最佳实践 · 2024 年 10 月 21 日
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在不断变化的信号追踪政策下,数据可用性的格局正在迅速变化,跨境企业如何更好地利用自有数据,使得原本流失的信号能够被进一步捕捉,提升投放效果?
第一方数据對营销的价值
82%的市场领先企业已经利用第一方数据赋能营销投放,并且在转化率、获客成本等方面都产生效果提升。
什么是第一方数据?
第一方数据来源于企业与客户的直接互动和交易过程,包括用户信息, 交易数据, 网站和应用互動数据等等。
如何使用第一方数据呢?
广告主需要借助Meta的广告解决方案 - 客户名单自定义受众(CLCA),是公私域之间的高效通路,使得广告主可以通过上传人群包的方式,将希望Meta广告系统投放的对象特征告诉Meta,从而实现更高效投放。注意客户名单自定义受众是SDK/Pixel数据的补充,而不是替代。
通过 “客户分组 – 人群匹配 – 策略组合”三步框架,在投放中高效发挥第一方数据价值
第一步: 客户分组
跨境企业应根据发展阶段、客户特点、积累数据类型和丰富度,选择相应的分组策略:
- 基础分组: 基于购买特征, 运用RFM模型(基于最近交易时间、交易频率和交易金额)对客户价值分组,可快速识别高频率、高消费的消费者。
- 进阶分组: 通过行为数据进行人群聚类分析,找出具有相似行为模式的消费者群体。例如,犹豫型消费者,广告主可在适当时候提供优惠券,促进购买决策。
- 高阶分组: 通过价值计分分组,在消费者购买旅程关键时刻,适时推动,提高转化率。
第二步: 人群匹配
完成人群分组后上传至META时,需特别注意人群包与后台待投放人群的匹配率要达到80% 以上。
第三步: 策略组合
成功上传人群包并匹配后,我们需要基于投放目的,选择相应的投放策略,这些策略能够有效帮助广告主减少冗余花费,投放更有针对性,提升获客转化效果,主要的策略有4类:排除营销、排除类似受众、类似受众、再营销
实际例子:
- 场景1: 对于一个产品种类繁多,上新频繁,无复购属性的广告主来说,如何持续拉动新客增长?
建议首先可以使用排除营销,直接在获新客时,排除全部已购客户投放;其次结合类似受众,在上某款新品时,以类似品类的已购客为源受众,寻找类似受众实现广泛获客
- 场景2: 对一个有明显的复购周期的广告主来说,需要进一步深挖客户价值,促进老客复购。
建议可以基于客户交易数据进行分组,对近期有过购买的客户进行排除,避免重复触达,或者基于历史购买行为和关系标签,预判购买客户的复购周期再营销
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