真正降本增效!TalkingData品牌数字化营销全链路解决方案发布-技术圈

疫情影响下的新消费时代，大至资本市场、行业生态，小至流量触点、消费习惯，都发生着深刻的变化。应对危与机，品牌广告主也在积极求变，希望通过联动多渠道数据、完善消费者洞察来优化营销策略与效果，打造营销的全链路闭环，从而加速数字化转型进程并赋能业务增长。

但是，随着数据合规相关政策的收紧，公域广告数据的应用面临挑战，找到数字营销的新突破口成为品牌广告主的当务之急。

打造合规营销闭环

助力品效合一增长

在此背景下，TalkingData利用丰富的数据标签、服务及算法积累，兼顾数据合规化与智能化，打造「TalkingData品牌数字化营销全链路解决方案」，通过合规营销新闭环的连接，助力品牌广告主实现品效合一的增长。

解决方案覆盖品牌数字化营销全链路，从公域广告数据监测分析、到借助标签特征实现TA细分、到利用算法模型精准定位高潜人群、再到通过数据联动完成营销效果衡量，实现投前策略、投中监测、数据沉淀与数据应用的全面赋能。

Step 1

联动品牌一方&媒体二方数据

实现人群分析

通过TalkingData Brand Growth品牌广告价值分析，可实现广告效果监测与公域广告数据分析，并借助TalkingData安全岛共同实现双重安全合规保障。TalkingData安全岛是基于可信计算技术打造的数据合作新模式，提供包含安全硬件、安全认证与数据安全应用的一站式安全能力。

借助TalkingData新推出的半私有化云端一方DMP平台TalkingSmart DMP，可以沉淀营销投放数据资产，构建媒体标签体系，并实现数据资产的可视化展示。结合TalkingData安全岛，TalkingSmart DMP可在单独存储的云空间内，实现安全合规的多方数据联动及营销赋能，帮助品牌广告主对营销资产进行高效合规地整合，并连接数据管理、数据处理、数据分析、数据应用的全链条。

Step 2

TalkingData三方数据能力加持

提供人群策略

对于不同的人群投放模式，基于TalkingData自身的数据能力及算法模型能力，可为广告主提供面向业务场景的定制标签补充以及高潜模型赋能的广告投放对接，精准定位公域中的高概率转化受众，提升投放效率及ROI。

定制标签人群

TalkingData已沉淀了包含八大类别、900+标签的标准标签体系，并可针对品牌方业务场景，定制符合品牌调性的人群标签，支持基础属性之上更细颗粒度的人群画像和精细化投放。

高潜模型人群

如果说基于定制标签的人群圈选在TA优化中起到了提升触达的作用，那基于模型预测的高潜人群则能够提升ROI价值，真正助力品效合一。

高潜模型人群，就是将与品牌广告主有过初步互动的人群，利用TalkingData自有标签特征与媒体标签进行特征匹配，通过机器学习模型与已购买人群（正样本）与未购买人群（负样本）进行分析对比，实现对初步互动人群转化购买概率的预测和打分，再根据自定义的切包规则形成高潜人群包，即可一键推送至TalkingData智能营销云对接媒体投放。

高潜模型可以基于新推出的一站式建模管理平台TalkingData腾云潜易进行构建和管理。腾云潜易提供从样本构建、到自动化建模与打分、再到高潜人群生成的一站式操作，简化建模流程、提升人群细分效率与投放效果。

目前，高潜模型人群投放方式已在OTT端程序化购买及部分RTB中进行了应用，转化率与ROI较实验组与对照组均有明显提升，效果得到了验证。

Retargeting人群

除已经购买过产品的种子用户之外，还有一个重要的潜客人群，就是已经建立了品牌认知但尚未购买的人群。基于TalkingData安全岛，可以在安全合规的前提下将触达过的媒体受众与TalkingData合规数据库进行联邦学习与隐私求交，实现这一人群的retargeting。

Step 3

分析洞察后链路转化效果

赋能策略优化

为解决前链路品牌广告投放数据与后链路销售订单数据无法关联分析的痛点，TalkingData打造全新品牌广告归因产品——腾云品效分析平台，实现全链路的归因分析和效果评估，为品牌营销策略调整优化提供数据支撑。

针对品牌方希望快速看到营销投放campaign转化效果的需求，TalkingData腾云品效分析平台基于去标识化技术与智能化算法，在安全合规的前提下，利用归因模型对前后链路数据进行联动分析和精准归因，除通过曝光、UV、TA浓度等指标评估前链路的广告效果，还可以通过ROI、CPO（Cost per Order）等指标评估后链路的实际转化效益。

针对跨Campaign的效果分析，如衡量月度/季度/年度线上所有媒体投放效果等场景，可以通过MTA（Multi-touchpoints Analysis）多触点归因分析，还原消费者交互路径，计算每个触点的实际贡献比例。