上個月我們談到,Open Data勢在必行,對廣告主有三大利基點,分別是有助活化企業主內部資料,透過數據交流,為企業注入新數據觀點;企業和媒體雙方也可藉由數據匯流,促使分析更為全面、廣告行銷更加精準;當然,企業和媒體彼此交流過程中,消費者的需求漸漸被滿足,讓銷售旅程更為甜蜜,有助提昇品牌忠誠度。因此,許多客戶漸漸了解,Open Data後的數據交流,將有機會對於廣告行銷帶來一些幫助,不過,如果沒有數據分析的工具又該如何達到想透過分析把消費者看得更清楚的目的呢?

 

 

 2012年底到2013年初,我們似乎已經觀察到,數據分析將是未來數位媒體在廣告行銷上獲得有效解決方案的重要核心,因此,在2013年底,我們正式完成DMPData-Management Platform)數據分析平台,並且開始有系統的收集網路、行動上的內容、情境、語意等數據,經過一年多的長期觀察與數據分析,我們發現目前在網路、行動上已經誕生了25個主要的消費者行為分群(20興趣分群+5大生活動線分群),而且多樣的族群種類,還正透過數據分析系統,在不斷累積增加中。

 

DMP產出的族群分析中我們發現,消費者不只興趣多元,生活型態更是多變,舉例來說:設定瀏覽時尚類型網站,大多點選流行搭配、美妝技巧、且停留在文章內容與購物頁面超過20分鐘以上的網友….身為廣告主,或許應該投遞美妝、時尚配件、流行購物網等廣告,來引起這群目標族群點選廣告進而購買。但是如果你不曾透過DMP數據分析,你可能永遠不會知道,原來瀏覽這類型網站的網友,在白天、中午、晚間6點左右時段,大多為單身、小資、時尚潮流女性、購買意願頗高,投遞時尚美妝廣告確實可以引起他們的注意,但是丟入購物車wish list的品項卻永遠比成交品項多;而另一方面,卻在晚間12點後,出現一群大多已婚、擁有寶貝的媽咪,購買意願極度強烈,除了可以投遞時尚美妝廣告外,更可以投遞親子、家庭用品、旅遊類型等廣告,且丟入購物車的品項幾乎都會成交。以上兩種族群,後者則是以往廣告主都未曾察覺,也尚未挖深的潛在族群,而這正是藉由DMP數據分析平台才能看到的重要發現。

 

因此,消費者insight不只多變,更像變形蟲般的難以掌握,不能再一昧的希望只有媒體單方面數據,支持廣告行銷決策就能達到效果精準,還必須藉由企業內部數據的有效釋出與媒體串流,才有機會進一步透過專業的DMP數據分析平台,看見變形蟲般的消費者興趣群像,幫助廣告行銷達到最佳的銷售成果。

 

未來一定會有越來越多的企業願意進行數據串流,因為從上述例子就可發現,誰也不希望遺漏了任何可能對自己家產品有興趣的潛在消費者吧!

 

延伸閱讀:Open Data(一)勢在必行 對廣告主有哪三大利基點?

 

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