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京东到家:开启移动生态吸睛大法

2016-12-20

摘要:本案例借助LBS定位技术,精准北京地区的目标人群,通过移动DSP优选程序化交易平台,投放京东到家的,同时采用smartbid-CTR model细分传播阶段,逐步形成TA模型,更进一步提升宣传效果。

一、案例背景

1. 品牌诉求:发挥线上电商平台优势,连通O2O模式

 “京东到家”是由京东设立的O2O服务APP,整合各类O2O生活类目,可提供以生鲜及商超商品为主的上千种商品及外卖等服务,提供3公里范围内生鲜、超市产品、鲜花、外卖送餐等服务,并基于移动端定位实现2小时内快速送达。2015年4月底迅速覆盖北京五环内城区以及人口密集的住宅区(通州天通苑等地)。此次宣传意在充分发挥京东品牌,以北京为核心地域,开展重点投放,让更多目标受众知晓此服务模式,并尝试京东到家服务。

图片1 京东到家logo.png 图片2 京东到家服务.jpg

       图1 京东到家logo                                                                       图2 京东到家服务

2. 传播挑战:

 网民在众多网站中游移,碎片化轨迹越来越突出。面对如此碎片化的轨迹,如何精准找到核心地区的目标受众、为京东到家APP引流高质量的消费者成为挑战。

3. 目标对象:

19-45岁男性/女性群体。他们或注重家居生活、或爱好户外运动、或关注旅游,他们喜欢休闲娱乐,是社会中坚力量,消费能力中等偏高,并且有个共同的特征,爱好网购。

4. 创意洞察:

通过电商类客户投放的,我们发现,电商类消费者更倾向于点击两种类型的:第一种是以现金券为创意内容的;第二种是以折扣促销为创意内容的。

5. 媒体策略:利用移动端曝光, 引导用户进行APP下载体验

围绕“京东到家APP”项目,针对北京地区的“时尚、年轻、网购”人群集中宣传,利用移动DSP平台,定向目标人群,持续推送品牌信息,吸引点击参与下载APP体验。

根据InMobi数据显示,通过其移动网络有超过5000万的APP被下载,其中通过游戏类APP下载占64%;通过购物类电子商务类APP下载占2.7%,移动电商是未来一个趋势。由此可见,移动互联网的投放将会最大限度地帮助APP主获得高质量的消费者,从而极大地减少主的预算费用。

 

二、案例执行方案:四大“吸睛”法则玩转移动互联网

吸睛法则一  LBS定位,受众核心聚集地曝光

如今,在互联网聚集的社会,非常流行这样一句话:“你的有一半是浪费了,但是你不知道是哪一半。能留一半效果的已经是好了,更多的是连剩下的一半都浪费掉了”。虽然越来越多的主清楚这样的现状和问题,却在解决方案上鲜有突破。

当移动时代来临,这种现状和问题也逐渐得到解决。由于移动终端的随身、随时、随地的特性以及与用户深入互动的特点,为减少或避免资源浪费提供了非常强有力的基础,其中最具有代表性、效果最出色的就是LBS定位了。

通过传漾My DSP平台,利用LBS定位投放,可以精准定位到消费者的具体位置,再也不需要通过传统轰炸的方式将高昂费用的推送给广泛的群体,从某种意义上来说,LBS定位实现了精准投放质的飞跃,不仅将投放的的范围精准聚焦到目标受众,而且也极大地缩减了主的成本,对于主来说,既获得了心仪的受众,又节省了预算。

本次”京东到家“投放,针对的是北京的受众,通过LBS精准地域定向,全方位覆盖目标区域内的受众。投放期间,“京东到家”APP迅速在北京区域传播,不论是在上班途中,还是在家上网聊天,通过LBS定位,”京东到家“短时间内在北京消费者心中形成较深的印象。

结合目标人群基本数据,我们得出精准投放的基础标签:北京地区,年龄:18-45岁,喜欢网购、追赶潮流、时尚达人。因此,在北京地区,只要是”京东到家“的目标受众,并且拥有一部可以上网的手机,LBS定位几乎都能找到他们。

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图3 地域定向示意

吸睛法则二  Smartbid-CTR Model建立,优化投放效果

SmartBid全程自动化点击优化算法分为四个模块: 第一,不同Adx的流量预测;第二,不同位置结合投放的点击率预测;第三,不同位置的价格预测;第四,对偶算法。前三个模块中的量、价、点击率之间存在互相制约的平衡关系,对偶算法在这三个预测的基础之上取最优解的算法。

SmartBid具体到操作上,机器会在传漾的实时竞价平台Adx上自动选样,选择投在哪些APP上更能满足客户需求。客户的需求是在一定的地域条件下、在保证点击率的情况下,覆盖到更多的满足频次要求的人群。传统方法是通过人工、通过优化师来做排期、方案,这种方法很难兼顾每个需求去做试错、调整,而通过SmartBid全自动化的机器学习,能够满足量、价格、受众频次、地域等多方综合的条件进行投放,从而全方位地从整体上满足客户要求。”

那么,Smartbid-CTR Model是如何帮助“京东到家”实现效果优化的呢?

首先,Smartbid-CTR Model为京东到家每个订单生成算法模型,设立算法生成期(约3-7天),将受众分为TA族及普投族。

其次,结合不同算法(如流量预测、赢价预测、对偶算法、点击率预测)等寻找规律并优化,建立京东到家TA独有自动化优化模型,通过机器学习调优更适合客户的优化方案。

通过全自动的机器学习+智能且更科学的方式,更有效的提升”京东到家“效果;根据Exchange/网站贡献值等自动分配“京东到家”投放量及预算;同时,在投放期间,投放时间越久,点击效果越好。

      

图片4 Smartbid-CTR Model.png

图4 Smartbid-CTR Model

 

吸睛法则三  多款创意内容,知彼所想方能解彼所需

如今,品牌铺天盖地,想要抓住用户的眼球并不容易,因此,对于创意内容的把握显得尤为关键。

一个优秀的创意可以帮助产品与消费者更好地沟通,从而实现效果爆发式增长。用有效的创意诉求抓住关注重心,形成良好的传播效应,是的生命和灵魂所在,是消费者接触时“引起兴趣、形成记忆、最终购买”这一刺激程序形成的重要指标。

在本次投放前期一共设计了2款创意内容(现金券、折扣券),在投放过程中,我们分别观察受众对这两款创意的点击转化率,发现现金券为创意内容的的CTR值更高,说明受众对现金券的敏感度更高。因此,为了抓住受众对于现金券的关注点,后期及时调整投放内容策略,以“现金券”的创意内容吸引受众,大大提升了后期的点击到达率。

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                        图5 现金券                                                  图6 折扣券                                                                 图7 现金券

 

吸睛法则四  重定向优化,找回高质量受众

在互联网的语境下,人们经常会谈论投放效果。相对于传统的门户、网盟,甚至传统的精准,重定向能够带来非常显著的投放效果。尤其对于电商零售这种对返客率等比较敏感的主来说,重定向的优势会更明显。因此,在本次投放过程中,针对“京东到家”APP的电商性质,我们利用重定向优化,找回了更多高质量受众,极大提升了“京东到家”的投放效果。

首先,进行VIP数据银行归类收集,将历史投放的电商用户的数据进行有效的收集归类。其次,进行高质量用户购买筛选,将购买过相关产品的用户筛选下来。最后,建立“京东到家”目标受众库,将筛选下来的高质量的用户数据导入其中。通过这一系列的过程,最大化挖掘受众,提升高质量受众的比重,为后续效果的提升构建了坚实的基础。

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图8 重定向应用

 

三、效果

覆盖量较大,受众认知度迅速提升

本次投放,网友通过移动平台所触发的”京东到家“总曝光量为14,176,503次,完成率为113.74%,远超预期13.74%;而观看后进一步点击了解的次数也远超预期,从数据上来看,实际点击次数为151,470次,比预期提升了21.53%。由此可见,通过精准定向技术、算法模型优化以及创意内容的结合,极大地提升了投放效果,增加了受众对品牌的认知度。

 

四、案例点评

1.     抓住核心受众,极大降低了投放预算

本次利用LBS定位,锁定北京地区的核心消费者。通过移动端LBS定位,只投放给该地区的手机用户,将展示给我们所希望的区域受众,从而将预算极大地削减,给主带来了很实际的利益。

2.     投放智能、科学,最大化提升了效果dcxc5 hctn

算法模型和重定向的应用,保证了本次投放的智能性、科学性。在投放过程中,得到实时优化调试,投放效果得到不断提升。投放的智能化、科学化为本次项目创造了最大的效果空间。

3.     创意贴合目标受众,加深了京东到家品牌印象

在投放前期,针对不同的人群受众,利用不同的创意展示。根据投放数据,及时调整创意,将点击转化率比较高的创意内容进行投放,从而使CTR值进一步提升。创意内容上与受众的高贴合度,对”京东到家“品牌印象的加深起到了非常关键的作用。




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