北京站回顾 | 流量聚拢 增长思变--TalkingData 数驱营销产品交流会
沙龙现场
7月8日,TalkingData 于北京举办《 流量聚拢 增长思变--TalkingData 数驱营销产品交流会 》为主题的线下沙龙。本次沙龙,诚邀到 TalkingData 华北区数字营销总监 方圆、百度观星盘产品运营负责人刘晓葳、TalkingData 渠道合作总监刘鹏飞、趣云科技 COO 刘爽 及 TalkingData 数据营销高级总监李志强,为来宾现场分享当前市场环境下营销人如何思变应对、iOS 14.5 & Apple Ads 归因解决方案及实战营销案例等内容。本文中,我们将对其进行简单回顾。
一 《流量聚拢 营销下沉--疫情下的2020 移动广告行业报告》
TalkingData 华北区数字营销总监 方圆
《流量聚拢 营销下沉--疫情下的2020移动广告行业报告》整体分成两个大章节,第一部分“2020移动广告行业数据概览”,第二部分“2021移动广告行业调研预测”。其中第一部分内容分为“广告点击趋势”,“广告激活趋势”,“品牌广告”三个模块进行数据分析。在本次回顾中,主要简述第一部分中的“品牌广告”。
品牌广告投放受疫情影响严重,疫情缓和期投放近2倍增长
在疫情爆发期间(1~6月)曝光量占全年曝光量34.31%,疫情缓和期间(7-12月)曝光量占全年曝光量65.69%。
虽然疫情的爆发使得“宅经济”焕发了活力,用户在视频平台投入了更多的时间,但是由于视频平台的广告投放依赖于贴片、冠名等品牌广告形式,整体形势的动荡影响到品牌广告主在投放上的预算。7-12月,随着疫情形势放缓,品牌广告主对投放的信息回升,整体品牌广告投放的量级呈明显上升趋势。
OTT投放量级持续攀升,品牌广告主重视多维度触达
移动端品牌广告投放占49.25%,在移动端已经成为主流投放终端的当下,广告主对OTT的投放相较过去有所增高,2020年OTT端品牌广告投放占29.05%。为更好的达到品牌宣传的效果,品牌广告主更倾向多维度、多终端触达用户。
消费者洞察:
品牌广告触达以年轻人、新一线城市消费者为主
从品牌广告触达人群画像来看,性别分布较为均衡,其中男性占比52.2%,女性占比47.8%。从年龄分布来看,18岁以上、40岁以下年龄段的人群为主要触达群体,其中25至34岁用户占比45.0%。从城市分布来看,新一线城市占比最高,达26.5%,TGI指数也达到125,远高于移动互联网用户平均水平(TGI=100)。点击此处,查看完整报告解读内容。
二 《TalkingData 营销闭环及实战案例》
TalkingData 渠道合作总监 刘鹏飞
在本次沙龙中,TalkingData 渠道合作总监刘鹏飞为来宾分享了 TalkingData 数据能力&数据来源构成、全场景营销投放解决方案以及 TalkingData 升级能力前瞻等内容。本篇回顾,旨在回顾助力品牌主营销闭环的营销云介绍。
营销云(简称:SMC)是 TalkingData 大数据资源和能力的成果之一,是轻量化的、易于上手的,协助顾客快速尝试数据智能,进行营销业务数据化转型的工具。
营销云的核心功能是协助企业进行“营销领域的数据化”。它帮助广告主构建和寻找目标受众,并通过数据构建出的画像进行洞察和特征分析,根据目标受众触媒习惯,对其精准触达。并支持对营销数据进行回收,优化定向人群用于再营销,从而达成营销闭环。在此对营销云数据服务如何应用于闭环营销,简单描述:
①受众构建
广告主在营销云中可通过一方数据、种子人群扩展相似人群、TalkingData 标准标签、TalkingData 地理位置等多维度数据和多种构建方式帮广告主寻找目标受众;
TalkingData 基于数据算法和高潜模型,建立了可商业化的内部8大类常规标签体系:人口属性、应用兴趣、游戏偏好、游戏深度、设备属性、消费兴趣、地理位置、行业定制/个性化标签(结合客户的不同需求和应用场景,TalkingData 可建立个性化标签),最适用于营销。
②受众洞察
在构建目标受众后,营销云的画像功能为广告主呈现目标受众的人口属性、商旅分析、APP 活跃指数、终端属性、电商购物行为分析及 OTT 家庭视听偏好,这6类画像数据供广告主分析&洞察;
③受众触达
营销云目前已对接了腾讯社交广告(广点通)、巨量引擎、ReachMax等30+主流媒体,广告主根据人群画像分析可直接在营销云后台中投放与目标受众契合的媒体。广告主可搭配使用 TalkingData Brand Growth 监测品牌投放数据,帮助广告主实时监测渠道数据进而优化投放策略、降低推广成本;
④数据资产
在营销活动结束后,广告主可以把 TalkingData Brand Growth 品牌监测数据(应用其他平台的营销数据亦可)导出回流至营销云用于二次营销,指导其渠道投放提升转化率,达成闭环营销。
TalkingData 近期也上线了一款新数据产品--聚合智投服务平台,它可以为广告主提供多渠道、账号、人员的一站式管理,实现丰富的媒体资源的触达、批量管理广告投放、多维度数据分析及广告智能优化,助力广告投放人力效率与营销效果双向提升。
三 《百度观星盘解读营销新模式》
百度观星盘 产品运营负责人 刘晓葳
沙龙现场,百度观星盘运营负责人刘晓葳为现场来宾介绍了观星盘百度数据引擎,分享了数据合作激活丰富营销场景案例以及与 TalkingData 的人群包合作服务于人群投放。输出了“用户资产最大的价值,就是在安全的基础上结合客户的一方数据和商域的数据,拓展用户兴趣行为的边界并进行多且完整的补全”、“百度人群数据的价值在于客户意图的精准表达、精确捕捉”和“模型不能解决一切,模型要加上对业务的理解”等观点。
四《数据中台与后全域营销时代》
趣云科技 COO 刘爽
趣云科技 COO 刘爽为大家带来了市场分析、CDP 发展史&全域营销发展趋势和趣云自身价值,三部分内容。市场分析部分中,输出了“新消费时代,电商流量格局发生巨大变化。流量巨头切入电商,增长势头迅猛”等观点;在 CDP 发展史&全域营销发展趋势部分,分享了 CRM、DMP、CDP、SaaS 数据平台的发展趋势与差异等内容;在对趣云自身价值部分,分享了趣云的全域自动化营销数据中台和实战合作案例。在电商合作案例讲解中,重点分享了与 TalkingData 的数据回流合作在趣云为客户服务中起到的关键作用。
五 《iOS 14.5及 Apple Ads 移动广告归因解决方案》
TalkingData 数据营销高级总监 李志强
在本部分分享中,TalkingData 数据营销高级总监 李志强为来宾分享了近期营销圈内都在关注的 iOS 14.5和Apple Ads 移动广告归因解决方案,在此简单进行回顾。
01
iOS 14.5 移动广告归因方案
在已公开发布的 iOS 14.5 各平台版本中,苹果官方要求 APP 必须使用 ATT 隐私框架,且需通过弹窗询问用户才能获得其设备的广告标识即 IDFA。苹果官方对 IDFA 的收紧将限制个性化广告投放以及精准广告归因,深度营销或许无法继续,这将给中小企业带来不小打击。
虽然苹果官方提供了 SKAdNetwork 方案用于解决 IDFA 带来的安装、转化归因问题和提高用户隐私透明度。但因其仅提供归因结果不提供日志明细、仅支持1~100个活动细分维度有限和非实时响应无法用于 oCPX 等条件限制,导致无法满足开发者实时归因、LTV、用户留存等需求。此外,在使用 ATT 隐私框架后,向用户征求 IDFA 授权的弹窗,在用户整个生命周期内也只能弹一次。
基于以上难题,TalkingData 推出面向了 SKAdNetwork 的全新解决方案 TalkingData Tracking Sking 和面向 ATT 隐私框架的 A/B test 方案 TalkingData AB Tracking,助力开发者可以在 iOS 平台推广中使流量价值最大化和获得更高效的营销体验。
①TalkingData Tracking Sking面向 SKAdNetwork 的全新解决方案
TalkingData Tracking Sking 全新解决方案核心价值在于如果市场流通 SKAdNetwork 方案,TalkingData Tracking Sking 可以统一开发者和媒体的转化值配置方式(转化值,是SKAdNetwork 方案中用于衡量用户转化质量的指标)。如开发者只集成 SKAdNetwork 方案 ,在明确转化值的前提下,需独自与每家媒体对接。且当开发者的转化值规则发生变化时,还需重新更新 SDK 并上架 App Store 审核。另一方面,媒体如想根据 SKAdNetwork 方案提供的转化值判断用户的转化数据,会希望各开发者能按照媒体提供的转化值方式计数,以使自身付出成本最低,但这将与开发者意愿相悖。
而 TalkingData Tracking Sking 的出现,在遵循苹果新规同时,也简化了开发者自身维护的工作量,亦能有效助力监测规范化的实现。SKAdNetwork 方案与 TalkingData Tracking Sking 同时应用,即能满足开发者的业务需求,方便开发者更新转化配置,又能便于媒体对各开发者设置转化值的计数,并利于媒体了解用户的后续转化行为。
②TalkingData AB Tracking 面向 ATT 隐私政策的 A/B test 方案
因 ATT 隐私框架要求要想获得 IDFA,必须通过弹窗获取用户授权才能收集,因弹窗在整个用生命周期中只弹出一次。所以,何时弹窗以及如何评估哪刻才是弹窗最佳时机,至关重要。
TalkingData AB Tracking 支持线上配置不同试验版本的产品样式(包括:文案、UI 设计页面、转化步骤等)、用户分群逻辑。并支持一键灰度及一键发布版本,节省了人力和时间成本。同时,开发者可根据实时的数据反馈不断改进优化弹窗策略,通过高效科学的 A/B test 方法论获得最佳弹窗时机和最优的 IDFA 获取率。更多详细内容,点击此处获取。
02
Apple Ads 移动广告归因方案
Apple Ads(即,Apple Search Ads)上线中国大陆 App Store,并于6月22日正式生效。因 Apple Ads 是苹果官方出品,在不受限制广告追踪政策影响以及获取用户更为精准、广告展示与下载无额外环节、转化链路更短等优势的加持下, Apple Ads 将成为开发者推广 App 的重要渠道。
为助力开发者可以在 App Store 推广中,使流量价值最大化及获得更高效的营销体验,作为中立的第三方移动广告效果监测平台——TalkingData Ad Tracking 已正式支持对 Apple Ads 匹配归因。关于 TalkingData Ad Tracking 面向 Apple Ads 的匹配归因方案,进行以下简单介绍:
① 全面可视化数据展示
为方便开发者查看各推广渠道数据及综合衡量广告效果,TalkingData Ad Tracking 整合 Apple Ads 与其他投放渠道的整体归因结果,并打通 Apple Ads 的激活与后链路事件指标数据,方便开发者实时掌握 Apple Ads 全链路数据转化。
② SDK 一键支持
开发者无需按照 Apple Ads 提供的步骤编辑自归因代码,仅需更新 TalkingData Ad Tracking SDK (未曾集成过 TalkingData Ad Tracking 的 App 需集成),即可实现对 Apple Ads 匹配归因
③ 支持归因数据导出
TalkingData Ad Tracking 支持包含归因结果与后链路事件的最底层设备级别的 Apple Ads 数据导出,开发者可将数据导入自有 BI 系统,进一步增效自身营销能力。Apple Ads 广告形式及出价方式等更多详细内容,点击此处获取。
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