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怎样通过大数据获得精准客户? 以精立业 以质取胜

<p>获得精准客户可以分为两部分来看,一是寻找新的精准客户,二是精准锁定“老”客户。</p><p>为便于理解,先从老客户开始说起。</p><p>对于<b>老客户再一遍精准获得</b>的意义在于对他们进行二次营销,换形沉睡用户,召回流失用户。</p><p>下图为:重定向用户模型:4W1H</p><div><div><div></div><p></p></div></div><p><br></p><p>根据重定向用户“4W1H”模型来进行:Who、When、Where、What、How,分别对应用户属性、时间、来源、行为、质量。根据这个模型,我们可以从不同维度对用户进行细分,对不同群体进行个性化重定向。</p><p><b>寻找新客户</b></p><p>高质量的新客户可以通过常用的Look Alike手段,以及搜索词用户来获得。</p><p>Look Alike:又叫相似人群扩展,以重定向用户作为种子用户,根据4W1H模型中各个维度的用户特性查找相似特性的人群。</p><p>搜索词用户:当用户有需求时,会通过搜索引擎主动查找相关信息。因此,可以找供应商提供搜索词用户,对这些用户进行定向投放。</p><p>总体而言,品牌程序化广告中,最核心的要素就是人群,因此对广告投放平台的人群数据有很高的要求。</p><p>在广告主的brief 中,一般会要求需要哪些目标人群,可能还会简单描述用户画像,比如他们的职业、习惯等。提案的时候,要重点对人群进行分析,并阐述如何定位到这些目标人群以及量级会有多少。</p><p>定向目标人群需要在设置广告活动时选择人群标签(tag),可能是广告投放平台平台的自有标签,也可能是第三方DMP的标签。</p><p>标签一般包括性别、年龄、行业、收入、婚姻状态、教育背景、兴趣爱好等。为每个用户打人群标签时,主要是基于用户识别号、用户行为、时间、地点、终端等属性进行综合分析,并标记该用户在各个维度上的属性特征(同一个用户会对应多个标签)。</p><div><div><div></div><div></div></div></div><p><b>至于这些数据哪来呢?</b></p><p>广告投放平台的数据来源分为广告主数据、广告投放业务数据及第三方数据。</p><p>广告主数据:广告主添加执行方平台监测代码收集的人群数据、广告主CRM数据或者广告主自有DMP数据等。</p><p>自有数据:广告投放平台对接的AdX/SSP流量中携带的用户行为数据、广告投放数据(如曝光、点击数据等)、基于种子用户的look-alike(相似人群扩展)。</p><p>第三方数据:一般由第三方数据供应商提供。广告投放平台需要与该DMP进行用户ID映射(一般是指PC端的cookie映射)后方能使用。</p><p><br></p><p>---------------------------------------------------推荐阅读---------------------------------------------</p><p><i></i>0人点赞<i></i><i></i><a href="https://www.jianshu.com/nb/44964580" target="_blank" data-url="www.jianshu.com" class="show-5118-data" rel="nofollow"><i></i>日记本</a><i></i><br></p>

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刘畅
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