品友互动：数据和技术驱动未来营销之路——2019年AI营销案例白皮书(52页).pdf

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1、2019 ? ? ? AI 营销案例白皮书02 从CMO走向CGOMarTech时代的营销变革 ?营销?03 营销AI投放全攻略 AI 营销案例白皮书04 解读AI营销 MarTech时代的营销变革 什么是AI营销 概念界定 AI营销产业图谱 AI营销的认识误区 AI营销行业发展现状 国内市场发展现状 AI营销发展趋势 AI营销面临的挑战 PA R T 1PA R T 2 C O N T E N T S 热议AI营销 从CMO走向CGO 从CMO到CGO， 需要转变的核心思维 行业大咖洞察AI营销 品友互动创始人兼CEO 黄晓南： AI营销从概念走向价值 洲际酒店集团大中华区CMO 王蔺： 利

2、用数据寻找有核心价值的用户群 麦德龙CRM管理负责人 赵燕： AI营销应当强调整合跨部门资源和各方合作 纷析数据创始人兼CEO， 互联网数据官创始人 宋星： AI营销能够打通企业营销和运营， 提升效能 科特勒咨询集团 （KMG） 中国区管理合伙人 王赛： 企业运用AI要重视战略化和问题化 06 06 07 08 09 10 14 15 16 17 18 19 ?营销?05 玩转AI营销 营销AI投放全攻略 AI营销全链路解决方案 数据管理平台DMP： 激活数据指导决策 内容管理平台CMP： 管理和生成创意素材 一站式智能媒介管理平台AlphaDesk： 有效提高AI技术转化 AI营销效果关键要

3、素 DMP搭建成败的核心点 CMP价值输出的核心考量 一站式智能媒介管理能力的关键指标 玩转AI营销 品牌AI营销经典案例 苏宁易购 迪卡侬 携程 去哪儿 高露洁 香港牛栏 某日化企业 亿滋 百威 飞利浦 优信二手车 东风日产 知名车企 知名社交电商 美素佳儿 麦德龙 附录：AI营销词汇大补贴 PA R T 3PA R T 4 22 23 23 24 25 25 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 42 43 44 46 AI 营销案例白皮书06 ? ?A I营 销 ? PART 1 ?营销?07 MarTech时代的营销变革 AI 营销案例白皮书08

4、 PART 1解读AI营销：MarTech时代的营销变革 什么是AI营销 概念界定 AI营销? ? 什么是AI营销？ 一般意义上业界认为，AI营销就是在人工智能的基础上， 通过机器的深度学习、 自然语言处理及知识图谱 等相关技术， 对品牌定位决策、 用户画像、 智能内容管理、 个性化推荐、 智能测试、 智能CRM等营销关键环节进行赋能， 优 化营销策略， 提升营销效果， 挖掘更多的创新营销模式和商业场景， 其核心是帮助营销活动节约成本提高效率。 核心是： 数据激活、 用户洞察、 智能优化、 效果追踪、 创意自动化。 AI营销产业图谱 数据和技术将成为产业各方共同的发力方向， 整个AI营销产业图

5、谱向着分工更加明确、 布局更加合理、 竞争更加理性的方 向发展。 对于AI营销市场产业链而言， 通过AI技术的赋能与加持， 使每个环节都可以实现联通， 这些联通是基于用户行为产生的海 量数据。 品牌方、 第三方解决方案和媒体方通过激活数据形成消费者的多维画像， 从而对AI营销的各个环节起到指导作 用， 提升营销效率。 而整个AI营销产业链中， 数据和技术是产业发展的核心， 也是产业中各方话语权的立足之本， 因此未来 各方都将在数据应用和技术上展开深入协作。 AI营销 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1 2 ?营销?09 AI营销的认识误区 ?

6、1?AI? 在调查公司Resulticks对300多位市场营销人员进行的一项调查发现， 有近一半的受访者认为，AI是一个被过分夸大作 用的新鲜名词，AI无疑是过去两年的热门词， 一方面品牌方越来越多地探索未来AI会对他们业务带来的切实影响， 另一方 面媒体的无限夸大也加大了行业对于AI作用的期待。 虽然AI作用有被夸大的嫌疑， 但不可否认的事实是尽管今天AI还处于 起步阶段， 但许多品牌和零售商已经积极地将AI用于在线调研、 客户洞察、 内容创作与管理、 客户洞察、 个性化创意、 智能 创意以及程序化投放等诸多环节， 借此赢得客户和业绩的增长。 ?2?AI?营销? AI具有无限潜能这已经成为共

7、识， 它会给营销人员带来新的机遇， 例如帮助从业者在个人经验和创造力的基础上做出更精 准的数据预测和分析， 而不是仅仅依靠过去的经验和习惯。 但AI也不是万能， 尤其是在以创意见长的营销行业， 在将来几 十年内， 一些市场营销的初级职位可能会不存在， 但也会有新的职位也会不断涌现， 重复性的工作和职位会被AI取代， 而 未来有关营销技术和数据分析师的职位将不断出现， 最新的人工智能发展突破都需要人类的参与， 而最难自动化的工作 便是战略策划和原生创意。 3 市场营销已经成为最适合探索AI应用的沃土之一， 炒作的热潮让AI改变市场营销的能力变得模糊， 但是AI带给营销的突 破是实实在在的。 营销

8、技术领头羊们需要通过颠覆性的AI技术竞争， 攻其不备， 落地到创新的或者有风险的场景中。 Mobile Marketing Display 不断开拓新媒体， 提高访客 覆盖。 3、 创意优化： 为不同产品定制创意模板， 结 合媒体特点调整创意文案， 实时参考数据优 化创意元素， 定制多套动态创意模板对比测 试择优投放， 根据用户访问行为实现千人千 面推送。 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 品友帮助携程深度挖掘访客价值、 实现高价值媒体覆盖及创新素材 的千人千面优化， 有效提升访客转 化， 极大地提高了整体订单规模。 算法分析未来行动力指标1算法实时动态推荐2 推荐时机

9、 推荐场景 推荐转化渠道 推荐商品/服务 推荐型式 推荐出价 Online 线上 Offline 线下 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? CTR预估 （点击行动力 ） 潜在高度 LDR预估 （到达行动力 ） 潜在高度 CVR预估 （注册/下单/下载/互动/激活行动力 ） 潜在高度 ROI预估 （首次购买/再次购买行动力 ） 潜在高度 算法自动优化3 ?营销?33 ? 在激烈的竞争环境下， 去哪儿希望借助动态创意进行访客找 回， 提升用户粘性， 优化品牌形象和用户品牌记忆度， 从而大 幅度提升酒店机票的订单转化率。 ? 1、 媒体平台众多， 媒体数据断裂， 需要打通不同媒体平台

10、的 数据， 实现访客精准触达。 2、 为了配合不同的用户人群， 需要定制不同创意和主题的 投放素材， 并适配对应的投放媒体， 实现综合的媒体频次 控制。 ?案 1、 品友帮助去哪儿借助算法进行访客的交叉数据校验， 解决 数据割裂问题， 将搜索机票单品的用户锁定为有效访客， 通 过平台算法输出点击率更高、 优质原生、 吸引用户的动态创 意， 对有效访客进行动态找回投放， 对整体项目进行优化。 2、 为了利用创意素材对访客进行最大化找回， 品友帮助去哪 儿将多品类物料轮播投放， 根据实际效果对创意进行及时优 化， 保留效果最好的素材增量投放； 同时实行跨平台联合频 控， 根据各平台不同的消耗量级和

11、 ROI 的表现分配项目每日 投放的平台预算比例， 控制合理的曝光频次， 最大程度覆盖 有效访客， 大幅度提升酒店机票的订单转化率。 去哪儿采用交叉数据校验进行动态访客找 回， 订单转化率平均ROI超过147% 解决方案亮点 打通不同媒体平台人群识别ID， 进一步提高访客人群召回率 | 跨平台联合频控， 控制曝光频次 营销? 经过品友的持续优化， 去哪儿项目 在半年内实现1.95亿曝光， 酒店 机票订单转化平均ROI均在147% 以上。 200.00% 100.00% 147.00% 0.00% ROI PlanActual AI 营销案例白皮书34 ? 高露洁品牌产品一直处于市场领先位置，

12、但各种层出不穷的 品牌分化出不同的消费圈， 频繁出现的促销场景使消费者更 易冲动性消费， 用户很难长期保持品牌忠诚度。 高露洁希望 保持与忠实用户高效深度的沟通， 从亿量级用户中找到真正 的目标用户推广产品， 助力业务增长。 ? 1、 牙膏产品的适用人群广泛且标签特征不明显， 如何在亿万 级的网络用户中找到真正的目标受众人群， 这是高露洁在营 销上面临的痛点和挑战。 2、 需要最大化激活高露洁第三方DMP数据价值， 将DMP的 数据应用在实际投放中。 ?案 为了实现高露洁目标人群的精准触达和DMP数据价值的最 大化激活， 品友将DAAT标签数据与高露洁目前在使用的第 三方DMP实现技术打通对接

13、， 叠加品友智能Ad Serving平 台AlphaDesk洞察优化能力， 通过如下策略解决高露洁 的营销难题。 1、 将高露洁亿万级的目标用户进行清晰的人群划分， 针对新 用户、 已展现用户等不同类型的人群包进行不同频次的曝光 和追寻投放， 向新目标用户和仅曝光1-2次的用户加强广告曝 光频次， 已曝光3次及以上的用户则不参与竞价展现广告， 精 准触达目标人群。 2、 利用品友的标签能力和优质媒体资源池优势， 实现媒体、 地域、 算法、 时段等维度的持续优化， 并通过数据收集、 洞察 分析、 效果验证和优化策略的全链路环节， 进行数据的导出、 高露洁借助品友 AlphaDesk优化， 实现项

14、目CTR效果提升46% 解决方案亮点 打通第三方数据叠加Ad Serving数据标签能力 分析策略的输出、 营销效果的落地和持续 优化策略的反哺， 深度挖掘高露洁第三方 DMP数据的背后价值再指导投放。 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 品友通过与高露洁第三方DMP 实现技术打通， 针对目标人群进行 不同频次的曝光和追寻投放， 在 兼顾精准触达目标用户的同时， 实 现整体项目CTR效果比预期提升 46%。 5% 4% 3% 3.X% 提升46% 2% 1% 0.00% CTR 预估CTR实际CTR 数据收集 优化策略 洞察分析 效果验证 导出 落地 反哺输出 ?营销?3

15、5 ? 随着数字媒体投放量的逐步加大， 香港牛栏希望更有效地覆 盖消费者， 降低消费者覆盖成本， 为自身第一方DMP补充更 有价值的数据。 ? 1、 想要更有效地覆盖消费者， 那么就要预先知道母婴目标人 群在何时何地出现。 2、 希望降低消费者覆盖成本， 需要解决曝光到达次数问题。 ?案 1、 为了更有效地覆盖消费者， 品友根据香港牛栏campaign 数据和移动人群数据， 充分运用AI算法中的 “点击预测模型” 技术， 筛选出点击率高、 表现更佳的核心受众标签属性， 预测 母婴目标人群的需求， 锁定媒体平台的母婴频道、 在妇产医 院进行LBS定向， 有效提升素材点击率。 2、 在降低消费者覆

16、盖成本方面， 品友借助 “N+Reach优化” 技术助力香港牛栏在跨屏、 跨设备、 跨媒体上实现联合频 控， 合理规划曝光到达次数。 此外， 品友还将各路收集回来的 标签数据补充进入牛栏第一方DMP系统进而指导投放， 实现 营销全链路正向循环。 利用 “点击预测模型” 和 “N+reach优化” 香港牛栏项目投放效果远超预期目标 解决方案亮点 “点击预测模型” 和 “N+reach优化” 技术 营销? 品友帮助香港牛栏精准预测目标人 群并指导投放， 解决了母婴人群覆 盖问题， 实现整体项目远超预期目 标， 多项数据全行业领先水准。 AI 营销案例白皮书36 某日化企业 ? 某知名日化企业储存了

17、大量品牌消费者触媒数字资产 ， 但没有 得到有效的激活与洞察， 难以进行商业验证或转化。 双十一期 间， 该企业希望真正激活数据价值， 实现对旗下多个品牌项目 排期的优化， 达成传播人群的精准定向并节省预算。 ? 1、 同品类竞争激烈， 市场消费意识变化剧烈， 缺乏长期数据 支撑策略， 无法打通数据的连接与洞察， 支撑营销策略的调 整与激活运用。 2、 多品牌营销项目同时进行， 面临多个第三方DMP同时问 询、 多媒体同时控频的复杂状况， 如何破解 “多重挑战” 、 提 升投放效率和效果是关键。 ?案 双十一期间多品牌同时在线， 为了最大化节省预算， 品友帮助 多DMP+PDB管理流量投放 某

18、日化企业双十一营销大幅节省26%预算 ?案? 多DMP+PDB实时智选技术 | PDB多级智能退量算法 该日化企业利用多DMP实时智选技术和多 级退量算法对多品牌项目排期进行优化： 针对数据的割裂、 断层， 多DMP实时智 选技术， 帮助该企业交叉分析多个DMP数 据， 基于点击人群关键词搜索行为进行用户 分析， 洞察人群行为差异， 实现传播人群的 精准定向， 分析各DMP 的实战效果， 为下 一次营销活动提供可靠的数据支持。 品友搭建多级退量算法框架， 将流量进 行优先级分类， 并严格按照优选次序筛选 流量， 实时调整推送比和推送媒体， 帮助该 企业大幅度提升流量采买效率。 PART 4玩转

19、AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 品友通过多DMP+PDB实时智选 技术和多级退量算法， 帮助该日化 企业激活数据资产， 大幅度提升了 流量采买效率， 在营销活动中目标 受众的到达率有效提升36%， 预 算节省比例高达26%。 DMP-TA 频次 多级退量算法框架 DMP内3次 DMP内2次 DMP内1次 非DMP UV3次 非DMP UV2次 非DMP UV1次 DMP内 4-X次 非DMP UV4-X次 其余流量9 8 1 2 3 4 5 6 7 流 量 优 先 级 高 低 PDB? 保价保量， 根据广告主投放需求， 按照固定 单价、 固定资源位、 固定预定量在媒体下单。 当用 户

20、访问媒体产生曝光机会时， 媒体根据广告主预 定量将广告请求发给单个需求方， 需求方根据N 倍推送约定的规则有选择地挑选和退回流量， 无 需竞价。 ? ? ?营销?37 策略： 品友 Ad Serving系统判断上次触达 首次触达根据总曝光比例分配流量 上一次触达 A展示产品 B 创意 上一次触达 A展示产品 A 创意 ? 亿滋想在复杂的商业投放场景中实行多个子品牌 （巧克力、 饼 干、 口香糖、 糖果等） 在不同营销活动、 不同城市的多款创意投 放， 实现最大化用户覆盖， 有效提升媒体效率助力生意增长。 ? 项目推广涵盖全国上百城市， 主流媒体， 并同时覆盖PC、 移 动及OTT三端， 需要实

21、现对上百个复杂计划的高效管理。 同 时需要在有限预算支出前提下， 最大化提升覆盖效率。 ?案 1、 品友在亿滋单一Campaign中， 通过三种方式实现用户的 最大化覆盖。 Step1? 通过PDB跨媒体联合频控， 将向同一个独立用户展 示亿滋广告的频次控制在规定次数内， 有效避免因各视频媒 体间用户重合导致的曝光过度情况， 节省覆盖成本； Step2? 在项目中段联动优质 PD 采买， 在有效进行成本控 制的同时补充新UV； Step3? 在原OTV项目基础上， 引入大尺寸Display Banner等 多广告投放形式， 对于新UV的补充起到了极大的促进作用。 亿滋实行多品牌流量一站式智能管

22、理， 最大化提升覆盖效率 ?案? 多流量形式联合管理 | 多品牌线UV交换 2、AlphaDesk帮助亿滋判断触达策 略， 实现多品牌智能UV交换， 有效确保各 品牌充分利用媒介资源， 实现曝光UV的提 升和CPUV 成本的降低。 营销? 整体项目超额完成预期KPI指标， 大大提升了UV覆盖效率。多品 牌智能UV交换策略， 有效确保了 亿滋各品线充分利用媒介资源， 曝光UV提升26%, CPUV 降低 21%。 26% 多品牌曝光UV Regular 品友智能流量 分发 21% CPUV Saving Regular 品友智能流量 分发 符合条件的 目标用户 PDB投放模式 进行跨媒体联合频控

23、 3次曝光已达成， 退量， 不再投放。 网站 A 第1次曝光 网站 B 第2次曝光 网站 C 第3次曝光请求 网站 D 退量比内退回流量 AI 营销案例白皮书38 ? 在世界杯期间， 球迷粉丝群体是一个巨大的市场， 带货能力 强。 但传统营销方式或手段无法精准定向不同球队fans， 并 对其展示相应的创意， 百威希望通过技术和数据加持， 结合 热点事件进行即时的场景化投放， 实现销量的增长。 ? 1、 精准地找到每个国家球队对应的粉丝并进行相应的触 达影响。 2、 世界杯赛事期间， 每日赛事结果难以预测， 如何根据世界 杯期间每日赛事结果进行有效的场景化创意投放， 真正打动 球迷带动销量， 成

24、为百威在世界杯营销方面的痛点需求。 ?案 1、 在FIFA世界杯Campaign中， 品友通过人群策略优化、AI 创意场景优化以及媒介策略和算法组合优化， 帮助百威洞察 数据并定向活跃粉丝， 定制百威专属FIFA人群包， 更精准地 找到各球队相应的粉丝。 2、 为了实现多品牌的场景化营销， 品友根据每日赛程胜负结 果， 实时生成相应创意进行投放， 利用AI技术进行创意场景 化优化， 实现了各个知名国家队粉丝的有效激活； 并选定资 讯新闻、 体育等相关头部信息流资源作为素材投放渠道， 并 结合每场比赛的实时热点做定制化的推广 ， 利用CTR算法模 型预测点击率， 最终明显优化了百威在这波Camp

25、aign中的 CTR等核心KPI。 百威创新世界杯场景化营销， 实现头部信息流资源CTR提升15.7% ?案? 定制品牌专属人群包 | 实时定制场景化创意模板 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 在整个项目过程中， 品友帮助百威 最终实现资讯新闻、 体育等相关头 部信息流资源CTR提升15.7%。 CTR提升 15.7% 多品牌曝光UV Feeds benchmarkActual CTR ?营销?39 ? 作为全球最大的电子品牌之一， 飞利浦旗下拥有空气净化器、 剃须刀、 牙刷、 按摩仪等多个子产品线， 众多产品线均希望实 现对目标受众的精准覆盖， 减少流量浪费和客户多渠

26、道投放 情景下频控的浪费。 ? 1、 如何选择最优的人群网络行为旅程， 合理安排媒体和投放 周期。 2、 媒介资源池及整体预算有限， 媒体及覆盖顺序及频次的最 优组合非常重要。 ?案 1、 为了指导飞利浦在不同电商平台（包括京东、 天猫、 苏宁 等）的不同促销活动期间进行素材的合理投放， 品友利用数 据和技术能力指导飞利浦的全链路营销管理， 帮助飞利浦 实现基于消费者路径的全方位营销数据的梳理； 并基于优 化路径的个性化素材及人群触达， 结合不同电商平台的不 同促销活动时间， 智能分配各品牌投放周期， 推送不同的展 示促销类创意素材， 使飞利浦在不同电商平台的销售转化 效果最大化 。 飞利浦借

27、助全链路智能营销对媒介流量 进行智能化管理 ?案? 通过深度人群洞察， 消费者全链路洞察， 推动全链路媒介智能管理 2、 针对媒介排期难题， 品友输出四大流量 策略， 针对投放端口、 联合频控、 频道筛选、 媒体筛选进行实时优化， 实现触点选择、 素 材选择、 频次设定、 排期的智能优化， 推动 多个品牌媒介策略和媒介效果的提升， 达成 全链路的媒介智能化管理， 促进多品牌投放 互相助力实现购买转化效果最大化。 营销? 品友针对飞利浦多品牌对人群洞 察和消费者旅程的洞察， 分析出人 群策略和媒介策略的建议， 并通过 智能管理的方式进行一站式投放 管理。 最终为品牌提升了有效用户 的覆盖效率，

28、效率提升幅度超过 20%。 触点资源池整体预算 品友DAAT数据搜索数据运营商数据 自动化媒体投放排期系统 触点选择素材选择频次设定排期智能优化 触点一素材一频次一 触点一素材一频次一 触点一素材一频次一 触点一素材一频次一 排期策略优化引擎 机器学习 数据挖掘 实时反馈 投 放 效 果 分 析 排 期 策 略 优 化 通过消费者全网路径梳理的典型转化路径 AI 营销案例白皮书40 ? 在全国消费升级大趋势下， 三、 四线及以下城市的群体拥有越 来越多可支配收入， 且互联网电商普及程度相较一、 二线城市 更低， 故三、 四线城市蕴含着巨大的市场价值有待挖掘。 为此， 优信二手车对多个确认城市进

29、行城市级别智能划分， 希望提升 品牌在低覆盖城市的覆盖率， 通过品牌传播影响用户决策。 ? 1、 品牌竞争者众， 整体品牌认知度尚未建立， 如何在众多竞 品中突围， 成为一大挑战。 2、 从品牌认知度和购买潜力来看， 一、 二线城市市场相对饱 和， 三、 四线城市则需要继续开拓， 不同的城市需要采取不同 的投放策略。 ?案 1、 为了更加高效地建立品牌认知度， 品友通过跨媒体联合频 控， 向同一个独立用户展示优信二手车广告的频次控制在规 划分地域级别进行投放频次控制， 优信二手车覆盖数亿级别UV用户 ?案? PDB针对不同层级的城市进行智能控频 定次数内， 避免用户重合度问题导致曝光过 度情况

30、。 2、 在各地域级别分频次控制方面， 品友打 通不同级别城市的市场渗透率数据、 人群 地理位置信息标签以及企业第一方市场规 模、 销售业务数据， 对不同级别城市智能化 生成不同投放策略， 实施千城千策的投放， 优先保证三、 四线城市的整体覆盖广度， 激 发该级别城市的市场潜力。 3、 品友还结合优信官方投放数据和第二方 媒体数据进行多媒体数据交叉分析， 定向 PDB视频无法覆盖的会员人群， 以此调整 媒介策略， 针对TA人群的不同触点、 触媒习 惯进行素材的规模化、 个性化展现， 有效降 低CPUV。 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 通过千城千策投放策略， 品友帮助

31、 优信二手车增加了千万量级的覆 盖广度， 为优信覆盖了数亿级别的 UV用户。 ?营销?41 ? 在奇骏、 逍客、 轩逸等多款车型新车上市期间， 东风日产希望 借助全新的营销方式提升试乘试驾比例、 优化官网留资率、 加强品牌曝光， 最终带动新车整体销量。 ? 各个车型锁定精准的目标用户， 输出千人千面策略。 ?案 1、 为了最终带动新车销量， 品友整合东风日产的奇骏、 逍客、 轩逸等多款车型流量， 进行PDB跨媒体流量交换， 将视频、 垂直媒体和门户信息流等平台的流量做联合频控， 2、 通过数据智能算法， 品友帮助东风日产识别体育、 娱乐、 游戏等兴趣人群， 实现智能创意输出策略， 千人千面推送

32、东风 日产新车上市相应类型的创意素材， 强化用户的购买倾向， 提升用户转化。 东风日产新车上市 采用PDB投放模式 指导多车型流量交换实现UV覆盖提升85% ?案? 采用PDB投放模式指导集团内多车型流量交换 营销? 品友助力东风日产在新车上市期 间UV覆盖较此前提升了85%。 经过品友的持续策略输出， 东风 日产各车型均实现了CPUV下降， 最大降幅达31%， 在有限的预算 内覆盖了更多有效用户。 20,000,000 0 40,000,000 60,000,000 80,000,000 100,000,000 120,000,000 交换前交换后 UV 2,000,000 0 4,000,

33、000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 16,000,000 12,000,000 18,000,000 14,000,000 交换前交换后 UV AI 营销案例白皮书42 ? 某知名车企希望搭建DMP平台， 统一分析用户行为， 完善标 签体系， 实现线上线下数据的打通与整合， 更好地支持营销 全链路策略， 包括人群洞察、 素材优化、 官网优化等， 以有效 支持业务分析和全面增长。 ? 1、 传统的车企广告考核指标是官网到达率和留资率， 但有些 目标用户可能到达官网后停留了几秒钟就离开， 而有些目标 用户进行了深度浏览， 这些访客价值是不一样的。 如何能够 更科学

34、地评估媒体引流质量， 更好地找到这些高潜在价值的 访客， 是该车企一直以来面临的主要问题。 2、 通过对不同的访客人群进行区分， 如何才能全方位地认识 核心人群也是该车企面临的重大难题之一。 3、 无法对创意进行客观的分析与验证。 4、DMP搭建完之后， 如何能够切实有效地激活DMP的价值 并指导营销活动。 ?案 通过考察该车企的数据资产情况以及应用场景， 品友为其搭 建第一方DMP并进行精细化运营， 设立三个模块： 数据资产 模块、 人群洞察模块、 媒体洞察模块； 并将汽车用户的转化链 路分为曝光、 到达、 转化， 结合该车企第一方DMP功能模块 进行全链路的优化管理。 1、 ? ? ?TA

35、? ? ? 制定有效访客规则， 同时筛选无素材投放时段的自然流量， 搭建DMP指导PDB投放 知名车企实现官网有效访客率提升45% ?案? 国内首创以DMP指导大媒体PDB 的创新投放应用模式 分析真实用户的真实行为， 进行建模以及其 他维度的分析等， 找到最真实、 高质量的有 效访客。 2、 ? ? 品友结合第三方运营商数据， 帮助车企明确 用户的搜索关键词， 同时结合官网、 媒体数 据判断用户目前的购车阶段， 是刚刚萌生想 法想换车或购置新车， 还是已有目标车型 正在对比比价中， 通过DMP的算法数据分 析， 帮助车企将这些高价值人群进行精细化 分类营销运营。 3、 ? 该车企在Campa

36、ign中投放了三版素材， 品友通过对曝光、 点击率、 到达率、 有效访 客率、 留资率的比对， 分析出A稿是最优的， 同时还可以分析素材顺序对效果的影响， 由 此发现如果用户第一次看到的该车企广告 素材是A稿， 转化率也是最好的。 那么最终 就以A稿为基础， 提炼相关的创意元素、 文 案等， 制作相似素材， 批量大规模投放。 4、 ?DMP?PDB ? 为了解决车企的数据策略难题， 品友在国内 首创第一方DMP指导PDB 的创新投放应 用模式， 通过DMP人群分析画像， 将人群按 照优先级分为五大类， 再通过DMP进行流 量筛选和创意决策， 从而指导优先级决策 投放或退量， 实现营销全链路优化

37、管理。 第一优先级是有效访客但没留资人群， 这 类人群是最大可能转化人群， 所以优先级最 高， 推荐促销素材， 吸引用户回到官网留资； PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 ?营销?43 第二优先级是到达过官网但不是该车企定义的有效访客， 这 类人群可能没有找到感兴趣的内容， 但对买车拥有浓厚的兴 趣， 可以对这类人群进行多维度洞察推荐感兴趣的内容， 吸 引用户到达官网进行深度浏览， 从而促进最终形成转化； 第 三、 四、 五优先级人群则是有效访客lookalike、 普通人群和 已留资的人群， 均有相应的PDB投放策略。 营销? 品友帮助该车企搭建DMP数据 平台， 为企业积累了

38、百亿级第一方 数据资产， 包括官网、 线下4S店等 多维度数据。 品友在国内首创以第一方DMP 指导PDB 的创新投放应用， 实现 从核心人群画像、 指引媒体流量标 签选择、 流量筛选和创意决策及优 先级决策投放的全链路优化， 达成 官网有效访客率提升45%。 购车意向 品牌意向 意向权重 行动权重 购车阶段 浏览 经销商页 浏览 产品库、 报价页 浏览 汽车新闻 搜索车品搜索竞品搜索XX客户 营销施策 意向人群 行动人群 高意向用户 (高A/A/B) CPCCPL 促销/活动类 车型/品牌类 金融/置换类 高意向用户 战败用户 已有车主 需置换车主 15% 认知权重 认知人群 意向权重 意向

39、人群 1 2 3 4 5 投放 创意 DMP对核心人群 进行画像 通过画像指引媒体的 流量标签选择 DMP进行流量筛选和 创意决策 有效访客 没留资 促销素材 品牌素材 不投放 到达官网 非有效访客 引起兴趣 的素材 多版卖点 素材 有效访客 looklike 普通人群 官网已留资 优先级人群 AI 营销案例白皮书44 ? 某知名社交电商目前阶段的营销目的是APP用户拉新， 目标 用户主要为1535岁女性。 某知名社交电商希望突破传统的 OTV包剧模式， 覆盖更多新用户， 进行有效的新客户的拓展， 促进APP下载转化。 ? 在全网找到还未下载某知名社交电商的潜在目标新用户， 促 进下载转化。

40、?案 为了找到某知名社交电商潜在目标新用户， 品友整合该平台 自有第一方数据+品友DMP+第三方运营商数据等多方数据 标签， 助力人群筛选， 细分活跃用户、 高质量用户、 母婴、 美 妆、 旅游、 电商等人群包， 排除已经安装过APP的人群； 并通 过智能优化算法动态调整策略， 采用创新PD合作模式， 该平 台直接采买流量， 品友只对流量做技术优化， 以达到最佳效 果， 最终帮助该平台精准锁定目标新用户， 促进下载转化。 采用创新PD合作模式， 某知名社交电商实现项目CPA下降50% ?案? 1、 多方数据标签运用： 整合品友行业人群包、 某知名社交电商种子人群包lookalike和第三方运营

41、商 数据标签。2、 采用创新PD合作模式， 投放流量全由某知名社交电商采买， 品友仅负责技术优化。 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 经过品友的AI算法持续优化， 最终 该平台整体APP下载量的CPA(单 个行动成本,Cost Per Action)比 以往平均值下降50%，CPUV也 有大幅度降低， 实现了新UV的最 大化覆盖。 50% 优化前后CPA 对比 行业平均值品友优化后 ?营销?45 ? 在政府扶持、 行业整合以及二胎政策松绑等利好因素下， 婴 幼儿奶粉行业发展前景较为乐观， 但中国婴幼儿奶粉品牌集 中度低。 对于业界领先品牌美素佳儿来说， 面临着与行业众

42、多品牌的竞争。 美素佳儿希望搭建自有数据管理平台， 以数 据洞察驱动业务， 真正通过大数据和人工智能技术提升品牌 竞争力。 ? 1、 美素佳儿多方多源数据分散， 整合数据链路进行有效管理 是难题。 2、 对于大部分用户来说， 对奶粉的需求是一次性的， 因此美 素佳儿的目标用户分散于生命周期的不同阶段， 需要精准地 找到这些目标用户并匹配相应的策略以促进用户转化。 ?案 品友帮助美素佳儿搭建MOM（Media Optimization Module） 系统， 整合美素佳儿第一方数据、 第二方媒体数据 以及第三方运营商等数据， 生成投放管理、 受众分析、 用户路 径洞察， 优化整体营销效率， 提高

43、媒介效率， 建立品牌知名度 最终促进消费者转化。 1、 整合媒体数据， 结合预测模型进行媒体优化建议。 通过收 集美素佳儿的媒体投放数据， 运用算法进行分析， 输出可以 指导媒体投放的可视化图表， 形成一站式的媒体表现数据分 析和报表， 实时进行项目把控和优化； 并结合PDB投放等实 现千人千面智能策略， 赋能品牌自动优化媒体投放。 2、 重新定义用户转化。 更深层次的互动只有真正有兴趣的用户 才会触及， 因此需要对用户的电商、 社交和搜索场景数据进行 搭建媒介优化管理平台打通多维数据 美素佳儿实现一站式媒介管理 ?案? 可视化的营销项目管理系统， 提供系统化一站式的媒体表现数据分析和报表 分

44、析， 构建多维度用户特征， 对用户进行综合 评估和分级评分， 根据用户行为轨迹和决策 旅程阶段进行策略优化， 促进消费者转化。 营销? 通过搭建MOM系统， 美素佳儿形 成可视化的项目管理系统， 能够实 时把控和优化消费者行为路径及洞 察， 智能规划受众策略、 媒体策略、 创意策略或其他相关策略， 降低获 客成本及消费者调研成本， 实现多 项营销效果衡量指标的优化。 Expansion Conversion Preference Reach Retargeting AI 营销案例白皮书46 ? 作为一家会员制为核心的全球零售及贸易企业， 麦德龙希望 收集、 打通第一方和第三方数据， 以便更好地

45、挖掘会员数据 信息背后的价值， 进行个性化会员营销， 提升销售业绩。 ? 会员数据信息分布在多个平台， 需要进行全方位的整合和 打通。 ?案 1、 品友帮助麦德龙搭建了第一方DMP， 并投入部署和运营， 整合了会员在线下商场、 微信、APP、 网上商城、 天猫、 官网、 商场WiFi、 电子邮报、 电子邮件、 短信、 付费媒体等全部营销 触点的数据， 以及会员的调研数据， 通过创建Super ID， 麦 德龙DMP打通了会员在各渠道的数据信息， 并建立起内在关 联标签。 2、 数据孤岛的连接， 使得麦德龙各平台的数据使用起来更有 效率， 能够及时地进行数据分析和策略优化， 实现各大场景 的营销

46、洞察， 提升顾客体验， 带动销售增长。 搭建麦德龙第一方数据管理平台 以数字化服务提升顾客体验 ?案? 创建Super ID， 打通会员在各渠道的数据信息 360度顾客画像： 基于会员的线上线下 消费习惯，DMP能够筛选出目标用户， 通过 360度画像深度了解偏好， 洞察顾客的兴趣 偏好和消费习惯。 精准锁定目标顾客， 高效扩展潜力客 户群体： 通过DMP可以进行目标顾客的 分析，输出种子包人群，再通过第三方 lookalike人群扩展功能， 高效拓展潜力会 员， 提升会员拉新成效， 并达到提高销售 转化。 媒体策略优化： 通过DMP的营销转化漏 斗工具， 及时分析并对比不同广告媒体转化 数据， 评估媒体价值， 优化媒体策略， 提升 广告投放效果。 PART 4玩转AI营销： 品牌AI营销经典案例 营销? 通过搭建DMP系统， 品友帮助麦 德龙整合了更多更丰富的数据， 导 入更精细化的会员相