在消費(fèi)升級(jí)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等因素的推動(dòng)下，國(guó)內(nèi)美妝護(hù)膚市場(chǎng)在規(guī)模上得到了快速增長(zhǎng)；與此同時(shí)，品牌面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也越來越復(fù)雜，新創(chuàng)品牌、國(guó)貨、國(guó)際奢牌等多方玩家不斷涌現(xiàn)，各種媒體渠道、電商平臺(tái)的營(yíng)銷手段層出不窮，變幻多樣。

該國(guó)際知名美妝集團(tuán)作為美妝護(hù)膚品行業(yè)中的領(lǐng)導(dǎo)者，在面對(duì)國(guó)內(nèi)復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境及數(shù)字變化始終展現(xiàn)出相當(dāng)迅速的反應(yīng)能力，本項(xiàng)目通過積極“擁抱”數(shù)據(jù)與“融合”數(shù)字化營(yíng)銷戰(zhàn)略與規(guī)則，基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合不斷豐富并完善消費(fèi)者認(rèn)知-興趣-購(gòu)買-忠誠(chéng)的決策路徑，探索以消費(fèi)者為核心的體驗(yàn)優(yōu)化與升級(jí)，基于營(yíng)銷表現(xiàn)衡量與效果評(píng)估尋找優(yōu)化突破口，助力該集團(tuán)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)降本提效，保持持續(xù)增長(zhǎng)，不斷擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模。

實(shí)施時(shí)間：

開始時(shí)間：2021年01月01日

截止時(shí)間：2021年12月31日

應(yīng)用場(chǎng)景

A. 完善用戶畫像，賦能會(huì)員精準(zhǔn)溝通

• 利用TalkingData三方數(shù)據(jù)能力，豐富并完善該美妝集團(tuán)旗下各品牌消費(fèi)者特征。

• 還原曝光客群（Awareness）及消費(fèi)者（Purchaser）互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽, 定位廣告受眾與消費(fèi)者之間特征差異。

• 全方位洞察品牌目標(biāo)消費(fèi)者的互聯(lián)網(wǎng)屬性、媒體習(xí)慣與興趣偏好等。

• 通過消費(fèi)者畫像洞察，驅(qū)動(dòng)投放策略制定，指導(dǎo)品牌個(gè)性化公域用戶觸達(dá)策略。

例如，選擇最受該客群歡迎的APP作為獲客渠道。

例如，以年齡預(yù)測(cè)、性別預(yù)測(cè)、城市等標(biāo)簽定位粗顆粒度的精準(zhǔn)營(yíng)銷人群。

例如，選擇與消費(fèi)者群體具備相同或相似的高顯著性特征進(jìn)行客群拓展，擴(kuò)大潛在目標(biāo)客群。

B. 活躍流量高潛模型構(gòu)建，助力效果提升

• 基于建模分析，篩選互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)質(zhì)、高潛轉(zhuǎn)化客群。

• 在公域觸達(dá)流量中進(jìn)行目標(biāo)高價(jià)值TA篩選，提高曝光轉(zhuǎn)化效率。

C. 后鏈路分析歸因報(bào)告，指導(dǎo)媒介策略

• 動(dòng)態(tài)追蹤投放效果，敏捷調(diào)整投放人群包及策略。

• 多維度、量化分析投放曝光帶來的銷售轉(zhuǎn)化，為品牌提供媒介洞察。

• 計(jì)算多觸點(diǎn)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)，賦能長(zhǎng)期營(yíng)銷策略。

• 該美妝集團(tuán)旗下品牌進(jìn)行數(shù)字化營(yíng)銷的公域渠道眾多，消費(fèi)者與廣告受眾無法聯(lián)動(dòng)，難以衡量廣告投放實(shí)際帶來的轉(zhuǎn)化增益效果，從而無法完整構(gòu)建消費(fèi)者從廣告曝光到轉(zhuǎn)化的營(yíng)銷閉環(huán)路徑，無法評(píng)估廣告活動(dòng)表現(xiàn)、媒體營(yíng)銷效果。而如何布局有效的媒體組合，合理的預(yù)算分配，一直以來都是公域廣告營(yíng)銷的重要課題。

面臨挑戰(zhàn)

• 該美妝集團(tuán)自有數(shù)據(jù)的標(biāo)簽維度主要是一方CRM（客戶關(guān)系管理）中所不斷積累的會(huì)員信息及其購(gòu)買行為所解析，缺少互聯(lián)網(wǎng)屬性相關(guān)的媒體習(xí)慣與興趣偏好等，對(duì)于潛客和品牌曝光用戶的可洞察維度更是少之又少，不足以支撐完整的用戶畫像，難以賦能公域觸達(dá)策略。

• 在有限的廣告效果評(píng)估指標(biāo)維度中，廣告營(yíng)銷ROI提升遇到瓶頸，在有限的媒體預(yù)算下，需要更精準(zhǔn)的人群觸達(dá)策略，做到目標(biāo)人群覆蓋更大化、轉(zhuǎn)化效率更優(yōu)化、投入效益更大化，這些都是數(shù)字化營(yíng)銷中不可避免的挑戰(zhàn)，也是本次項(xiàng)目的亟需解決的命題。

應(yīng)用技術(shù)與實(shí)施過程

本項(xiàng)目基于該美妝集團(tuán)所建立的集數(shù)據(jù)收集、處理、洞察、應(yīng)用于一體的客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)，借助全域數(shù)據(jù)源整合、已沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)中臺(tái)與業(yè)務(wù)中臺(tái)的互聯(lián)，充分盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，賦能業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，支持CRM、媒體、電商等渠道精準(zhǔn)投放。

• ID-Mapping：串聯(lián)不同數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，打破公域廣告營(yíng)銷與私域營(yíng)銷轉(zhuǎn)化兩座數(shù)據(jù)孤島壁壘，實(shí)現(xiàn)全域營(yíng)銷閉環(huán)，使得廣告帶來直接轉(zhuǎn)化效果得以衡量，完整復(fù)現(xiàn)消費(fèi)者全鏈路。這完全得益于TalkingData的數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)，將來自每個(gè)觸點(diǎn)的客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有意義的、精準(zhǔn)的、基于授權(quán)的唯一標(biāo)識(shí)符，保證數(shù)據(jù)圖譜具有準(zhǔn)確性、可觸達(dá)性、隱私安全性、靈活性以及規(guī)模性，使復(fù)雜、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客群獲取與維系成為可能。

• Tagging Enrichment：基于TalkingData豐富的數(shù)據(jù)和算法形成7大類、900+標(biāo)簽，為該美妝集團(tuán)提供月度標(biāo)簽增補(bǔ)，豐富活躍消費(fèi)者的觸媒屬性、行為特征與偏好，提供多維度的用戶畫像，定位品牌核心客群的基本屬性與顯著特征，獲取深度消費(fèi)者洞察，以賦能精細(xì)化人群運(yùn)營(yíng)以及公域精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)。同時(shí)，通過領(lǐng)先的精度和極少的數(shù)據(jù)損失來匹配各種身份類型，從而創(chuàng)建更精準(zhǔn)且完整的用戶畫像。

• TA Scoring：借助算法模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)正負(fù)樣本的特征，習(xí)得預(yù)測(cè)能力，從而預(yù)測(cè)每個(gè)目標(biāo)受眾的轉(zhuǎn)化可能性，篩選具備高潛轉(zhuǎn)化可能性的人群實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷，從而提升觸達(dá)效率，提升ROI。

• CPO/MTA ROI分析：廣告投放歸因，助力投放效果透明化、可追溯、可優(yōu)化。

• CPO（投放歸因報(bào)告）：基于TalkingData的ID-Mapping能力，打通后鏈路轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)和廣告投放數(shù)據(jù)，衡量不同維度（人群包、媒體、頻次等）曝光人群的轉(zhuǎn)化效率，輸出多維度報(bào)告，指導(dǎo)投放策略。具體來說，將廣告曝光行為與消費(fèi)購(gòu)買行為對(duì)撞，進(jìn)行效果歸因，量化投放成果。從曝光UV、頻次、TA%等維度，進(jìn)階至投資回報(bào)率、獲客成本等維度，通過多維度量化分析投放曝光帶來的銷售轉(zhuǎn)化，為品牌提供媒介洞察，助力快速?zèng)Q策廣告營(yíng)銷活動(dòng)效果。對(duì)比其他評(píng)估指標(biāo)，CPO顯然是更強(qiáng)大的指標(biāo)：無論每個(gè)訂單產(chǎn)生多少銷售，CPO都保持不變。此外，CPO是一個(gè)絕對(duì)值，能體現(xiàn)每筆訂單的實(shí)際投放成本。例如，如果消費(fèi)者為每筆訂單支付10元，這就是很明確的數(shù)字參考。

• MTA（多觸點(diǎn)歸因分析）：通過馬爾科夫鏈模型，計(jì)算去除某一渠道對(duì)最終轉(zhuǎn)化造成的影響，統(tǒng)計(jì)多觸點(diǎn)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)，解鎖某一場(chǎng)景下的最優(yōu)渠道與階段組合，從而實(shí)現(xiàn)洞察消費(fèi)者的最佳路徑，幫助品牌多維度調(diào)優(yōu)媒介組合策劃，賦能長(zhǎng)期營(yíng)銷策略。所以，在跨渠道且隱私無憂的條件下，通過對(duì)線上線下數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地解析并連接，便可以衡量基于授權(quán)的營(yíng)銷活動(dòng)的效果。此流程允許每一個(gè)消費(fèi)者觸點(diǎn)與真實(shí)用戶進(jìn)行綁定連接，以便品牌跨渠道分析營(yíng)銷活動(dòng)效果并深入了解購(gòu)買路徑。

品牌可以將MTA融入到日常投放流程中，用于日常投放分析，例如投放前根據(jù)MTA歷史投放歸因結(jié)果調(diào)整投放策略，投放中可每日根據(jù)前日表現(xiàn)進(jìn)行優(yōu)化再調(diào)整。另外，也可以用于促銷場(chǎng)景，在大促前尋找機(jī)會(huì)、大促后復(fù)盤策略，例如在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)前后進(jìn)行投放效果總結(jié)分析，同時(shí)結(jié)合品牌自身經(jīng)驗(yàn)，不斷優(yōu)化投放策略。

商業(yè)變化

在“數(shù)據(jù)賦能精準(zhǔn)營(yíng)銷”項(xiàng)目的長(zhǎng)期服務(wù)過程中，TalkingData為該美妝集團(tuán)累計(jì)提供數(shù)十億的三方標(biāo)簽補(bǔ)充服務(wù)，不僅豐富了用戶洞察維度，為精細(xì)化人群運(yùn)營(yíng)提供了更多的標(biāo)簽篩選維度，而且擴(kuò)充了建模特征庫(kù)，為構(gòu)建人群高潛模型提供了特征基礎(chǔ)，以提升模型精度；

• 2021年ID-Mapping平均匹配率達(dá)到85%+

• 全量會(huì)員互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽增補(bǔ)，平均每ID使用標(biāo)簽80+個(gè)

數(shù)據(jù)賦能效力總結(jié)

• 為該美妝集團(tuán)旗下全線品牌的160+波campaign提供精準(zhǔn)化人群策略、目標(biāo)人群包及高潛人群包，對(duì)比品牌自有消費(fèi)者數(shù)據(jù)的再觸達(dá)效果，數(shù)據(jù)賦能的精準(zhǔn)化營(yíng)銷人群可提升轉(zhuǎn)化效率3-9倍，實(shí)現(xiàn)ROI 2-28 （受產(chǎn)品客單價(jià)影響）

相關(guān)企業(yè)介紹

• TalkingData

TalkingData成立于2011年，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)服務(wù)提供商。TalkingData秉承“數(shù)據(jù)改變企業(yè)決策，數(shù)據(jù)改善人類生活”的愿景，圍繞TalkingData SmartDP數(shù)據(jù)智能平臺(tái)構(gòu)建“連接、安全、共享”的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用生態(tài)，致力于用數(shù)據(jù)+算法的能力為合作伙伴創(chuàng)造價(jià)值，幫助商業(yè)企業(yè)和現(xiàn)代社會(huì)實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的智能化轉(zhuǎn)型。

· 某國(guó)際知名美妝集團(tuán)

某國(guó)際知名美妝集團(tuán)致力于發(fā)展美麗事業(yè)已有超過100年的歷史。集團(tuán)旗下?lián)碛?0+個(gè)多元而互補(bǔ)的國(guó)際品牌，2020年全球銷售額高達(dá)200+億歐元，在全球擁有80000+名員工。作為全球領(lǐng)先的化妝品公司，產(chǎn)品遍布各種銷售渠道進(jìn)行銷售，包括大眾市場(chǎng)、百貨公司、藥妝店與藥房、美發(fā)沙龍、旅游零售、品牌零售和電子商務(wù)等渠道。集團(tuán)的研發(fā)和創(chuàng)新，以及多達(dá)4000+人的專屬研發(fā)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)是集團(tuán)的核心策略，他們致力于在全球各地滿足消費(fèi)者對(duì)美的需求和渴望。

來源：數(shù)據(jù)猿