本篇文章將帶大家探討D4A (Data for Advertising/Action)，透過實際案例來解析數據如何驅動廣告，同時達成「最懂消費者的數據行銷專家」。
在數位行銷普及、成熟的今日，如今已進入全通路、全漏斗、全數據的行銷3D世界，如何善用數據分析來達成事半功倍的效益，對於各種行銷宣傳規劃來說，已是無可忽視的主流行銷手法。
(進入數位行銷3D世界，數據成為廣告優化的重要元素之一)
數據廣告是建立於用戶數據的基礎上，根據用戶的行為、興趣和偏好，將廣告投遞給最有可能對該廣告感興趣的目標用戶。這種廣告方式具有較高的精準度和個性化程度，可以有效提高廣告效果和投資回報率。
數據理論相信對於廣告主/品牌主來說已經是非常普及的概念，加上現今科技、技術上也有相當的成熟度；然而，即便如此，能成功善用數據促使Campaign大獲成功的案例卻仍屬少數。首要關鍵點已不是技術與工具，而是如何分析與規劃的knowhow。
簡單來說，在進行D4A策略時，必須要至少做到以下兩點才能發揮60分的效益
- 數據分析的維度事前規劃
- 以分析結果調整目標受眾與廣告素材呈現
(除了收集多面向數據源外，還需要懂得如何運用)
接著，就讓我們以個案進行實做說明，
某知名藥廠針對換季時期，欲進行商品數位廣告宣傳；KPI除了廣告互動率外，尚有提高進站、提高實際造訪UU(不重複使用者)
數據分析的維度事前規劃
過去對於消費者輪廓多根據行銷人員自身經驗，依受眾屬性如性別/年齡/職業/可能興趣，做大方向屬性的訂定，但域動行銷運用電信數據、發票數據與語意分析 三大數據源為依據，替客戶解析網站造訪者的網路輪廓，在維度上我們分以【性別/年齡】、【興趣標籤】、【常態消費品項】、【廣告收視飽和度】四個面向得知，我們首要溝通的對象可能有以下特徵-
★25-44歲 女性>男性
★保健、烹飪、美妝是三大興趣標籤
★日常消費 以食材與民生用品 為最大金額占比
★在影音、創意形式的廣告接觸頻次皆尚未飽和；一般Banner則達高度飽合狀態
以分析結果調整目標受眾與廣告素材呈現
呈上數據解析，我們得知對於該品牌較黏著的消費者，偏向家庭主婦族群、並且日常購物習慣也是以居家相關品項為主，以及如果希望吸引他們注意力的話，使用影音或創意形式有較高成功的機會。
以上的數據幫助我們在廣告執行前，有效判斷宣傳TA的設定以及廣告格式的選擇，有效縮短廣告學習的歷程以提高更好成效的機會。最終，使用創意影音形式，並以高達近10%的CTR創造可觀的網站進站數，根據Facebook跨產業廣告平均點擊率統計中顯示，藥妝產業的平均點擊率僅為1.16%，此次活動成效可說創造超標廣告表現，同時在第三方監測下，最終完成230%的進站達成率。
(將消費者數據整合運用，讓廣告更貼近日常生活軌跡)
數據對於廣告行銷策略來說，正是一大助力，除了能夠精準鎖定對於商品高度感興趣的目標受眾，帶來不干擾的廣告互動，同時也能提升品牌長期正面形象經營，但回歸到一開始所說的重點「首要關鍵已不是技術與工具，而是如何分析與規劃的knowhow」，不僅要盡可能多面向貼近消費者真實生活軌跡，更需要懂得如何運用這些珍貴的資料。
