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PUMA大数据赋能精准营销案例

2018-10-15 09:33来源:金鼠标

案例名称:PUMA大数据赋能精准营销案例
广 告 主:PUMA
所属行业:运动服饰
执行时间:2017.07.12-08.02
所获奖项:程序化购买类铜奖
获奖单位:爱点击互动
 
营销背景:
 
PUMA作为畅销多国的运动品牌,设计、开发、销售并推广鞋类、服装和配饰,满足顾客对于“Forever Faster”精神的追求。 然而运动服饰品类市场竞争激烈,且产品偏同质化,且新品推出速度快, 如何在竞争激励的线上渠道扩大目标人群并精准网罗受众,是本案面临的挑战。
 
营销目标:
 
此次市场推广着力打造明星爆款产品,扩大消费群,吸引新客,提升PUMA整体的市场表现。
 
策略与创意:
 
首先根据目标人群的基础属性、生活特征、兴趣爱好、职业身份和消费水平描绘用户画像:18-40岁,学生族群、白领及专业人士、自由职业者/意见领袖,喜好健身、运动、网购、美食、旅游,注重健康生活品质,具有较强的消费能力。接下来以多源数据支持,全面覆盖目标用户:1)利用iClick大数据后台,根据品牌目标受众属性做常规定向; 2)为品牌量身定做“定制人群包”,对目标人群延展,扩大品牌曝光辐射范围; 3)利用retargeting技术, 下一波投放可以对点击过广告的用户打包数据,做精准再定向。
 
执行过程/媒体表现:
 
1、常规定向
 
根据品牌目标受众人群画像,及每一波Campaign的投放目标,在腾讯大数据后台精选匹配目标人群进行精准投放。
 
 
2、定制人群包
 
通过腾讯GDT大数据库,根据每位用户在腾讯系不同属性平台的行为逻辑(如电商行为、搜索、QQ群、浏览历史、聊天关键字等),筛选出符合以上属性的目标用户,并打包做精准定向。
 
Running人群包:
 


 
LOOKALIKE技术实现人群扩展:
 

 
匹配用户兴趣标签分素材定向投放。素材结合使用场景可有效提升效果,真实/可靠的广告素材带来更佳CTR转化。
 
 
Retargeting-对点击/浏览广告用户进行二次定向。数据沉淀后复投(针对前期点击广告未留资的人群),原始数据包中多次reach但未转化的不再收纳至沉淀数据包,leads和参与人群再次lookalike为沉淀数据包,进而对参与人群增加reach向leads的转化。
 
 
营销效果与市场反馈:
 
Impression 达成率134%,点击达成率108%
 
通过AdMaster第三方监测机构数据显示,投放结果全面超过既定目标。在3周内impression超出预计指标34%,带来85,961个click,并超额实现超过39%的TA浓度指标。此外,新增品牌关注人群,较活动前提升126%,在品牌传播,售卖效果上,全面双超预期。

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