如何像专业的数据分析师一样,把广告投给最有可能掏钱的用户

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作为普通的广告主,没有专业的训练和培训,如何用好大数据,让投放更精准?希望读完本文的你,能有所得。enjoy~

每一个广告主都有这样一个希望:用最少的广告费获得最大的效益!

如何用最少投入获得最大收益呢?广告主们盯紧了“精准投放”。

顾名思义,精准投放,就是“精准”的把广告,投放到最有可能购买的人面前,最好用户看到广告就直接点开下单

在这种期待下,一旦有人告诉他:“我们可以更精准的投放广告,你想投给谁,就能投给谁”的时候,广告主很难不为之动心。

那么,这种“想投给谁,就投给谁”的广告是怎么实现的呢?

常见的方法是:大数据供应商,通过日常抓取用户的搜索行为、点击行为等,为用户建立一个个的标签,广告主从中选择自己想要的客户数据,进行精准投放。

比如,一个在今日头条投放吸尘器广告的朋友认为:“家里有地毯的人会需要吸尘器去打理”,理所当然的,他的用户应该带有“地毯”标签,于是他在数据库里找到了近半年在京东购买过地毯的用户,精准的针对他们进行投放。

如此“精准”的定向,应该很快就有“精准”用户上门了吧?

然而投放结果却并不如预期般理想,他不禁问我:

“后台的数据,别说点击量了,连展示量都少的可怜,究竟是哪出了问题呢?”

有着类似问题的案例远不止上面这一例。

广告主对于精准用户的追求,加上某些机构添油加醋的渲染,使得大家对于大数据“精准”的预期越来越高,越来越依赖。好像只要有了大数据,广告就一定可以更精准、更有效。

可惜,实际的数据可能会让他们大失所望。根据我国近年来的调查数据显示,在2010年左右,广告行业实现了大数据技术引导投放,之后的两年里,广告投放费的GDP占比反而疯狂上涨,而在此之后,人们显然认识到大数据的局限性,涨幅有所下降,可惜占比仍然居高不下。

简单的说,在大数据精准投放的加持下,广告投放的成本收益比反而降低了

你可能会觉得好奇,为什么会如此?难道是大数据不够精准吗?

当然不是。

要知道,一流的广告人做的广告,之所以投放产出比高,是因为他们抓住了用户的动机

至于大数据呢?确实精准的抓取并记录了用户的行为,并为其详细归类,然而如何理解和利用这些大数据,依然需要专业广告人的把控。

换句话说,大数据可以让对人性有了解的广告人,更精准的做出判断,但是对普通人来说,也不过是一对数字而已。

那么,作为普通的广告主,没有专业的训练和培训,又该怎么处理这些大数据呢?

今天我们就讲一下,我们如何用好大数据,让投放更精准。

“有效标签”和“关联标签”

像刚刚我朋友的吸尘器投放案例,他选择了“地毯”标签的理由是:吸尘器其中一个使用场景是地毯。

在他看来,买了地毯,就肯定要打理地毯,既然要打理,就会需要工具,吸尘器是个可以帮用户省事儿的工具,所以用户会需要,还因此特地建了一组定向到有过地毯购买记录用户的广告计划。

是不是觉得合情合理?投放不出去一定是大数据不好咯?

其实不然。“买地毯的人需要买个吸尘器才好打扫”,这是商家的认知。事实上地毯确实不易清理,最好搭配一个吸尘器。只可惜,这并不是用户的想法

我们看看商家的认知:“地毯需要搭配吸尘器才容易打扫”,一个有地毯的人,有可能会想要买个吸尘器,但是他购买吸尘器的动机并不是因为他买了地毯,而是因为不易清扫。所以,寻找真正为打扫家而累的用户,才是正解

买地毯的用户,我们来猜猜会是什么人?小年轻刚租了房子、新婚夫妇搬进新家,甚至可能坐在家里刷购物APP突发奇想……而一张地毯面积大概不到两平米,如果不好清扫,这些心血来潮的用户是选择卷起来不用的概率大,还是买个2000多元的吸尘器概率更大呢?

大部分广告主,习惯去运用直观可见的单一属性,机械的将市场上存在某些相似的用户归类在一起,将关键词用户行为之间的相关关系,误解为因果关系。

就好像冰淇淋销量增加的时候,溺水人数同比增加,并不能得出冰激凌热卖导致溺水。而是天气炎热导致冰激凌热卖和水上运动人数增加,而基数增加,溺水人数必然按比例增加。

那么“地毯需要吸尘器打扫才干净”这件事中,“地毯”和“吸尘器”是相关关系,“吸尘器”和“更方便更干净的清理工作”才是因果关系。

回过头来,我们观察一下朋友圈中会购买高价小家电、并为此欣喜的人,往往是新手妈妈、家庭主妇。因为她们需要真正可以帮得上忙的清扫工具来减轻她们的工作量。所以,应当去针对“希望清扫变得更轻松”的人群,而不是“买地毯”的人群抓取关键词。

可见,理清投放关键词,与产品间的关系,是我们必须要做的功课。

优先关注发出消费信号的用户

侦查学家艾德蒙·洛卡德认为,当人们在实施某个行为时,总会跟各种各样的物质发生接触和互换关系。

对应的,大数据时代,用户的每一个行为,都会在他接触过的地方留下数据。而这些数据,就是一个个的消费信号,分析、整理这些信号,就可以帮助我们我们侦查用户的状态、预测用户的行为。

还是刚刚那个吸尘器的例子。当你意识到地毯和吸尘器之间的关系时,你需要的,不是立刻投放“地毯”这个关键词,而是要去探索地毯清扫行动之间的关系。

我们先来谈谈为什么“地毯”关键词无效:

不管是在实体门店,还是电商平台,你会发现:

  1. 大部分用户买地毯是因为好看,买回去点缀家饰,此时的他们并不会过多的考虑打扫的问题,就算有些许的顾虑,也会被销售人员三言两语的打发掉,给用户一种打理非常轻松、简单的感觉;
  2. 如果在购买时就充分意识到了日后的打理会很麻烦,多半就不会买了;
  3. 等买回去,用了一段时间,发现地毯容易脏、很难打扫、但又必须得打扫的时候,往往是因为一些因素的触发。

而这些因素可能触发“购买吸尘器”这个行为,也可能触发“扔掉地毯”这个行为。我们没有数据证明“当用户发现地毯难以清扫时,用户会选择购买吸尘器”,那么“地毯”这个关键词,显然并不“精准”。

我们再来说说正确的抓取、分析信号的状态:

购买了吸尘器的用户们都在哪?最容易找到他们的地方,大概就是电商平台吸尘器产品的评论页了。如果你认真翻阅过电商平台上一些热门吸尘器的售后评价,就会发现,下面这几个关键词的出现频率非常高:

  1. 人的毛发;
  2. 零食碎屑;
  3. 猫/狗毛。

综合这些信息,我们就可以归纳出,激发用户购买动机的,并不是地毯,而是家里地面上那些难以清理的小型垃圾——当优化师捕捉到了这个信号,就可以做出对应的投放策略了。

比如,吸尘器要找的用户中,有一部分是总买零食的年轻家庭、有小小孩的、有猫狗的、甚至是家装风格以浅色为主的用户(相比深色,浅色地面更容易发现掉落的垃圾)。

对应的,可以把广告定向投放近期刚刚开始在京东平台购买宠物粮食的用户,或是短期内有过浅色装饰建材购买记录的用户,也可以是经常买小朋友玩具或零食的用户……等等。

尽量保持与动机型用户的同频

洞察到用户的消费动机之后,是不是就代表,只要我们把产品信息推送给他,就一定能把产品卖出去呢?

并不一定。当然,此时如果你投放,效果会比拍脑瓜子用“地毯”这类相关词汇投放会好很多。但是这还不够。你还需要进一步考虑,你的产品层级,是否和用户的消费水平、习惯在同一个层级上

比如我们卖的是RMB2000+的吸尘器,那么对应的:

  1. 什么消费水平的用户,会成为我们的目标用户呢?
  2. 他们对这一类产品、对生活的要求是什么?
  3. 同样是吸尘器,该推荐最新款给用户?还是该推荐正在做活动的经典款?
  4. ……

这都需要进行数据搜集和分析。

多数情况下,品牌方对于数据搜集的理解就是搜集客户静态数据和交易数据:

比如,静态数据就是客户的静态数据文件,如姓名、地址、联系电话、年收入之类的背景档案;

而交易数据则是流动的,如交易商品属性、规格、活动参与数据及客服记录等,以及商品特性编码,用来记录与交易商品本身相关的价格、产地、功能描述、口碑数据等信息。

这些数据当然很重要,是我们用户画像的重要指向部分。

但是更容易发现精准关键词的地方,是客户交易的商品本身。在同类用户同期消费的产品上,我们更容易搜集到更具分析价值的信息。

这位吸尘器投放的朋友,后来在调取平台数据时就发现:同一平台购买过吸尘器的用户中,很多还购买了除霾仪、空气净化器、洗碗机等消费升级类的电器,我们就可以通过分析这些关联产品,预测吸尘器目标用户的购买能力,选款等要求。

当我们发现购买吸尘器的很多用户都同时购买了某品牌的A型净化器,那么可以判断A型净化器就是这款吸尘器的关联品牌。

假设A型净化器售价3000元,而同一个平台销售的其它其它品牌的净化器的均价为1500元,在该平台同类产品销售数量中,只占28%。也就是说,A型净化器在该平台,属于高价商品。

而它与我们想要推广的吸尘器是关联产品,说明我们的吸尘器用户群体,和A型净化器的一样,目标用户都是消费能力高、对生活品质追求高的用户。所以,我们在投放时,就应该关注高消费能力,高生活水平要求的用户,创意、落地页风格等都需要和这类用户的特征匹配。

 

作者:婷婷(公众号:信息流广告精准投放),11年媒体人,前今日头条资深文案策划师,现极效营销运营总监,文案MAP理论、信息流投放TIPS方法论提出者。

本文由 @婷婷 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议

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评论
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  1. 太厉害了,通过这方面举一反三能够起到很大的作用

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  2. 想法是对的,先了解用户的为什么需要,但是按目前的实际情况,很难准确获取到这些数据,所以简单粗暴的方法就是根据顾客是否浏览过吸尘器,进行推广时最简单的,品牌、价位、规格等等都能大致获取到

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    1. 嗯,本文是基于可以获取这些数据而言的

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    2. 如果找的是已经浏览过吸尘器的客户,投放思路还要再调整,可参考购买五阶段模型

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    3. 恩恩,分析的很透彻,这个肯定是后期的方向 ;-)

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  3. 很不错的分析,看得到背后的逻辑

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  4. 厉害了,学习了

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  5. 非常同意,要挖掘背后的东西,相关不代表因果

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  6. 分析有理有据

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