相信很多人都有類似感覺，除了廣告以外，公關(guān)、分銷渠道、促銷等幾乎所有營(yíng)銷環(huán)節(jié)——影響用戶越來(lái)越難，營(yíng)銷成本越來(lái)越高。原本行之有效的營(yíng)銷方式，現(xiàn)在很難再發(fā)揮作用。

市場(chǎng)在變，消費(fèi)者在變，但商業(yè)的邏輯沒有變，依然是以用戶為核心，通過對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行洞察，挖掘并滿足他們的需求。歸納起來(lái)，品牌營(yíng)銷就是以下五大內(nèi)容：

1．如何了解現(xiàn)有用戶

2．如何尋找更多潛在用戶

3．如何評(píng)估優(yōu)選媒體

4．如何高效完成程序化投放

5．如何評(píng)估投放結(jié)果

這些內(nèi)容看起來(lái)很簡(jiǎn)單，做起來(lái)卻不易，不僅困擾著各位市場(chǎng)/品牌負(fù)責(zé)人，也同樣讓公司的創(chuàng)始人、CEO苦惱。

個(gè)燈數(shù)盤六字訣? 精準(zhǔn)“盤”TA

個(gè)燈服務(wù)品牌主多年，一直以大數(shù)據(jù)能力見長(zhǎng)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷閉環(huán)。近日，伴隨著母品牌個(gè)推（股票代碼300766）的成功上市，個(gè)燈DMP產(chǎn)品“個(gè)燈數(shù)盤”也將以全新的方式分享數(shù)據(jù)智能，希望幫助品牌主從“營(yíng)銷”走向“贏銷”。

基于個(gè)推大數(shù)據(jù)能力，個(gè)燈數(shù)盤可以對(duì)品牌指定人群進(jìn)行全面畫像分析，洞察目標(biāo)人群特征，并運(yùn)用look-alike算法找到更多擁有相似特征與偏好的群體。在精準(zhǔn)的前提下，幫助品牌觸達(dá)更多潛在用戶。同時(shí)，通過歸因分析，對(duì)投放過程進(jìn)行復(fù)盤，讓每筆預(yù)算都能體現(xiàn)價(jià)值。我們把這一過程總結(jié)為六個(gè)字，即采、察、似、擴(kuò)、投、歸。

今天，我們就從個(gè)燈數(shù)盤的“六字訣”開始，圍繞以上五大問題，與大家一起聊聊品牌如何“盤”TA。

1、采：選擇種子

選擇合適的業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行研究分析，是開啟品牌營(yíng)銷的第一步。

品牌的第一方數(shù)據(jù)中，涵蓋了最寶貴的業(yè)務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)，包括不同的渠道來(lái)源、購(gòu)物習(xí)慣、生命周期、城市區(qū)域的消費(fèi)者與品牌直接發(fā)生聯(lián)系的交互數(shù)據(jù)和購(gòu)買數(shù)據(jù)，如廣告投放歷史數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等。有了這些種子數(shù)據(jù)，品牌就能基于業(yè)務(wù)需要，選擇正確的研究對(duì)象，繼而制定正確的營(yíng)銷策略。一般我們常選擇的研究對(duì)象有：廣告投放人群、購(gòu)買人群、不同渠道人群以及不同的客單價(jià)人群。

選擇研究對(duì)象的過程就是采樣，合理采樣是精準(zhǔn)營(yíng)銷的前提。品牌也可自行上傳脫敏并加密后的采樣數(shù)據(jù)，通過個(gè)燈數(shù)盤對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘有用信息。

2、察：全面分析

想要抓住消費(fèi)者，就要深入他們的生活，了解他們的特點(diǎn)、需求與渴望。但是如果僅僅依靠CRM系統(tǒng)里的訂單數(shù)據(jù)，品牌主很難對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行全面洞察。

個(gè)燈數(shù)盤通過開放用戶畫像能力，從基本屬性、興趣愛好、行為特征、活動(dòng)場(chǎng)景等維度，為品牌洞察用戶補(bǔ)充有價(jià)值的信息，讓品牌可以清楚地知道現(xiàn)有用戶是怎樣一群人，他們有什么特點(diǎn)、偏好，綜合判斷其背后的心理訴求和情感需要，讓營(yíng)銷變得更加有溫度。

不久前，個(gè)燈數(shù)盤服務(wù)了某知名口腔護(hù)理品牌。該品牌擁有大量的歷史累積數(shù)據(jù)，但尚未建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，積累多年的數(shù)據(jù)難以發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值。個(gè)燈數(shù)盤將品牌多渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、打通，協(xié)助客戶搭建業(yè)務(wù)第一方DMP，全面支撐品牌在用戶洞察研究、營(yíng)銷投放等各個(gè)方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用。此外，個(gè)燈數(shù)盤還可以通過聚類分析算法，幫助泛大眾類別的產(chǎn)品進(jìn)行用戶分層，將現(xiàn)有用戶細(xì)分成多個(gè)類型，助力品牌精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

3、似：尋找同類

當(dāng)品牌對(duì)現(xiàn)有用戶有一個(gè)全面精準(zhǔn)的了解時(shí)，下一步要做的就是尋找更多的潛在用戶。單個(gè)標(biāo)簽難以描述完整的用戶特征，所以尋找相似人群就需要足夠豐富的維度。

個(gè)燈數(shù)盤依托個(gè)推海量的移動(dòng)端數(shù)據(jù)，為品牌尋找相似用戶提供豐富的線上線下特征數(shù)據(jù)支撐和足夠?qū)拸V的用戶資源池。通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，個(gè)燈數(shù)盤可以一鍵完成整個(gè)移動(dòng)端活躍用戶與種子用戶的相似度計(jì)算，即通過look-alike尋找相似人群。在這個(gè)過程中，同時(shí)支持品牌主自定義維度的設(shè)置，例如只定向女性或者高消費(fèi)人群等。

4、擴(kuò)：擴(kuò)充數(shù)量

品牌營(yíng)銷除了要考慮精準(zhǔn)度，也要考慮規(guī)模量。為了滿足品牌的不同需要，個(gè)燈數(shù)盤支持靈活地選擇擴(kuò)量量級(jí)。

個(gè)燈在幫助某客戶做新品推廣的時(shí)候，從客戶現(xiàn)有訂單中選取了1萬(wàn)個(gè)與該產(chǎn)品相關(guān)的已購(gòu)用戶，基于個(gè)推大數(shù)據(jù)將他們進(jìn)一步細(xì)分為奮進(jìn)白領(lǐng)族、品質(zhì)追求者、宅男宅女、精明購(gòu)、年輕學(xué)生五類人群，分別做A/B測(cè)試，從中觀察每個(gè)類別的媒體表現(xiàn)（點(diǎn)擊率）和轉(zhuǎn)化表現(xiàn)（轉(zhuǎn)化率），最終鎖定其中三類高價(jià)值用戶群體作為營(yíng)銷對(duì)象——奮進(jìn)白領(lǐng)族、品質(zhì)追求者、精明購(gòu)人群。

鎖定目標(biāo)人群類別后，個(gè)燈數(shù)盤通過人群擴(kuò)量的方式，對(duì)三類人群依次生成了3000/5000/6000萬(wàn)的人群包，方便品牌針對(duì)每一波的Campaign選擇不同量級(jí)的人群進(jìn)行觸達(dá)，在確保精準(zhǔn)的前提下，影響更多的潛在目標(biāo)用戶。

5、投：有的放矢

完成目標(biāo)人群篩選后，選擇什么樣的媒體進(jìn)行觸達(dá)也至關(guān)重要。品牌主既要找對(duì)目標(biāo)受眾，也要選對(duì)媒體，才能實(shí)現(xiàn)事半功倍的效果。個(gè)燈數(shù)盤通過對(duì)用戶的APP行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，綜合判斷用戶對(duì)哪些移動(dòng)媒體的偏好明顯，從而指導(dǎo)品牌進(jìn)行媒體的優(yōu)選。

此外，在媒體的程序化投放中，主流媒體大多采用PDB協(xié)議，即在采買時(shí)有一個(gè)投返比的約定。個(gè)燈數(shù)盤在協(xié)助品牌進(jìn)行程序化投放時(shí)，會(huì)采取“智能選量”的策略：一方面對(duì)品牌用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察，挖掘分析他們的行為特征，并根據(jù)look-alike算法進(jìn)行人群擴(kuò)量；另一方面基于相似度算法對(duì)媒體流量做優(yōu)劣排序，在滿足數(shù)量的前提下，優(yōu)先保證質(zhì)量。

在流量匹配過程中，個(gè)燈數(shù)盤基于數(shù)十億規(guī)模的移動(dòng)端數(shù)據(jù)覆蓋，還可以對(duì)流量的真實(shí)性進(jìn)行判斷，過濾虛假流量，幫助品牌主減少浪費(fèi)。

目前，個(gè)燈數(shù)盤已與Reachmax、品友互動(dòng)、悠易互通等國(guó)內(nèi)多家主流DSP服務(wù)商完成系統(tǒng)對(duì)接，品牌主在使用這些DSP平臺(tái)時(shí)可以方便地使用個(gè)燈數(shù)盤進(jìn)行人群定向。同時(shí)，個(gè)燈數(shù)盤也支持人工將人群包上傳至騰訊社交廣告、阿里媽媽、今日頭條等超級(jí)投放平臺(tái)進(jìn)行人群定向。

6、歸：承前啟后

廣告投放結(jié)束后，品牌主往往需要對(duì)整個(gè)營(yíng)銷過程進(jìn)行復(fù)盤，為下一輪投放優(yōu)化沉淀經(jīng)驗(yàn)。

很多品牌主理想中的方式是將廣告投放過程數(shù)據(jù)與購(gòu)買數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)分析，來(lái)評(píng)估廣告投放效果。

個(gè)燈數(shù)盤支持將廣告投放數(shù)據(jù)和購(gòu)買數(shù)據(jù)進(jìn)行打通分析，但并不建議將此作為唯一評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)橛脩糍?gòu)買品牌產(chǎn)品往往不會(huì)受到一次營(yíng)銷就產(chǎn)生轉(zhuǎn)化，品牌種草是一個(gè)長(zhǎng)期的過程。

值得一提的是，品牌主還可以結(jié)合個(gè)燈數(shù)盤數(shù)據(jù)和阿里數(shù)據(jù)銀行（Databank）工具，對(duì)投放結(jié)果進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證，優(yōu)化投放策略并指導(dǎo)二次投放，最終為品牌打造一個(gè)“洞察-評(píng)估-優(yōu)化”的營(yíng)銷閉環(huán)。

個(gè)燈曾服務(wù)于某國(guó)際知名美妝品牌，該品牌通過阿里數(shù)據(jù)銀行的AIPL模型，從認(rèn)知（Awareness）-興趣(Interest)-購(gòu)買(Purchase)-忠誠(chéng)(Loyalty)四個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)其線上天貓店用戶進(jìn)行分析和評(píng)估。個(gè)燈數(shù)盤的加入，將Databank的數(shù)據(jù)能力與個(gè)推大數(shù)據(jù)能力強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，并結(jié)合AIPL的不同階段，為品牌優(yōu)選關(guān)聯(lián)度更高的人群。通過對(duì)比分析，我們發(fā)現(xiàn)該品牌用戶群體中，大部分的興趣度較高，說明大家大多停留在感興趣階段，對(duì)此我們建議品牌通過促銷，持續(xù)對(duì)這群人做廣告影響。

個(gè)燈數(shù)盤通過“采，察，似，擴(kuò)，投，歸”六字訣，從結(jié)果采樣、分析洞察、機(jī)器學(xué)習(xí)、特征擴(kuò)量、定向投放到歸因分析，為營(yíng)銷全鏈路增能。

如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為眾多行業(yè)的“基礎(chǔ)設(shè)施”，個(gè)燈也將繼續(xù)通過數(shù)據(jù)能力幫助品牌挖掘營(yíng)銷價(jià)值，指導(dǎo)營(yíng)銷決策，讓各位市場(chǎng)/品牌負(fù)責(zé)人能夠心中有“數(shù)”，手中有“盤”，走上職業(yè)巔峰。