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乘第一方数据 探未来发展

2022-07-21 16:02:38       来源:财讯界

 

作者:Moloco大中华区及东南亚销售总监Morden Chen

移动应用营销领域正在发生重要变革。苹果公司已推出应用追踪透明度(ATT)政策,谷歌也在今年年初宣布启动为期多年的计划,通过在安卓系统上构建“隐私沙盒”,以限制与第三方共享用户数据。对于移动应用营销人员来说,他们面临着一项选择:要么说服用户允许行为追踪,要么探索新方法去定向、衡量和优化广告活动。

鉴于iOS的允许追踪率目前徘徊在25-30%之间,大多数移动营销人员将不得不选择后者。

这也意味着,品牌不能像过去一样依赖广告效果追踪来决定投放渠道、是否重新定向以及重新吸引用户,而应当适时调整策略以应对变化。 乍看之下,企业的移动营销似乎只能在谷歌或Facebook的“围墙花园”内实现数据变现。但营销人员不应局限于此。那么,免追踪的方式会引领我们去往什么样的未来呢?

cookie的消亡也带来了新机会

许多营销人员已经未雨绸缪,提前试验并成功找到了免追踪的方法。而根据一项全球消费者调研显示,85%的消费者希望品牌只使用第一手数据。由此可见,免追踪这个方向是正确的。

通过充分利用第一方数据并辅以上下文定向,企业仍然可以有效触达目标用户。第一方数据是由消费者资源分享的,所以,这些数据通常更加精准、一致和及时,能够帮助企业提供个化、相关的客户体验。也正是如此,第一方数据确实可以成为企业实现差异化和推动增长的重要工具。

上下文定向则为企业提供有用的背景信息,帮助其更好地了解和分析客户行为,包括购买历史、地点、重要事件、社交媒体活动等。

当然,新方法的开拓需要思维的转变来打头阵、建基底,但能够采集第一方数据并将其变现的企业已经感受到了与之而来的诸多红利。比如说,当掌握了客户的一手信息,企业可以充分发挥主观能动,自主探寻发展道路,更好地优化广告方案,提升广告效果。

建立和发展第一方数据集

言则容易实践难,开拓新方向最关键的是,营销人员首先需要建立一个数据集以充分了解用户、用户旅程及其从产品或服务中获得的价值,而第一方数据集的质量则取决于数据采集和整理的系统。以下是营销人员需要了解的重要步骤:

首先,在核心产品以及服务中描述出用户及其行为,包括各种接触点、渠道和用户旅程

综合使用分析、MMPs(移动测量合作伙伴)或其他数据采集工具对核心用户的旅程和参与活动进行监测以便采集数据

将CRM或其他业务系统的数据组合到客户数据台(CDP)或客户数据仓库(CDW)等系统,并按照用户画像、细分族群以及营销受众对数据进行整理

通过对流程和工具的投入来增强、运作和管理该系统,使其对内可进行商业智能和分析,对外可向合作伙伴输出、共享或传输数据

以机器学为驱动力

为了充分挖掘第一方数据的潜力,营销人员还需要精通不同数据策略。合适的机器学台可以将绩效提升到更高的水。企业可以整合第一方数据与机器学,从而获得更好的市场洞察,推出高效的营销漏斗底部转化活动来提升广告效果。

事实上,亚太地区的企业已经在实践中收获颇丰。以韩国首家电视家庭购物公司GS SHOP为例,该公司来开始布局移动购物市场。GS SHOP深谙招揽新用户只是第一步,其长期目标是培养忠实顾客。借助于Moloco的机器学解决方案,GS SHOP成功上线了一场重定向广告活动,根据高价值用户购买与购买历史优化产品广告。公司在短短三周内就实现了广告支出的目标回报,每周的ROAS最终超过了4000%。

曾被科技巨头垄断的机器学算法现在越来越亲民,这对行业的发展是利好消息。随着开放式云和机器学的普及,一个更加大众化的广告技术环境无疑能够帮助企业应对千变万化的市场形势,同时提供个化的体验来维持和加速自身业务。显然,未来最成功的品牌将是那些重视技术,购买技术或者与技术合作的品牌,在技术的赋能下,他们可以挖掘一手数据的价值,开辟属于自己的发展道路,并探索“围墙外的世界”。

关于作者

Morden Chen于2020年11月加入Moloco, 目前担任Moloco大中华及东南亚负责人,负责东南亚和中国市场的业务拓展。Morden曾任猎豹移动全球广告总经理,阿里UC国际商业化负责人,在移动互联网广告科技(Ad Tech)领域积累了丰富的行业经验。自2016年常驻新加坡,其对东南亚以及印度等地市场具有深刻的洞察。Morden本科毕业于清华大学,后取得香港中文大学MBA硕士学位。作为中国互联网出海早期参与者,具备丰富的程序化增长及变现经验。

关于Moloco

Moloco致力于为企业提供先进的机器学算法,助力数字经济更加透明、公和高效。开发者和线上零售商可通过Moloco机器学台盘活一手数据,以了解公司业务表现,促进业绩增长。Moloco Cloud DSP(云营销台)助力市场营销人员快速扩大获客规模,并通过实践检验的预测模型实现更大的用户生命周期价值。Moloco Retail Media Platform(零售媒体台)致力于赋能线上零售商与市场建立效果广告业务。Moloco由前谷歌机器学工程师团队于2013年创立,总部位于美国硅谷,目前在美国、英国、韩国、中国、日本和新加坡等国家地区设有9个办事处。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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责任编辑:kj005

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乘第一方数据 探未来发展

2022-07-21 16:02:38   财讯界

 

作者:Moloco大中华区及东南亚销售总监Morden Chen

移动应用营销领域正在发生重要变革。苹果公司已推出应用追踪透明度(ATT)政策,谷歌也在今年年初宣布启动为期多年的计划,通过在安卓系统上构建“隐私沙盒”,以限制与第三方共享用户数据。对于移动应用营销人员来说,他们面临着一项选择:要么说服用户允许行为追踪,要么探索新方法去定向、衡量和优化广告活动。

鉴于iOS的允许追踪率目前徘徊在25-30%之间,大多数移动营销人员将不得不选择后者。

这也意味着,品牌不能像过去一样依赖广告效果追踪来决定投放渠道、是否重新定向以及重新吸引用户,而应当适时调整策略以应对变化。 乍看之下,企业的移动营销似乎只能在谷歌或Facebook的“围墙花园”内实现数据变现。但营销人员不应局限于此。那么,免追踪的方式会引领我们去往什么样的未来呢?

cookie的消亡也带来了新机会

许多营销人员已经未雨绸缪,提前试验并成功找到了免追踪的方法。而根据一项全球消费者调研显示,85%的消费者希望品牌只使用第一手数据。由此可见,免追踪这个方向是正确的。

通过充分利用第一方数据并辅以上下文定向,企业仍然可以有效触达目标用户。第一方数据是由消费者资源分享的,所以,这些数据通常更加精准、一致和及时,能够帮助企业提供个化、相关的客户体验。也正是如此,第一方数据确实可以成为企业实现差异化和推动增长的重要工具。

上下文定向则为企业提供有用的背景信息,帮助其更好地了解和分析客户行为,包括购买历史、地点、重要事件、社交媒体活动等。

当然,新方法的开拓需要思维的转变来打头阵、建基底,但能够采集第一方数据并将其变现的企业已经感受到了与之而来的诸多红利。比如说,当掌握了客户的一手信息,企业可以充分发挥主观能动,自主探寻发展道路,更好地优化广告方案,提升广告效果。

建立和发展第一方数据集

言则容易实践难,开拓新方向最关键的是,营销人员首先需要建立一个数据集以充分了解用户、用户旅程及其从产品或服务中获得的价值,而第一方数据集的质量则取决于数据采集和整理的系统。以下是营销人员需要了解的重要步骤:

首先,在核心产品以及服务中描述出用户及其行为,包括各种接触点、渠道和用户旅程

综合使用分析、MMPs(移动测量合作伙伴)或其他数据采集工具对核心用户的旅程和参与活动进行监测以便采集数据

将CRM或其他业务系统的数据组合到客户数据台(CDP)或客户数据仓库(CDW)等系统,并按照用户画像、细分族群以及营销受众对数据进行整理

通过对流程和工具的投入来增强、运作和管理该系统,使其对内可进行商业智能和分析,对外可向合作伙伴输出、共享或传输数据

以机器学为驱动力

为了充分挖掘第一方数据的潜力,营销人员还需要精通不同数据策略。合适的机器学台可以将绩效提升到更高的水。企业可以整合第一方数据与机器学,从而获得更好的市场洞察,推出高效的营销漏斗底部转化活动来提升广告效果。

事实上,亚太地区的企业已经在实践中收获颇丰。以韩国首家电视家庭购物公司GS SHOP为例,该公司来开始布局移动购物市场。GS SHOP深谙招揽新用户只是第一步,其长期目标是培养忠实顾客。借助于Moloco的机器学解决方案,GS SHOP成功上线了一场重定向广告活动,根据高价值用户购买与购买历史优化产品广告。公司在短短三周内就实现了广告支出的目标回报,每周的ROAS最终超过了4000%。

曾被科技巨头垄断的机器学算法现在越来越亲民,这对行业的发展是利好消息。随着开放式云和机器学的普及,一个更加大众化的广告技术环境无疑能够帮助企业应对千变万化的市场形势,同时提供个化的体验来维持和加速自身业务。显然,未来最成功的品牌将是那些重视技术,购买技术或者与技术合作的品牌,在技术的赋能下,他们可以挖掘一手数据的价值,开辟属于自己的发展道路,并探索“围墙外的世界”。

关于作者

Morden Chen于2020年11月加入Moloco, 目前担任Moloco大中华及东南亚负责人,负责东南亚和中国市场的业务拓展。Morden曾任猎豹移动全球广告总经理,阿里UC国际商业化负责人,在移动互联网广告科技(Ad Tech)领域积累了丰富的行业经验。自2016年常驻新加坡,其对东南亚以及印度等地市场具有深刻的洞察。Morden本科毕业于清华大学,后取得香港中文大学MBA硕士学位。作为中国互联网出海早期参与者,具备丰富的程序化增长及变现经验。

关于Moloco

Moloco致力于为企业提供先进的机器学算法,助力数字经济更加透明、公和高效。开发者和线上零售商可通过Moloco机器学台盘活一手数据,以了解公司业务表现,促进业绩增长。Moloco Cloud DSP(云营销台)助力市场营销人员快速扩大获客规模,并通过实践检验的预测模型实现更大的用户生命周期价值。Moloco Retail Media Platform(零售媒体台)致力于赋能线上零售商与市场建立效果广告业务。Moloco由前谷歌机器学工程师团队于2013年创立,总部位于美国硅谷,目前在美国、英国、韩国、中国、日本和新加坡等国家地区设有9个办事处。

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