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Post by minasultana420 on Apr 16, 2024 5:03:30 GMT
我欠自己的债,已经有一段时间没有为我的数字营销、商业智能和行为经济学系列文本撰写文章了。这就是为什么我在这里谈论小数定律! 当阅读 Think with Google 博客上的文字“程序化媒体如何帮助克服日益动态的场景中的障碍”时,我很想讨论这样的话题。 我希望你喜欢。好读! 数字营销的影响 任何营销团队的梦想都是在正确的时间找到正确的人并传达最好的信息,以便他们购买产品或雇用服务。 随着互联网进入人们的生活,这些专业人士获得了完成这一使命的新工具。 但任何认为使用数字营销“让任务变得更容易”的人都是错误的,因为现在“一切都有指标” 。 挑战变得更大,因为除了互联网之前已经存在的所有担忧之外,我们现在需要更仔细地关注活动的盈利能力、广告影响的频率以及其他各种指标的验证,这过去不存在电视、广播和印刷媒体时代。 主要功效 如果一方面确实“衡量投资回报率变得更加容易”,那么也可以说,由于多种原因,实现投资回报率变得更加困难。对于那些不熟悉这个术语的人来说, ROI 代表投资回报率。 首先,因为如果现在更容易衡量投资回报率,那么它就变得更加客观,因为不再有大量解释、猜测和影响力或影响力的美丽故事的空间。现在,事情还不止于此,只有两个选择——是否获得投资回报率(在付费广告活动的情况下,也可以是投资回报率)。 其次,随着越来越多的人跟踪ROI、CPL、CPA、CAC、LTV等指标,游戏变得更具竞争力,有时1% 的成功或失败可能意味着策略的成功或失败。 更多挑战 另一个值得注意的点是,随着数字营销的民主化,其成本也随之增加,首先就像任何“拍卖”一样,出价的人越多,竞争就越激烈,互联网上的广告空间 墨西哥 手机号码 就越贵。 此外,对合格专业人员的需求大于供给,因为他们需要知道如何处理数字,这并不容易。如果说以前特定领域缺少工程师、数学家之类的人才,那么现在营销方面缺少这些专业人士怎么办? 因此,最重要的是,膨胀的市场以及组建优秀的数字营销团队来分析这些指标的困难最终会损害产生投资回报率的活动。 有人认为技术将满足这一需求,但我认为情况并非如此,至少在短期/中期是这样。 因此我们需要人类来创造和操作这些日益复杂的技术,这样它们才能真正帮助产生投资回报率。 程序化媒体的作用 值得强调的是, “程序化媒体” 仅适用于大型投资的活动,因为其测试/验证的性质使得人工智能(机器学习)将活动引导至最佳路径。 在同时验证许多假设(渠道、关键词、时间、地区等)的情况下,只有足够大的样本才能降低错误决策的风险,对于程序化媒体来说,这意味着减少投资错误和投资回报率耗尽的风险。 因此,以小规模活动/样本(即每月低于 100,000 雷亚尔)开展程序化媒体意味着将投资回报率置于抽样中的机会支配之下。 为了更好地说明我正在谈论的内容,我将分享我们 Hubify 的首席运营官 Oscar Sigaki 使用的示例: “我有 10,000 雷亚尔,想测试程序化媒体(请记住,程序化媒体不会取代付费搜索,它是互补的。为此,需要进行多项 A/B 测试,其维度如下: 广告交易平台; DMP/数据提供商; 按兴趣和类别进行人口统计细网可见度;创他人之间。
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