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品牌数据银行初步解读(1.2)

2019-09-03 11:17:51

品牌数据银行对于广告主的作用


站在品牌方的角度,品牌数据银行的价值体现在投放效果衡量、营销维度策略,与营销投放应用三个主要领域。


全面的广告效果的衡量维度


首先,品牌数据银行提供给品牌方一个全新的完整视角,通过这个视角,能够了解多个此前从来没有使用过的、用于衡量营销效果的维度。


品牌数据银行初步解读(1.2)


从上面的截图,你可以看到,阿里数据银行不仅仅提供了常见的广告投放的基础指标“认知”,还有另外三类指标:“兴趣”、“购买”和“忠诚”。


其实,即使是“认知”也跟我们一般意义上讲的广告的展现量(impression)不一样,它包含了普遍意义上的广告的展现和点击,也包含了受众进入品牌店铺或者在淘宝上进行品牌词搜索等行为的相关数据。而兴趣、购买和忠诚,则基本上是由淘内的用户购物相关行为所定义的。


也就是说,品牌数据银行其实是把前端营销(主要是广告&营销活动)和推广之后用户在淘内所产生的行为关联了起来,不仅仅帮助品牌方查看广告投放本身产生了多少曝光和“认知”,还能看到这些曝光之后,受众在淘宝上的行为有没有发生变化。


如果,某次花了3000万人民币的广告做出之后,淘内的用户基本上没有人搜索你的品牌或是进入你的商品旗舰店,你一定会质疑之前的广告投放是不是真的有效果。


通过品牌数据银行,淘宝把前端的广告数据和后端的购物行为关联起来,构建起一个能够结合“品牌推广”和“转化效果”连动的监测体系,从而希望透过它实现品牌广告投放真正的效果追踪。


品牌数据银行能够覆盖阿里全系广告体系,所以通过上面的机制,基本上看到的体系内所产生的转化效果。所以,阿里广告的价值能够通过数据银行更好的查看效果,而别家的广告就没有这个优势了,这就是为什么我前面所讲的阿里推出品牌数据银行是为了能够进一步强化外界(包括品牌方和生态伙伴)对阿里系营销资源的价值认知。


基于人群特征的营销策略


阿里品牌数据银行的另外一个功能是能够基于细分条件,把受众(用户)进行分群,并且基于不同的人群,给出这些人的画像。而且不同分类的人群,比如在认知-兴趣-购买-忠诚中处于不同的阶段的人群的相互对比,或者作出了不同行为的人群的相互的对比。


品牌数据银行初步解读(1.2)


这些数据,理论上能够帮助广告主更好的认清现实—就如同蒙牛看到这些数据后猛然大喊一声:“原来我们的购买阶段的人群并不喜欢梅西,而是喜欢C罗!”当然,只是个比喻。


除了人群画像,阿里数据银行也可以给出一些类似于营销漏斗分析(但实际上应该是营销阶段的转化分析)一类的数据。比较不同campaign这一类人群的转化比例和效率,从而确定哪些campaign对于电商转化更具价值。


特征人群的定向投放


这个是品牌数据银行核心的价值。总体而言,我认为阿里品牌数据银行在支持策略输出上拥有巨大空间,毕竟坐拥如此多数据的阿里,能够给出的画像还是相当细致,给出的行为报告愈加详细。


但是,在人群定向投放上,阿里的数据银行还是可以起到很多作用。首先,数据银行提供了支持非常多条件的人群选择规则,从而可以以很细致的维度选择不同的人群。

然后,你选定的人群分类(也被称为特征人群,因为是你选出来的,具有某些共性特征的人群),可以转移给“数据应用”,然后在这里选择可以使用这些数据进行投放的广告资源,也可以放到数据工厂内做进一步的加工,实现更大范围的人群扩展。


第一方数据用于广告投放或营销推广


与大部分DMP一样,阿里的品牌数据银行也支持上传品牌方的第一方数据,从而实现从第一方数据出发的,经过look-alike的广告营销投放。当然,代价是,广告主的第一方数据,阿里也顺便获得了。


品牌数据银行是典型的DMP吗?


阿里品牌数据银行确实具有典型DMP的特征的数据平台,无论是在构建统一视角(ID)的人群,还是围绕人构建数据和属性标签,以及在数据的呈现和输出及应用上,都是一个较为完善的DMP。


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