网络广告大数据营销案例

在这个时代背景下,网络广告的生态系统也在不断调整和演变。广告交易已经从传统的按时间付费逐渐转变为按点击付费和按显示数量付费,广告商和广告代理商也逐渐从大众媒体转向准确的受众。为了顺应大数据的趋势,互联网广告商必须用最先进的数据挖掘技术和分析方法武装自己。在这里,我们结合一个高端酒店集团的互联网广告推广案例,来解释大数据在互联网广告中的应用。

近年来,国内高端酒店业迅速崛起,各大酒店集团之间的竞争日趋激烈。作为世界上独立的高端豪华酒店集团的领头羊,酒店集团有着悠久的历史。为了提高我们在中国的知名度,我们为酒店集团开展了一波个人电脑和移动品牌推广项目。

交付战略:

广告商:XXXX酒店集团

推出媒体平台:PC+手机

目标:在目标群体的活跃媒体中进行大量曝光;将这部分高质量的流量导入活动的登陆页面。

广告表格:横幅+信息流

1.利益集团导向

首先,确定两类目标群体:商务人士和旅游群体,并与感兴趣的人结合,形成有针对性的发放标签,进行送货。

二、竞争产品导向

同时,通过对DMP的分析,我们把访问酒店相关竞赛和相关网站一段时间的用户作为投放广告的目标。

3.搜索关键字方向

筛选一组与酒店相关的关键词,并在一个月内搜索这些关键词的目标用户

4.重定向

在有竞争广告空间的媒体上,如果标志着一个活跃的登陆页面或点击过,当它再次出现时,启动跟踪发射。

5.流动信息流

移动主要投放信息流广告,我们选择流量大的媒体平台,如优酷、网易新闻等,并选择娱乐、旅游、财经等与酒店较为一致的媒体行业推出,以便准确获得目标人群。

释放效果:曝光完成率32.4%,点击完成率216.17%,为客户创造2w+附加点击值。

在这种情况下,为准确的人重复展示广告被称为营销中的简单曝光效应。如果消费者多次看到某一特定商品或服务,他们就会产生兴趣,甚至有购买的欲望。

与传统媒体广告渠道的独立性不同,互联网广告渠道的高度互动和协同性意味着广告商必须对其进行整体评价。由于消费者在转型前很可能接触到多个广告渠道,孤立地衡量任何渠道的贡献都会导致结果的偏差。互联网广告渠道的特点催生了新的技术和分析方法来解决衡量广告渠道效果的问题,这是一项大数据技术。

利用一亿家企业的数据营销系统对消费者的整个网络行为数据进行分析,建立了从浏览到最终购买的整个转换路径的数据模型,从而能够准确地度量广告渠道在转换路径上各接触点的贡献,因此大数据可以很好地度量不同网络广告渠道之间的协同作用,基于大数据模型的分析结果可以有效地指导客户进行多渠道管理,并通过优化广告预算配置实现投资回报率的最大化。

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