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群邑中国与阿里巴巴系统化对接,全域合作再创新模式

2018/4/23 18:46:130530



2018年4月23日,群邑中国和阿里巴巴集团在上海签署了“全域系统化合作备忘录”,[m]PLATFORM与升级后的Uni Desk将实现系统化对接。这是自去年9月双方达成战略合作并一同打磨共建以来的又一个里程碑,标志着双方就数据、资源、业务和战略全面深度合作,进入全域合作时代。通过全域赋能,群邑旗下三家代理公司(传立、竞立和Wavemaker)将为所服务的诸多品牌客户提供全域解决方案。

这充分体现了阿里巴巴全域营销的“开放共建、支持生态”精神,阿里巴巴与群邑中国等合作伙伴不仅携手共创了Uni Desk 全新版本,同时,这个新版本的强大能力可以运用于[m]PLATFORM,形成群邑独特的服务品牌的能力。系统化对接也意味着代理商运用全域营销的能力会更加个性化,代理商的全域营销进入定制时代。

群邑中国CEO、WPP中国CEO徐俊表示:“群邑和阿里都拥有丰富的资源,在过往的紧密合作中建立了默契与共识。在新的合作框架下,双方将继续携手,在新技术和新信息生态中,以消费者为核心,以数据为基石,提供更好的受众体验和投放效果,助力品牌业务的持续增长。”

阿里巴巴集团CMO、阿里妈妈总裁董本洪表示:“经过去年一年的发展,Uni Desk已经和Agency达成了很好的合作,一同服务品牌主,帮助他们更好地触达消费者。未来将与Agency一起继续以大数据为驱动实现对广大客户的全域营销承诺,最终实现阿里巴巴普惠营销的愿景。”
       
[m]PLATFORM与Uni Desk实现系统化对接,全域营销升级赋能代理商

阿里巴巴全域营销产品组合系列中,Uni Desk是专门为代理商开发的全域广告投放工作台,为其提供挖掘数据金矿的工具。群邑于2016年11月在全球范围内推出了[m]PLATFORM受众洞察与激活解决方案,去年9月与阿里达成战略合作后迅速成为Uni Desk的第一批共建伙伴,并为全域产品的快速迭代完善提供持续反馈和建议。

升级后的Uni Desk重新定义了人群传播策略,这不仅包含了标签功能的重大升级, 还提供基于历史订单的人群洞察,从与品牌产生互动的人群中继续挖掘投放转化的可能。此外, 投放中的数据也能进行沉淀优化,实现品牌人群持续运营。而在投放后分析环节,也以兴趣定义品牌广告的真实影响力,打造真实、可定制的效果评价体系。可以说,新一代的Uni Desk更注重开放、共创,群邑可以整合进自身[m]PLATFORM的能力,从而实现个性化操作。 

[m]PLATFORM中国首席执行官Mickey Zhang表示,“群邑将基于和Uni Desk的实践以及多年来在技术变革以及数字创新领域的经验,沉淀出[m]Platform专属营销方法论,最大化挖掘数据的价值,并将之有效的链接多个分散的营销渠道,真正实现:Data->Insight->Strategy->Operation 数据生成洞察,洞察产生策略,策略指导优化的全链路整合数据营销。这将让更多品牌主受益。”

30多个品牌共建硕果,持续优化“行业×场景”解决方案

在过去的几个月,双方共同开发了定制化的产品平台,成功服务了群邑20家核心客户的30多个品牌,涵盖母婴用品、3C、快消、旅游等多个品类。在这些共建案例中,双方共同探索出了一套“行业×场景”解决方案。
     
群邑[m]PLATFORM和阿里巴巴Uni Desk已在短时间内完成“从0到1”的定制化产品和服务共建,并将在新的合作框架下继续共创,“从1到N”,赋能更多品牌的全域营销。[m]PLATFORM 作为中立的开放式技术聚合平台,也期待与更多媒体和技术合作伙伴进行对接,实现融合和互联,让群邑服务的品牌广告主最大化地享受全域数据时代的价值。
    
[m]PLATFORM X Uni Desk激发品牌数字营销活力

基于[m]PLATFORM “品牌数字营销闭环”投放模型,针对品牌在数字营销不同环节的痛点,双方提出了更优的解决方案,激发品牌的数字营销活力。



图2. [m]PLATFORM品牌数字营销闭环


投放前的品牌受众策划:多维度、跨设备,实现精准圈选

受众维度单一,后链路互动行为和转化行为不准确或缺失,无法明确划分核心受众、强相关受众和弱相关受众是受众策划的一大痛点。 

针对这些痛点,[m]PLATFORM品牌数字营销服务团队利用Uni Desk帮助某女性用品客户利用“品牌相关性”找到更多的新潜客作为传播目标,并在后续投放中持续更新、优化。

投放前的数字媒介推荐:预估媒介三要素,提升核心受众曝光

在PDB采买模式中,经常遇到无法准确预估投放期间TA受众覆盖率、TA受众浓度和TA受众活跃度,导致采买媒体浪费。

[m]PLATFORM品牌数字营销服务团队利用Uni Desk可以预先判断圈选受众跟不同媒体的重合度和活跃度的优势,帮助某3C品牌客户在投放前找出不同受众对应的适合投放的媒体,并对预采买的媒体受众覆盖率、活跃度和TA浓度进行了准确预估。

通过前期的精准媒体定位,以及在投放过程中根据实际表现进行持续优化,此轮投放后品牌整体总曝光中核心受众的曝光比例高达82%,品牌的核心受众触达得到了极大提升。

投放中后期的投放效果洞察:新的受众行为转化漏斗和“品牌广告效果评估”新思考

[m]PLATFORM和Uni Desk团队在服务不同品类客户的过程中,对于如何完善市场“品牌数字营销效果评估体系”总结和沉淀出了新的思考和方法论。

一方面,[m]PLATFORM提出了新的受众行为转化漏斗。


图3.[m]PLATFORM受众行为转化漏斗的转变

传统的受众转化漏斗以点击到达率CTR(Click-through-rate)作为主要的指标来分析各个受众的效果。但事实上,一些有很强的“品牌兴趣”的受众并没有很高的点击到达率。如果按照旧有的优化方式,这些受众就需要被减少曝光甚至停止投放。但我们在实践中发现,这些强品牌兴趣受众的“品牌兴趣度”远高于其他受众标签,因此在实际优化过程中这些受众应该被增加曝光。

另一方面,Uni Desk能够通过受众统一身份识别、多维度全链路数据,进而计算展示归因VTA(View Through Attribution)。

[m]PLATFORM品牌数字营销服务团队利用Uni Desk的这一优势,帮助某快消品牌客户跟踪和记录到投放曝光后的“品牌兴趣”行为,并根据新的[m]PLATFORM受众行为转化漏斗加以深度分析和持续优化,得到了很好的效果。


图4. 某快消品牌不同受众定向产生的点击率与品牌兴趣度的比较

投放后的受众数据沉淀和复用,避免数据和预算的浪费

在很多情况下,品牌的投放周期是彼此独立的,在每轮投放结束后,受众数据没有沉淀,每次投放都是独立事件,都在单独的寻找核心受众,这就造成了数据和预算的浪费。

[m]PLATFORM品牌数字营销服务团队利用Uni Desk沉淀受众数据的功能,结合[m]PLATFORM 的“品牌及效果整合营销决策树模型”,为多个品牌客户在每次Uni Desk投放后甄选出“核心受众”和“潜力受众”,后续投放中复用前次投放沉淀受众,为这些客户在阿里站内的效果转化类投放活动提供了具有指导意义的依据。


图5. [m]PLATFORM品牌及效果整合营销决策树模型
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