報告部分截圖

電商分析報告中，則全面的統(tǒng)計了當前人群的網購活躍度、購買力、消費偏好等維度的數(shù)據(jù)。

通過以上詳實的數(shù)據(jù)分析，可以幫助廣告主制定針對性的投放計劃。

例如，某客戶原計劃將預算大比例投放在傳統(tǒng)信息流廣告，但通過人群的洞察和分析，發(fā)現(xiàn)潛在用戶偏愛某種草類 App，網購活躍度上比大盤高 28%，于是調整預算，加大了KOL 和種草類 App 的廣告投入，后期效果評估，轉化成本比常規(guī)投放降低了 18.7%。

2. 動態(tài)人群包，針對業(yè)務模型自動優(yōu)化

廣告計劃如果使用了 TalkingData 旗下的 Ad Tracking 或 Brand Growth 對廣告曝光、點擊、落地頁或 App 激活進行監(jiān)測，這些互動和轉化數(shù)據(jù)會自動回流至智能營銷云。

經過反作弊算法等一系列處理后，系統(tǒng)會自動分析互動用戶的人群標簽，如地域、App 行為等特征屬性，自動將具備相似特征的人群附加到原有的人群包中，同時會剔除掉預估 CTR 較低的人群，實現(xiàn)定向人群的動態(tài)優(yōu)化，達到數(shù)據(jù)實時反哺算法的效果。

在實際投放中，如果同行業(yè)的廣告一段時間內反復觸達同一批用戶，廣告效果會不斷衰減。通過動態(tài)優(yōu)化人群包的策略，長期投放也能做到人群的鮮活。

3. 數(shù)據(jù)資產管理，數(shù)據(jù)融合發(fā)揮數(shù)據(jù)最大價值

數(shù)據(jù)資產模塊支持批量導入廣告主過去在其他平臺的廣告監(jiān)測數(shù)據(jù)，同時支持整合TalkingData旗下的 Ad Tracking 和 Brand Growth 數(shù)據(jù)。無論是效果類廣告主還是品牌類廣告主，都可以將歷史數(shù)據(jù)快速導入到智能營銷云中，真正讓數(shù)據(jù)成為支撐長久發(fā)展的資產，而不僅僅是工具。

數(shù)據(jù)導入后，數(shù)據(jù)之間的連接和融合才最為關鍵。利用 TalkingData 數(shù)據(jù)中臺的處理能力，能夠還原移動設備的完整生命周期歷程。

還原用戶真實路徑后，再做營銷生命周期的循環(huán)，就可以針對不同的人群，進行觸達或排除投放。例如，針對過去 2 周點擊過廣告但未下載 App 的用戶人群進行二次觸達；或者拉取高活躍度的用戶人群，在智能營銷云中進行 Lookalike 拓展，并排除已安裝用戶，再進行廣告投放。

在廣告投放之前深入洞察潛在受眾、根據(jù)受眾分布選擇匹配度高的標簽和媒體，再結合TalkingData 智能營銷云的算法和數(shù)據(jù)整合能力，真正做好精細化投放。在營銷成本不斷上漲的今天，也能做到預期可控的 ROI。

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