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　　100多年前，營(yíng)銷先驅(qū)、百貨商店之父約翰·沃納梅克提出的廣告界“哥德巴赫猜想”：“我知道我的廣告費(fèi)有一半是浪費(fèi)的，但我不知道是哪一半。“在如今的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷時(shí)代，這個(gè)問(wèn)題仍然存在。

　　互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷與傳統(tǒng)營(yíng)銷最大的差別是數(shù)據(jù)化、可定向、可追溯。但是由于各媒介渠道數(shù)據(jù)互不打通、廣告曝光與銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)難以連接，各家媒體平臺(tái)都無(wú)法做出全面準(zhǔn)確的價(jià)值貢獻(xiàn)評(píng)估。營(yíng)銷者除了要思考我的廣告預(yù)算有多少浪費(fèi)掉了，以及浪費(fèi)在了哪里，同時(shí)還要搞清楚對(duì)各 KPI 貢獻(xiàn)最大的媒體，以便后續(xù)優(yōu)化媒介組合和調(diào)整預(yù)算分配。

　　杰瑞·卡普蘭在《人工智能時(shí)代》中提到，人工智能就是讓人類的“未來(lái)像過(guò)去一樣”，讓人類的工作和生活都變得簡(jiǎn)單和高效。有了人工智能和數(shù)據(jù)的加持，nEqual 恩億科正在努力讓營(yíng)銷變得像朋友溝通一樣的溫暖和精準(zhǔn)。同時(shí)，在數(shù)據(jù)和技術(shù)的加持下，力爭(zhēng)去解決困惑營(yíng)銷者100多年的“哥德巴赫猜想”，幫助營(yíng)銷者找回丟失的“另一半”。

　　nEqual 恩億科借助歸因分析技術(shù)為廣告主實(shí)現(xiàn)對(duì)在線營(yíng)銷中的用戶全觸點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析和管理，并基于此給出詳細(xì)的在線營(yíng)銷渠道轉(zhuǎn)化歸因分析。以某護(hù)膚品牌的 OTV 投放實(shí)踐為例，高效利用歸因分析，可以發(fā)現(xiàn)最佳頻控設(shè)置，減少浪費(fèi);發(fā)現(xiàn)對(duì)不同人群的追投策略設(shè)置;及有助于最終轉(zhuǎn)化的最佳媒介組合和預(yù)算搭配。

　　實(shí)踐案例

　　品牌：某護(hù)膚品牌

　　主要需求：該品牌在各大視頻媒體投放后，收集到不同轉(zhuǎn)化信息(Leads 和購(gòu)買(mǎi))，品牌希望看到不同視頻媒體對(duì)人群觸達(dá)和最終轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)和價(jià)值，優(yōu)化未來(lái)投放計(jì)劃。

　　解決方案：建立在線營(yíng)銷多觸點(diǎn)歸因分析模型，追溯人群在產(chǎn)生轉(zhuǎn)化前，被曝光過(guò)的媒體和廣告，評(píng)估各媒體和不同廣告頻次的貢獻(xiàn)度。

　　分析對(duì)象：指定時(shí)間段內(nèi)品牌 OTV 廣告觸達(dá)人群和指定追溯期內(nèi)的留資或購(gòu)買(mǎi)人群，并按購(gòu)買(mǎi)渠道和購(gòu)買(mǎi)頻次將轉(zhuǎn)化人群分組。

　　洞察1：發(fā)現(xiàn)最佳頻控設(shè)置，減少預(yù)算浪費(fèi)：80%以上的首次購(gòu)買(mǎi)，只需要被視頻廣告觸達(dá)4次

　　視頻廣告對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為有正向影響是毋庸置疑的，但頻次如何設(shè)置效率最高卻難以確定。經(jīng)過(guò)觸媒頻次分析，發(fā)現(xiàn)：

　　• 對(duì)比于未被廣告觸達(dá)的消費(fèi)者，被視頻廣告觸達(dá)的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)次數(shù)更多;

　　• 多次廣告觸達(dá)能提升消費(fèi)者多次購(gòu)買(mǎi)的比例：在多次購(gòu)買(mǎi)人群中，曾被視頻廣告多次觸達(dá)的比例遠(yuǎn)高于單次觸達(dá)的;在多次購(gòu)買(mǎi)人群的分組1中，被廣告多次觸達(dá)的占比甚至是單次觸達(dá)的2.6倍。

　　但是，并不是觸達(dá)次數(shù)越多轉(zhuǎn)化效率越高。經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)化效果分析，發(fā)現(xiàn)：

　　1. 不同類別的客戶在首次購(gòu)買(mǎi)前被廣告觸達(dá)的頻次不同：80%以上已購(gòu)買(mǎi)過(guò)品牌產(chǎn)品的老客被廣告觸達(dá)3次就會(huì)進(jìn)行再一次購(gòu)買(mǎi)，從未消費(fèi)過(guò)品牌產(chǎn)品的新客則需要更多次的廣告觸達(dá)才會(huì)產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為;

　　2. 但整體而言，80%以上的首次購(gòu)買(mǎi)，只需要被視頻廣告觸達(dá)4次就能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化。

　　洞察2：對(duì)無(wú)再次購(gòu)買(mǎi)人群做針對(duì)性重定向，直接購(gòu)買(mǎi)者采用策略性避投

　　經(jīng)過(guò)觸媒路徑分析，發(fā)現(xiàn)：

　　• 可以量化用戶經(jīng)不同媒體觸點(diǎn)影響后產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的比例、再次購(gòu)買(mǎi)的比例、及無(wú)再次購(gòu)買(mǎi)的人群比例;

　　• 無(wú)再次購(gòu)買(mǎi)的人群比例較高，可針對(duì)占比較大的無(wú)再次購(gòu)買(mǎi)潛客人群，做針對(duì)性重定向投放以促進(jìn)二次轉(zhuǎn)化;

　　• 在 campaign 營(yíng)銷期間，重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的直接轉(zhuǎn)化的比例高于被廣告曝光后再進(jìn)行二次購(gòu)買(mǎi)的人群比例，因此可對(duì)直接轉(zhuǎn)化者進(jìn)行策略性避投，減少浪費(fèi)。

　　洞察3：發(fā)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)較大的媒體

　　經(jīng)過(guò)觸媒分析和分媒體轉(zhuǎn)化分析，發(fā)現(xiàn)：

　　• 不同購(gòu)買(mǎi)渠道和購(gòu)買(mǎi)頻次的轉(zhuǎn)化人群在各視頻媒體分布差異較大，例如：線下門(mén)店新客在視頻媒體 F 分布較多;電商平臺(tái)老客則更多集中在視頻媒體 B;

　　• 各媒體獨(dú)占的和重合的用戶分析發(fā)現(xiàn)，多個(gè)視頻媒體人群重合度較小，各媒體的獨(dú)占用戶比例超過(guò)八成;

　　• 不同媒體的人群覆蓋范圍、CTR、從曝光到購(gòu)買(mǎi)的轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)表現(xiàn)差異較大。如果以人群覆蓋最大化為 KPI，視頻媒體 F、B 和 G 表現(xiàn)較好;如果只看轉(zhuǎn)化，視頻媒體 A 和 C 表現(xiàn)最佳;如果既追求人群覆蓋，又追求購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化，B 媒體表現(xiàn)最佳。

　　人工智能時(shí)代的到來(lái)，技術(shù)的發(fā)展讓太多的不可能成為可能，數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能夠解決困擾營(yíng)銷者百年之久的“哥德巴赫猜想”，也能為企業(yè)、為社會(huì)、甚至為人類都帶來(lái)顛覆性的改變。在這樣的大趨勢(shì)下，企業(yè)必須要充分重視數(shù)據(jù)的重要性，并善于利用數(shù)據(jù)技術(shù)提高和創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

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本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)技術(shù)解決了困擾營(yíng)銷者100年的“哥德巴赫猜想”

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