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“營銷未動,數據先行”

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房地產行業

投放時間:03月01日-03月12日

推廣區域:哈爾濱香坊區
客戶期望:通過獵數云在當地進行大量的活動前期宣傳及區域品牌曝光。期望在知名視頻媒體進行廣告曝光,同時,利用線下大數據進行精準投放,以吸引更多目

                 標人群。
投放節奏:1、資質籌備 —— 2月27日 —— 2、賬戶搭建 —— 3月01日 —— 3、投放及優化 —— 3月12日 —— 4、投放報告


投放策略:1、人群定向。
                 線下人群定向:以獵數魔盒在本地住博會、同類型樓盤開業現場、酒店婚宴現場等采集到的數據為種子人群,以此擴張至公有數據庫,對數據庫所圈定

                 的線下人群進行廣告定投。線上人群定向:主要鎖定婚戀和租房、買房、裝修、賣方等有居住需求類型的人群。

                 2、媒體選擇。
                 騰訊、優酷、搜狐等知名視頻媒體+主流APP

                 3、廣告模板與創意。
                 同時,還根據不同的媒體、不同的廣告形式,如開屏廣告、banner廣 告、信息流廣告設置不同的尺寸和樣式。


投放效果:為期12天的廣告投放周期內,獵數云幫助客戶實現了243萬次的曝光,在投放期間不斷對素材尺寸、平臺選擇、人群定向、出價等方面進行優

                 化,CPM較之前下降了20%,CTR較之前上升了12%。投放結束后,客戶電話咨詢量明顯提升。 





項目背景:杭州市某著名高端樓盤宣傳推廣,五一線下引流。
項目周期:2018年6月~8月。
投放地域:杭州市。
目標人群:非剛需房產購買者、中小企業主、中年成功人士。
關鍵詞:投放策略

1、自建企業DMP,目標人群分類入庫

在前期溝通中,獵數云發現該公司擁有積累多年的CRM數據。經過雙方協商決定,項目前期獵數云先利用多年的數據挖掘技術,為客戶搭建企業自己的DMP(數據管理平臺),幫助企業搭建數據模型,接入獵數云自有DMP人群數據擴充并整合企業目前手中自有的第一方數據,同時通過獵數云DSP,打通第三方人群數據。企業自有DMP的建立和目標人群分類入庫,一方面可以幫助企業擁有數據處理能力,激活企業自有數據的價值,一方面大大提升后續的DSP廣告投放精準度,提高效果又能降低成本。

2、DSP首輪投放,步步為營

根據客戶DMP數據投放目標分析目標人群,選擇杭州區域內相關人群標簽屬性進行試投,重點區域、重點人群加大力投放力度
根據BI接口返回的數據實時調整人群分值,根據人群興趣優化出價策略
對實時反饋投放報告,按人群消費數據再次優化投放和出價策略
針對重點區域內重點人群進行全網重定向投放,根據人群質量設定不同動態出價比例

3、全網找回,潛在客戶一網打盡

訪客找回優化策略
推薦模型
在訪客投放模型基礎上,增加相應房型或投放素材的推薦權重
目標人群
根據訪客得分,挑選房型對應的興趣人群
媒體優化
重點挑選房地產、金融、汽車、出國游等相關媒體
百度鏈接杭州房地產關鍵詞
針對杭州當地同檔次樓盤廣告部署媒體資源
包段優質固定廣告位

4、四核驅動,實戰見真知


獵數云人群分析引擎、全網跨屏LBS定向引擎、個性化推薦引擎和智能動態出價引擎環環相扣,協同運作,四核驅動,實戰效果說話。

關鍵詞:獵數云自主研發的四大核心引擎

1、人群分析引擎Sophon-Engine
-根據客戶特點自定義標簽
-同步客戶第一方數據,建立客戶專屬人群數據庫
-所見即所得的人群篩選界面保證了高效的執行
-在活動中實時掌握人群洞察報告

2、全網跨屏LBS定向引擎Loc-Engine
-全網跨屏定向訪客人群,無論訪客使用PC端或移動端,均可準確投放
-杭州市內置設定重點商圈定向手機或PC端進行投放
-杭州市內置設定重點大廈、學校、小區定向手機或PC端進行投放

3、個性化推薦引擎Rec-Engine
-實時一對一個性化推薦人群興趣樓盤廣告
-實時重定向推薦個性化房源信息

4、Delta-Engine智能動態出價引擎
-高分人群出高價,促轉化
-低分人群出低價,降低成本
-智能成本管理
此次完美完成杭州地產公司的樓盤推廣人員引流的投放目標,得益于獵數云自主研發的DMP擁有的近3億運營商人群數據,結合客戶自有數據,再打通獵數云DSP平臺第三方數據,基本實現幫助客戶把分散在站外的客戶數據逐步收集起來,最大程度地拼接出客戶的“全網畫像”。

這對本次DSP廣告投放項目的效果保障起到了關鍵性的作用。目前,獵數云已為數百家企業提供了DSP與DMP的產品和技術服務,幫助企業的DMP自建和應用,有效拼接客戶全網畫像,通過DSP實現企業大數據精準營銷解決方案,并獲得了良好的口碑。




2018年7月26日 13:03
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