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母婴电商这么做推广新客购买转化高八倍-【新闻】

发布时间:2021-04-05 19:53:35 阅读: 来源:电子尺厂家

互联网时代,母婴产业集中转向线上,全面电商化,线上平台分类有母婴电商平台、综合类电商购物平台等。电商平台成了母婴品牌销售的主阵地,纷纷入驻京东、1号店、淘宝、天猫等线上平台,正因为线上平台的流量更集中,所以竞争比线下更激烈,淘宝客流基本被大客户垄断,加上高昂推广费、广告费转化率越来越差,大笔费用出去带来极少用户流量。

用户是有限的,注意力资源更是有限的,实际上流量被大品牌广告主垄断,比如淘宝直通车90%的广告流量被10%的大商家垄断,直通车、钻展转化率越来越差,中小商家面临生存考验。

溪姐相信不少电商人都有这样的体会,几年前,随便推个直通车,引流拉新效果特别好,现在的淘宝优势,一去不返,钻展死贵,流量不能保证,直通车越来越烧钱,核算下来获客成本太高。

所谓的精准营销大多是忽悠,即便是垂直的母婴媒体推广,转化达到1-2%也就这样了。提高购买转化是商家不变的课题。回到母婴行业来讲,本身用户群体一直在变化。比如有奶粉需求的用户生命周期也就五六年,做母婴电商,就意味着要不断去拉新,到底什么方式拉新的转化更好?溪姐今天给大家解析一个大数据精准营销实例。

渠道推广是每个品牌必须要做的,但是其最大弊端在于对用户的把握不够精准,从品牌传播角度各类渠道推广依然很有必要,而大数据精准营销对于有拉新(新用户)需求,及刚刚上市的品牌或产品要开拓市场等,用这种短平快的手段可以达到立竿见影的效果。

本次大数据精准营销实例是量江湖给君乐宝奶粉天猫店推广做的一次大数据营销案,最后以新客转化率来评估效果。在整个项目运营中,我们从确立样本用户,到建立大数据分析模型,再到精准用户锁定,最终以营销推广触达为结束。

第一步:建立样本用户数据并进行六大维度分析

在本案中,我们首先从品牌相关现有用户、竞品现有用户、历史项目参与用户、DPI关键词分析4个方面确立样本用户来源,并从六大部分确立样本用户的大数据分析维度。通过六大维度对用户深入分析之后,才能准确找到真正有价值的潜在用户。

l 消费水平

样本用户中,我们发现大众消费人群占比82%,说明关注国产奶粉的用户多为中低消费人群,这类人群对价格比较敏感,低价促销活动更能吸引他们注意,所以此次推广,大众消费人群是我们投放的重点。

l 年龄与性别分布

在年龄上,80后、90后占比在97.8%;在性别上,男性用户占比为31.6%,女性用户占68.4%,是绝对的重点用户。

l 地域属性

样本用户,主要分布在华北地区、及沿海江浙一带,这些地区的中低消费的网络活跃用户群体较其他地区多。

l 圈子特征

用户圈子特征中,“手机”、“网购”、“育儿”特征明显,符合我们对目标用户的要求,同时也说明我们对目标用户的抓取也非常精准。

第二步:建立大数据分析模型并筛选精准目标用户

通过对样本用户的分析,结合产品对目标用户的定位,量江湖根据目标用户各维度的属性,最终确立用户模型如下:

性别:女性为主

年龄:80、90后为主

消费属性:大众消费为主

地域属性:二线城市为主

主要兴趣维度:网购、育儿等。

辅助兴趣维度:美容、护肤、折扣、团购等。

最后,根据用户模型,在量江湖DMP平台的5亿基础用户中匹配与用户模型吻合的目标用户,筛选该项目精准目标用户38万人,潜在目标用户370万人。

第三步:精准营销触达及投放效果总结

媒体计划:在线上通过DSP,针对目标用户做触达式推广,利用这种方式,在短期内对君乐宝品牌做大量曝光,向君乐宝天猫店引流。

展现形式:DSP:banner及插屏广告位;视频:前插、暂停插屏;腾讯、百度:banner、信息流、原生广告、文字链等。

运营优化:通过反馈数据,调整用户模型及媒体投放策略,同时根据用户购买反馈,调整产品的营销手段,以达到投放效果最优化。

最终本案根据不同维度坐标共为君乐宝奶粉筛选出精准目标用户38万人,潜在目标用户370万人。其中女性用户占比78%,二线城市占比57% 。

在实际投放中,推广费用为50万元,带来6万人进天猫店,4000个购买转化,平均购买转化率8%。其中3600个购买用户为新客,当前活动ROI为3,三个月之内新客持续购买,ROI为12。

当然了,购买转化达到8%是基于大数据对目标用户的分析与筛选而来,如果是常规的渠道推广,从点击到购买转化达到1%以上就很不错了。大数据技术的价值,就在于从海量数据中抓取到更精准的用户数据,而不是简单的盲投。目前,君乐宝、贝贝网、大王纸尿裤、精灵宝贝纸尿裤、蜜芽宝贝等母婴品牌正在与量江湖营销数据服务建立深度合作。自从大数据火了,溪姐发生身边很多客户朋友都在找大数据营销的提供商,感觉这个世界营销手段的变化真是太快了,不过从客户角度来说,只要对提升转化有效的方式,都愿意尝试,也或者因为大数据是一种比较低成本,又见效快的尝试方式吧。

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