统一特征，同时将这些特征与在电商渠道对标的用户进行连接。于是投放之前，我们就已经有一个非常好的细分人群选择。投放当中，可以通过更加实时数据的反馈来让我们知道哪个人群，哪个素材，有更好的转化效率，从而做优化。最后，通过前后链的数据更好的做复盘，看下一步怎么做的效果会更好。
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这么说可能有些抽象，我们来看一个具体的案例。这是一个非常大众的饮料品牌，它面临的最大问题就是品牌预算被砍掉50%，饮料方希望在预算缩减的情况下能最大化放大品牌的价值，同时在电商内收口时与品牌投放产生协同效应，有更好的触达。我们在做的过程中，将投放前、中、后的数据做了统一的优化。
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首先，将该品牌的历史点击人群做了一个简单的人群画像，这些人群的年龄基本集中在18-45岁之间，如果进行详细划分可以分为五类人群：品质生活、健身运动、学生党、美食爱好、白领一族。而通过京东数据观察我们发现这五类人群中没有任何一类的购买TGI超过100%
为了从已有的五类人群中细分出TGI更高的用户共同特征，我们将五类人群中TGI最高的品质生活这一类人群做了进一步的拆分，得到了三个细分人群：零食爱好、家居人群、轻食一族。
我们将这三个全新产生的细分人群重新圈选出来，再去跟电商渠道已经购买的人群做一个匹配，发现这三类人群TGI非常高。于是投放策略变更为投放18-45岁同时特性属于这三类细分人群的用户。
在改变策略之后的具体投放中，我们发现零食爱好和家居人群转化更高，TGI更高。为了帮助品牌实现最大化精准投放，我们再次将这两类人群放在一起，观察他们之间有哪些特征最为突出，结果发现这两类人群中TGI较高的人群特征为都安装跟生鲜和家装生活相关的APP，于是我们将这个特征抽出（居家生活）并放大，变成新的人群做投放。最后，该饮料品牌在投放过程中形成了四个细分人群：零食爱好、家居人群、轻食一族、居家生活。
使用全新的投放人群后，通过后链路的数据分析我们得到了两个发现，首先，TGI提升72%。
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其次，明确了后续优化的具体方向。把四个人群在电商后链路的转化分为四个象限。横轴引流效率，有多少人接受到曝光之后在电商站内浏览商品的前页，这是引流效率，体现的是品牌曝光和消费者之间对你的兴趣，他是否愿意到这个地方看你的商品。纵轴是转化效率，有多少人在浏览站内前页之后完成了购买的这个行为。
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通过上图我们发现，零食爱好和居家生活这两个人群有非常好的引流效率，所以我们会建议品牌在站外投放当中加大对这两个人群的投放量级。同时由于居家生活的转化率非常之低，所以效果团队可以通过使用精准通，直通车等等工具做站内营销和优化，以便有针对性的提高居家生活人群的转化率。
综合来看，通过全链路打通的方式不仅能保证品牌投放时的触达面积，同时基于数据可以帮助目标人群更加细分化、个性化，从而可以使投放在后链路转化上有更好的提升，可以触达很多站内原本不受重视的人群。
03
新核心：
打造品牌数据资产
这次疫情期间，我们发现很多品牌都在聊数据资产的问题，数据中台变成了热门话题。而目前大多数品牌处于两种情况下，一种是这个事情我们要做，早在几年前就搭建了数据中台，然而中台通过广告采集的ID只有一两个标签，完全没有办法使用。另一种则是犹豫不决，不知道中台对他有什么样的作用，怎么把它更好的利用起来？
悠易互通认为，真正的数据资产不仅仅是采集数据，还要加上数据的应用，才能真正的变成品牌的资产。
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那么，如何更好的采集和运用数据？
虽然品牌在营销中一方数据非常重要，但三方数据同样不容忽视，三方数据可以对一方数据进行标签的补充。
同时三方数据有很多的数据源，例如悠易互通就有帮助品牌在一方数据之外补充媒体偏好、APP活跃、地理位置、家庭属性等等信息标签的能力，能够让我们对消费者形成一个更加丰满的画像，也更好的对消费者进行细分。
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这里可以和大家举个例子说明，这两种数据是如何搜集与配合使用的。以某高端快消品牌来说，几年前建立的第一方数据中台，里面仅有两类数据，一类是品牌曝光的数据，另一类是消费者在电商渠道填写相关信息，这些品牌数据放到现在是完全没有办法使用。
这种情况之下，悠易互通基于品牌已有的ID拉通，为购买过该品牌的用户做了七个标签补充，在进一步洞察之后发现高端人群可以细分成六个不同的类别：高档住宅，品质生活，学龄前育儿族，学龄教育K12人群，生活时尚一族，敏感人群。


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