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汽车精准营销,怎样算“准”?数据和 AI 技术是这样做的

数据智能时代,借助不断涌现的技术手段,越来越多的车企持续进行“精准营销”。但其中所谓的“精准”,更多的是依靠媒体的标签能力,存在诸多弊端。对车企投放而言,重要的是寻找“有购买意向”的人群,这无法完全通过媒体标签实现。

近期,nEqual 恩亿科 通过助力某车企搭建 DMP 数据管理平台,细化精准目标人群的定义,助力品牌真正触达有“购车意向”的人群,并在实际投放中实现多维度营销效率的提升;通过全流程自动化精准投放,重塑车企在线营销的业务流程,实现真正意义上的以数据驱动业务升级。

一、车企精准投放现存三大弊端,无法真正触达有购车意向的人群

1. 媒体标签无法准确定义 TA:媒体通常是以自身积累的数据建立用户属性标签并通过组合标签进行投放,标签组合作为对品牌目标人群描述的“翻译”,只是尽量接近品牌想要的目标人群,而不是真正的准确定义。

2. 各媒体标签规则不一致:各媒体用于定义用户的数据类型和定义逻辑各不相同,对广告主的 TA 定义存在差异,无法确保各个媒体精准投放人群的一致性。

3. 目标人群精准程度无法监测和评估:多数媒体不支持对精细投放进行第三方监测和效果验证,只能通过泛化的整体指标进行衡量,缺乏准确的 TA 表现数据,无法进行持续优化。

汽车精准营销,怎样算“准”?数据和 AI 技术是这样做的

二、全流程自动化精准投放,触达购车意向人群

1. 数据打通&处理:使用行业领   先参数映射算法,解决了因为行业限制,消费者媒介行为数据很难与官网访客人群统一识别的问题,实现营销受众与官网访客的统一识别,且准确率在90%以上;并为企业私域数据补充更多标签;

2. 定义“购车意向”人群:基于数据算法、经验规则和品牌一方标签体系,依据车型圈定“购车意向”人群,并按人群价值排定优先级,对人群进行分组精准投放;

3. 投放管理&优化:一站式精细管理在线营销,确保投放效果且实时优化,具体包括:

AI 智能自动更新全库人群数据,确保每次投放人群定向准确;

建立避投名单,减少曝光浪费;

依赖 nEqual Serving,实现分人群精细化投放管理、多版创意效果测试和多媒体联合频控;

运用行业领   先 AI 模型预测,准确预估广告点位 CTR 效果,监控点位表现,并在系统中实时展现和预警。

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三、真正触达有购车意向的人群,投放效果显著提升

1. 在多个媒体上实现购车意向人群的精准触达::准确定义“购车意向”人群;统一指导各个媒体投放,确保触达人群一致性;可分人群做统一的投放效果衡量;投放经验可复用,实现“一次人群细分,多次人群定向”;

2. 实现多维度营销效率提升:在某次投放中,多款车型的 CTR 和平均停留时长都有显著提升,CTR提升133%,访客平均停留时长提升96%;

3. 重塑业务流程,真正意义上以数据驱动业务升级:此次投放只是 nEqual 恩亿科 为该车企搭建品牌一方 DMP 后的精细营销的一环,全流程自动化投放重塑了企业的业务流程;DMP 还实现了对更多业务每一环的全链路管理,实现真正意义上的以数据驱动业务升级。

2018年中国汽车行业销量出现二十八年来首   次下滑,加之新能源汽车市场的逐步发展,汽车行业竞争日趋激烈。面对增长放缓、竞争激烈的现状,越来越多的车企开始采取数字化变革作为发展策略。在为宝马、广汽菲克、东风日产等知名车企提供多年的数据智能服务中,nEqual 恩亿科 以数据和技术为支撑,已经打造了多个客户认可的创新应用,该车企的数据运用和投放精细化管理就是创新实践之一。未来,nEqual 恩亿科 还将结合各品牌特点与切实业务需求,全面协助车企拉近与消费者的距离,实现超级消费者体验,用数据和技术赋能智慧商业,帮助车企加速数字化变革的进程,构建可持续发展的商业竞争力。

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