aso优化师什么意思(CDP在野生优化师眼里是什么样子的)
客户数据平台(简称CDP)主要数据是一方数据,采集用户在企业各个产品、生态中产生的数据,那么优化师眼中的CDP是什么样子呢?
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本文将以“野生优化师”的视角,谈谈我们眼中的CDP。在开始阅读之前,我们先统一下认知:说下什么是野生优化师?
野生优化师(我自己定义的一个名字):专指非广告行业的产品、技术、算法等背景出身,毫无基础、误打误撞进入信息流行业,从小白野蛮生长成为优化师的人。
CDP对于野生优化师来说真是太陌生太难懂了,该怎么理解呢?
这得从我最近看的一本书说起,这本书是一名叫做“九边”的大佬写的,叫做《向上生长》,里面有个观念让我觉得耳目一新又豁然开朗:
优化前期,对于DMP的感知,也很大程度上只是停留在概念阶段。或者是培训内容中的一个部分。却并不理解它是个啥。
上手以后,也只是在创建计划、设置人群定向的时候可能会使用到。习惯用系统推荐、或者系统通投的优化对这个也没多大感知。
成熟的、或者说喜欢尝试的优化,就会开始琢磨一些日常不怎么用到的功能,各种玩法混搭测试。亦或是账户遇到问题,实在没方向的时候,会试着用用没用过的玩法,死马当活马医。比如试试自定义人群包:
自定义人群包主要功能是定向指定人群、排除指定人群,这就要求我们对目标人群有非常清晰的了解,了解他们的各种基础属性、行为、兴趣等各个维度的特点,然后通过DMP后台去圈选对应的人群。
以头条的DMP平台为例,仔细看会发现,有非常多的标签:基础的标签除外,还做了诸如内容类标签、应用场景-直播类标签、互动类-观看、搜索、购买XX产品的标签;做的更细分的,还有比如特殊的人群包:618专属、养宠物的、爱玩游戏的等等。同时圈选完各种标签以后还能做各种运算,最终计算完成,推送到账户中,就能够被定向使用。
CRM:CRM系统就是一个会员系统,管理销售和客户和潜在客户的所有互动,帮助使用者洞悉客户关系。可以简单的理解为销售给用户做的会员档案。记录着用户的基本情况、客户跟进情况等。
DMP(DataManagementPlatform),即数据管理平台,DMP通过从多方面对用户数据、信息进行统一的收集、处理、归类,细化成上述的各类标签,方便优化去有目的的选取出来这些人,精准定投,从而实现广告的个性化推荐展示。这里说的多方面数据,主要是以第三方数据为主,基于广告平台自身的数据,比如基于今日头条、抖音等自有生态沉淀的用户数据。
CDP(CustomerDataPlatform),即客户数据平台,CDP主要数据为一方数据,采集用户在企业各个产品、生态中产生的数据。比如企业自己的会员系统、商城、App、小程序、网站等等,各个系统的数据都有很多,但是都很分散,相互之间没有融合打通。CDP平台就可以对各种数据进行收集、清洗、分析、转换,再结合算法模型,把一堆杂乱无章的数据,整理为有效的、有序的、成体系的数据。
借用九枝兰傅总的图解,其实就能清晰得知道他们之间的关系和区别:
“无论是DMP、还是CDP,其实都是围绕着用户和用户数据,不同的是应用的场景,在用户的生命周期里,它们在不同的场景中服务、运营客户,最终实现用户转化和沉淀。”
在乙方广告代理投放公司,优化主要从以下几个维度着手广告投放:
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了解客户业务和推广活动本身卖点
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人群分析和定向
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推广渠道、物料、计划的具体落地执行
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数据监测和优化调整
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广告结案
其中第2点人群分析和定向,首次投放时候我们定位的人群画像的来源和根据是什么?很大程度上来源于2个渠道:
客户会根据公司产品的目标人群、历史成交人群的大概特征,告知优化这些人的大体特征,比如某某口红,18-45岁女性,三四线城市为主;某某服装,25-45岁男性,一二线城市为主……
以前接手过同类型的业务,操作过此类账户,知道大概什么样的人群转化数据好。什么人群点击高但是转化差。
但是实际投放时,由于市场在变化,需求在变化,可能会存在经验、目标和实际结果不符合的情况。完全凭借历史经验不再适用。
比如我们印象中一个产品更适合25-30岁的人群,实际跑出来,成交更好的却是18-25岁的人。
投放过程中可能缺少实时的监控和数据分析,导致了人群投偏、转化不好等情况,却未能及时发现和调整,导致广告费用的浪费的情况;或者是策划的活动卖点并不能打动目标客户,因为人群画像太粗了,过于笼统的锁定了部分人,没有说到目标人群的点上的情况。
那有了CDP平台,CDP结合了甲方数据和广告平台回传的过程数据(比如曝光、点击、互动等人群数据),对目标人群的画像做更为全面、客观的整合分析。同时,还可以根据持续产生的数据做画像修正,从而优化CDP平台的数据标签,提升数据的精准性。
企业拥有了更为准确、科学、高效的数据平台,就可以做很多事情了。比如可以针对不同的人群进行分类打标(新客、老客、流失客户等),针对不同阶段的用户策划不同的推广活动,做精细化运营。
也可以结合经过前后端数据打通后形成的科学精准的画像,更准确的筛选出我们想要投放的人群。策划这部分人感兴趣的活动。让投放有据可依,而非纯粹的经验主义。
而我们优化也可以跳脱出来,站在更高的角度看待数据、看待标签,看待营销。更好的理解人群包背后的来由与含义,从选品环节、活动策划环节、创意环节、人群定向环节入手,优化整个链路。而不是简单的账户操作者。
技术更新很快,系统也越来越智能,投放需要花费更多心思在研究人群上。
作者|小蒙酱
编辑|小九
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