球賽下注看打擊率、防禦率…投放廣告為何迷思在轉單高的單一媒體?DMP歸因演算幫你找出助攻組合拉長營收戰線

球賽下注看打擊率、防禦率…投放廣告為何迷思在轉單高的單一媒體?DMP歸因演算幫你找出助攻組合拉長營收戰線

廣告預算如何投放跟分配,一直是所有廣告人在操作商品時最煩惱的課題,客戶商品千百種,每一件都有自己的目標族群。一次成功的行銷操作未必能夠複製到下一檔活動,貿然砸重本投入預算可能會落得血本無歸的下場,更何況未必每次活動都有足夠資金作後盾。如何找到對的人、給適時產品、給合時宜的說法,秒間收單納入會員,是業界灰色的秘密。

 

「凡走過必留下痕跡」的老話大家都聽過,我們也許沒辦法用同樣模式複製成功,但「大數據時代」下,透過分析種種行為無疑可以讓「成功」變得更有跡可循。

(示意圖)

黑貓 白貓 轉單率高的才是好貓?

這樣的對話也許你並不陌生,「這次活動共得到1,000筆訂單,其中有750筆都是點擊FB上的廣告進到購物車下單,媒體成效這麼好,我們為什麼要把錢投到那些轉換率低的媒體?」

大多數主管或客戶都只看重結果,花錢的老闆希望每一分錢都花在刀口上,這道理我們都明白,可是一把刀沒有經過打磨,又要如何變得鋒利?在這檔活動中,難道其他媒體平台都沒有在這750筆訂單中貢獻其價值嗎?

7次廣告接觸下單 背後有因果的媒體助攻組合

讓我們轉換思考一下,網頁上充斥著無數廣告,你是不是曾經在不同媒體平台重複看到相同廣告,一次次向你投放廣告也加深你對此產品的印象,某天你湊巧需要這樣的商品,它再次出現在你眼前時,你毫不猶豫就下單了。

 

這樣的消費行為你我都不陌生,各媒體不斷向你投遞廣告打的是印象深度,讓你在有需求的時候它都在你身邊,在瀏覽過程中扮演推手的非單一媒體,不光只有最後導引你下單的廣告才是「唯一真兇」,所有在此期間露出的廣告都是「共犯結構」。

(示意圖)

客製歸因運算是破案的最佳線索

透過GA來檢測媒體成效並非是唯一的分析方式, DMP(Data Management Platform)數據管理平台分析同樣可以用科學化方式為你蒐集、紀錄用戶資訊,和GA分眾的方式不同。DMP可以因品牌發展階段上的不同,客製標籤邏輯去歸因演算用戶,同時也可以完整保留消費者在各媒體間穿梭來往的證據,讓你不會漏掉那些在消費過程中留下的足跡,更精確洞察自家預算成效,讓數位足跡真正成為你破案的最佳線索。

文章授權(創用CC授權)
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