AdMaster 斩获“AMES亚洲实效营销奖”,看数据何以提升销量转化?

2016-08-02

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不久前,2016年亚洲实效营销奖(The Asian Marketing Effectiveness and Strategy Award,简称:AMES)成功落幕。AdMaster凭借独具创新性的数据管理和打通应用技术助力某汽车品牌完成的“品牌第一方数据整合应用,提升销售转化”,获得 “AMES亚洲实效营销奖”数据分析类铜奖。联合利华、玛氏、麦当劳、Mindshare,OMD以及Hacker Agency等几十家全球顶尖企业,分别在不同类别的评选中荣登榜单。


AdMaster荣获“AMES亚洲实效营销奖”数据分析奖
AdMaster 创始人兼首席执行官闫曌 (Vincent Yan ) 对于此次获奖表示: “越来越多的品牌意识到数据的商业价值,无论是追求效果导向的品牌营销,还是以打造品牌知名度为目的的收益导向营销,数据技术都发挥着愈来愈越重要的作用。此次获奖,既是对数据技术的价值的认可,也是对AdMaster多年来致力于通过创新的数据技术为广告主解决实际营销挑战及所取得成效的认可。”
通常来讲,大多数汽车品牌都会遇到以下营销挑战:
1. 潜在客户留资信息不完善、甚至造假,无法精准获知消费者画像。
2. 广告引导到网站的销售线索质量参差不齐,客服人力消耗大、销售转化低的问题。
基于上述挑战,AdMaster为某汽车品牌提供了具有突破性的优质客户筛选的解决方案:
1. 品牌线上线下多源数据打通,实现销售数据和用户行为数据串联
将AdMaster 为品牌积累的监测数据和与客户线下的CRM系统打通后,发现最终销售转化的成功率与该用户之前在官网浏览行为有一定的规律和联系。如下图,用户页面访问深度在3-5之间,最终购买车辆的成单率最高。



2. 科学构建用户模型,找到优质客户人群共同属性
通过科学的模型计算,AdMaster从使用设备、流量来源、访问行为和留资动力四个维度建立了用户模型,评估留资客户质量,从而筛选出优质访客。


通过模型计算,发现高质量访客约占到总访客数的45%,而这部分优质客户最终产生的实际成单转化可达92%,验证了模型的有效性和科学性。此外,还能帮助品牌节省近50%的人力成本。
3. 描绘人群画像,精准寻找高质量优质客户
对通过用户模型筛选出来的高质量客户,进行“重定向”营销;或通过Lookalike的方式,找到有相似特征的人群进行再次投放,进一步触达更大范围的潜在优质客户群体。



面对品牌在营销中遇到的问题,AdMaster 深入探索品牌第一方数据的价值,并结合需求不断创新,帮助品牌解决投资回报率低,销售提升难的挑战。唯有实效营销真正落地,才能品牌在激烈的行业竞争中颇有优势。而此举,成为备受AMES评选委员会推崇的重要原因。未来,AdMaster将继续利用数据科技,进一步提升品牌商业价值。

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