程序化购买:从尝试营销到大规模投放



      伴随着企业越来越多地使用大数据这一信息时代的“发动机”,能够被称之为“大数据”公司的企业正变得越来越多。这不仅是一件很时髦的事儿,而且能够真正地为企业带来竞争力,其中一个直观产业就是程序化购买。

  2013年,程序化营销生态体系初步形成:2013年淘宝、新浪、优酷、百度等行业巨头都推出了自己的Ad Exchange交易平台,目前市场上总共有十几家AdExchange平台,DSP、Ad exchange的蓬勃发展也催生了DMP、ATD、SSP等商业形态公司的诞生。根据MAGNA GLOBAL最新的调研显示,在2013年全球通过程序化购买的广告花费达到74亿美元,占所有展示广告的53%;在2017年将会达到169亿美元,占所有展示广告的83%。

  2014年,广告的售卖方式与购买方式都将被彻底改变。在过去,从上网,到开始分析,再到最后分析完成,直至随即推送广告,整个过程需要30分钟或者更长时间。而通过程序化购买,整个过程只需要1/10秒,不仅高效准确,还节约人力成本,这些特点随着2013年大数据市场的逐渐成熟,在2014年将会迎来更多广告主大举进军程序化购买市场,尤其是随着大数据技术的发展和普及,程序化购买对广告主来说变得触手可及,也将吸引它们从最初的尝试性投放,迎来大规模营销投入,真正打响市场争夺战,以下是其2014新变化。

  变化一:从效果转向品牌品牌塑造渐成DSP投放新趋势海尔集团品牌运营总监王梅艳的困惑是:“对于我们品牌商来说,我们营销的最终目的不是卖出一个产品,特别在互联网时代,广告主不仅要销售还要品牌的效果。”2013年伴随着国内RTB生态链的成熟以及DSP企业在竞争中不断融合出丰富的营销服务经验,越来越多的品牌广告主开始注意到这一新兴广告投放形式。因而,在2014年,越来越多的品牌广告主开始加入到这一大军中,推动程序化购买逐渐从效果需求,慢慢向品牌需求扩大。

  以三全龙舟粽投放的RTB广告为例,通过32天的投放周期,三全不但实现了海量曝光,千人曝光的成本也大幅下降,而且在百度指数中,“三全龙舟粽”超越“三全粽子”成为上升最快的搜索关键词,在百度的搜索量翻了一倍。这其中的逻辑顺序就是:本来三全龙舟粽是一个相对新的产品,在RTB广告的覆盖下,首先让人知道三全有了这个产品,然后才有一部分消费者会到百度上搜索该产品,然后付诸购买行动。

  变化二:程序化优选购买有效补充RTB

  据2013年年底艾瑞咨询发布的《中国DSP行业发展报告》显示,随着程序化购买的不断深入,其将吸引更多品牌广告主投身DSP广告市场。

  尽管RTB和程序化直效营销都会争夺数字显示广告的费用,但它们之间并不存在相互竞争。为了符合绩效目标,RTB主要为用户增加购买意识,而广告主通过程序化直效营销主要来满足品牌营销的目的。

  2014年,那些曾经回避程序化广告的大型品牌或许因此开始调整策略。

  也就意味着,DSP市场上不再只有非优质流量供广告主选择,广告主可以在DSP买到一些互联网上的优质展位,以匹配优质受众,而不必采用实时竞价的方式。

  变化三:不再只是长尾流量广告平台更为开放

  “现在DSP商家对效果要求越来越高,对流量挑选也越来越精细。现在的流量规模仍然会是瓶颈,精准投放永远需要更大的流量池子。”璧合广告CEO刘竣丰所提到的问题是当前RTB市场所面临的一个普遍被提及的问题,即流量的质量。伴随越来越多企业尤其是品牌广告主开始注重对这一市场的投放量级,加上市场教育的不断进行,促使着更多品牌选择这一更高效营销方式,推动着2014年各大互联网广告交易平台不断开放,将更多优质流量放入到程序化购买生态链中。

  “现在通过RTB方式购买的品牌广告主越来越多,他们会对媒体质量有较高要求,媒体也开始意识到RTB方式可以为他们提供更高的售卖价格及优质客户,所以我觉得2014年这种情况肯定会有改观。“刘竣丰表示。

 程序化购买:从尝试营销到大规模投放
  变化四:移动DSP快速发展成为市场新宠

  如今,随着越来越多的用户从PC端向移动端转移,移动广告也越来越受到广告主的追捧。基于手机自身LBS定位等特性,它能够为企业提供更为精准的数据,这也是它所具有的天然优势。伴随着移动互联网的火爆,广告主预算也在更多向移动端迁移,2014年,代表着更为高效的广告投放技术的RTB广告,也会在移动端开始蓬勃发展。面对移动这一片蓝海,众多国内传统互联网DSP企业以及移动互联网广告平台都早已经摩拳擦掌,而这也为广告主提供了更多融入的机会。

  【观点】梅涛 缔元信总裁

  缔元信:大数据带来电商精准营销

  2014年,大数据将会从飘在空中、挂在业内人士口头的概念变成落地的实践。当然,不会是全面开花,而是会在部分领域率先突破。就网络营销领域而言,以网民跨网站访问和使用轨迹数据为基础,进行数据挖掘、建立相关模型,并据此进行精准广告投放,这方面的应用将真正进入实战阶段。在此过程中,谁是李逵,谁是李鬼,也会逐渐清晰。

  以电商为例,电商行业发展到今天,业者面临的最大问题是流量越来越贵,营销费用越来越高,但转化率在持续下降。另一方面,一些电商网站尝试通过站内数据的分析与挖掘,进行商品推荐以及客户关系管理,虽然收到了一些效果,但由于受制于相关基础数据量小、数据链条短等因素,总体效果差强人意。基于这一洞察,缔元信.网络数据推出了电商买家肖像系统,来帮助电商客户实现精准营销。

  缔元信电商买家肖像系统的第一个测试客户是一家售卖食品的电商网站,营销目标是为其站内的一些红酒做促销广告,初期预想是投放在一些网站的财经频道——因为貌似财经频道将是红酒目标客户——高端人士的聚集地。但我们给客户的建议是不妨尝试在一些“冷门频道”做试投放,例如某门户网站的博客频道。在测试投放期间,我们帮助客户进行全样本的数据监测,并通过缔元信电商买家动态肖像系统对采集回来的海量数据进行分析,结果发现经常访问军事类博客的网民对红酒更感兴趣。基于这个数据结果,缔元信给客户提出了一个大胆的投放策略:选取该网站博客频道中的军事类博客页面投放红酒广告。一个投放周期结束后,有效转化率高达18%,而行业的平均水平却低于5%。可见,电商融合大数据,能够帮助广告主更快速准确地找到潜在客户,进而有的放矢地投放广告、推荐商品,提高ROI。

  

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