“品牌營銷對促進銷售到底有多大幫助?又該如何提升轉化效果?”近年來,隨著營銷環境的不斷變化,廣告主對這一方面愈加關注,因此“品效合一”的概念愈加深入人心。品效合一,顧名思義就是品牌打造和銷售轉化的統一,既要通過廣而告之的宣傳和推廣使品牌深入人心,也要在一定的成本內帶來切實的轉化效果。但這并不容易實現,原因就在于品牌營銷的效果難以準確衡量,很難用數據說話。
為幫助廣告主實現多維度的品牌營銷分析,精準評估營銷轉化效果,達成品效合一的目標,TalkingData推出新產品“騰云品效分析”,通過對營銷投放與銷售轉化間的關聯評估,解決品牌營銷中品效分析難的業務痛點。
直觀來講,傳統廣告監測產品,通常是基于廣告媒介效果評估模式,分析前鏈路的廣告曝光、點擊等數據,但由于前鏈路廣告數據與后鏈路的銷售訂單數據之間相互孤立,無法滿足品牌廣告主追蹤產品銷售轉化、評估營銷ROI的需要。
而TalkingData騰云品效分析基于去標識化技術與智能化算法,可以在安全合規的前提下,將銷售訂單數據與營銷廣告數據進行聯動分析,實現品牌營銷與轉化效果之間的精確歸因。除此之外,騰云品效分析還支持對歸因模型、歸因回溯期、渠道類型、客戶類型等歸因分析條件進行靈活配置,滿足廣告主在不同業務場景下的歸因需求。
TalkingData騰云品效分析通過數據源管理、歸因分析、報表導出三大功能模塊,為品牌營銷廣告歸因提供重要方法論和平臺化工具。
數據自由導入,操作簡單無壁壘
數據源管理模塊支持用戶從當前使用的廣告監測平臺導入和管理數據,同時支持對數據映射關系進行模板預錄入,頁面操作簡單便捷,對使用者技術能力要求較低。
靈活歸因分析,多種配置按需選
在不同業務場景下,對歸因分析的需求也不盡相同。TalkingData騰云品效分析支持廣告主靈活選擇所需數據源,并對歸因分析條件進行多維度配置。產品提供多種歸因模型,包括常見的末次觸點模型,以及線性歸因模型、100%貢獻度線性歸因模型等。除此之外,還支持對歸因回溯期以及品牌、類別、渠道、客戶等訂單數據條件的選擇,場景化、精細化地分析廣告營銷數據與訂單轉化數據間的轉化關聯。
報告輕松導出,效果評估更高效
在對品牌營銷效果進行精準歸因的基礎上,TalkingData騰云品效分析支持廣告主便捷導出數據透視報告,通過包含SOS(成本投入占比)、ROI(投入產出比)、Avg-Spending(平均客單價)等詳盡數據,幫助廣告主高效、精準、多維度地分析評估品牌營銷效果。
騰云品效分析,是TalkingData重點打造的品牌營銷產品矩陣中的重要一環,也是TalkingData助力廣告主實現“品效合一”的重要落地產品。立足于消費品等實體行業對于品效分析評估的需要,基于TalkingData的強大數據能力與豐富MarTech服務經驗,為品牌廣告主解決轉化鏈路歸因分析的難題,在安全合規的前提下以數據智能驅動ROI穩步提升。
