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欧洲国民药店Boots入局国内市场,借力个灯占领消费者心智

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前言:

当前各位老铁们对“boots算法案例”大致比较注重,看官们都需要分析一些“boots算法案例”的相关资讯。那么小编在网络上搜集了一些有关“boots算法案例””的相关资讯,希望我们能喜欢,同学们一起来学习一下吧!

作者 | 个灯

中国快速前行且规模不断壮大的美妆市场,以及电商平台与数字创新在全球的领先发展,让不少海外品牌看到了机遇。与此同时,行业内的主力消费军争夺战也日益激烈。2018年9月,欧洲老牌药妆零售商Boots首次试水国内市场,并选择个灯作为数据营销的合作伙伴。

合作过程中,Boots借助个灯强大的数据能力和算法,从茫茫人海中精准找到目标消费者,并结合站内站外资源展开大规模营销活动,快速打开市场知名度,成功完成了消费者从认知到转化的跨越。

那么,Boots×个灯具体是怎么做的呢?今天,个灯君就以该品牌的明星产品——No.7冰淇淋面膜为例,为大家展示大数据技术如何打开消费者心门。

第一步:人群洞察+分组测试,找出站内高潜力消费者

Boots借天猫渠道直接面向中国消费者出售美妆产品,站内成为营销第一阵地。在洞察环节,我们重点针对站内的目标消费者进行研究分析。

1、找出消费者的行为特征

借助算法技术,个灯对冰淇淋面膜的相关用户数据进行充分挖掘,找出该产品消费者的行为特征,再通过标签的形式,将各种特征转化成Boots方容易理解、带有真实消费者“温度”的营销语言。

2、对目标消费者聚类细分

基于涵盖基础属性、行为特征等在内的丰富维度,个灯对冰淇淋面膜的种子用户进行聚类细分,将她们划分为精致女孩、积极女性和知识白领三类。

3、分组测试选出强兴趣人群

我们从精致女孩、积极女性、知识白领三类种子人群中,各筛选出小批量用户进行投放测试。通过分析测试环节的曝光和点击情况,我们发现“知识白领”人群对于该产品的广告反馈更积极,因此后续更大规模的站外营销活动也针对该人群重点展开。

Boots通过入驻天猫进入内地市场,站内是其核心流量的来源。但同时,站内的恶性竞争使得流量获取成本不断攀升,因此个灯建议Boots将眼光转向站外,借助个灯在站外的丰富优质流量进行大规模投放,以极优的成本有效引流。

第二步:人群扩量+智能选量,站外进行大规模精准投放

我们对站内的高潜力用户——知识白领进行相似人群扩量,帮助Boots影响更多的潜在消费者,同时采取“智能选量”策略,确保站外大规模投放时,在满足数量的前提下优先保证质量,从而更快、更有效地触达目标消费者。

1、选准投放人群

个灯依托自身数据库能力,对知识白领这一细分目标人群进行机器学习,找出该群体的显著特征,并通过lookalike扩量算法,最终帮助品牌找到3000W+具有相似特征和偏好的潜在消费者。

2、选对投放媒体

完成目标人群筛选后,选择什么样的媒体进行触达也至关重要。个灯基于DMP数据能力,综合判断知识白领人群对短视频、新闻类移动媒体的偏好明显,以此指导Boots择优选择媒体,并帮助品牌与国内主流DSP服务商完成对接。

3、流量优先排序

值得一提的是,在投放前,个灯采取独创的“子弹夹模式”帮助Boots对媒体流量和TA之间进行契合度排序,确保广告都能匹配到优质的流量进行精准曝光。在流量匹配过程中,个灯基于全网覆盖的移动端数据,对流量的真实性进行判断,过滤掉虚假流量,帮助品牌主减少浪费。

4、站外与站内紧密联动

个灯拥有海量的站外数据资源,通过紧密联动站外媒体曝光和站内促销活动,将站外的优质流量精准导入站内,有效推动目标消费者完成从曝光到购买的转化。

第三步:个灯DMP+品牌Databank,对投放结果进行评估验证

我们用同样的方式对Boots旗下的三个明星品类都做了人群洞察,并根据洞察结果科学指导品牌营销活动。在第一轮广告投放结束后,我们协助Boots对整个营销过程进行复盘,为下一轮投放优化沉淀经验。

个灯DMP支持将广告投放数据和购买数据进行打通分析,因此在营销活动结束后,Boots把投放人群和对照人群导入到品牌数据银行(Databank),对广告效果进行了评估验证。结果显示,此次投放人群的品牌关联度、购买/复购用户占比明显高于普通电商活跃人群,真正实现了品牌宣传与线上销售的“品效合一”。

根据Boots方提供的数据显示,本次营销活动不仅提升了目标消费者对品牌的好感度,还成功拉升了线上销量,比预期高出127%。

此次合作中,个灯充分发挥自身数据和技术优势,帮助Boots全面洞察目标消费者,激发品牌新的营销思路和创意,不仅为品牌抢占消费者心智加码,更为Boots深化中国美妆市场的数字化营销挖掘出更多可能性。

注:文中产品图片来源于合作方授权

标签: #boots算法案例