案例|五大策略帮助IBM提升Engagement

Campaign

广告主:IBM

项目:认知商业

平台:PC & 移动

背景

近两年,随着客户购买决策路径和营销环境的变化,以及程序化广告在B2C行业品牌传播的大量应用,传统的搜索、行业媒体垂直购买、线下活动三驾马车已不能满足B2B广告主的营销需求,越来越多的B2B品牌开始重塑他们的数字营销战略,以创新的方式打造更加动态和精准的营销环境,以更积极的姿态主动影响甚至塑造目标客户的购买决策路径(Customer Decision Journey, 传说中的CDJ)

从B2B的特点出发来分析,目标受众人群数量较少、决策流程复杂、购买周期长;同时,随着技术进步,各行各业的B2B产品更新越来越快,新概念和解决方案层出不穷。因此,找准目标受众,并对目标市场进行教育、影响、培育,是影响客户购买决策路径的关键,而精准定向的程序化广告无疑是B2B品牌传播最有效的手段之一。

IBM认知商业?

作为一家百年科技帝国,IBM无论在技术还是服务,抑或是在数字营销领域,始终用不一样的营销战略引领创新。2016年3月,IBM宣布正式转型为认知商业平台公司,这是继e-Business、智慧地球之后,IBM抛出的新品牌概念。为了让IBM的“认知商业”战略及其核心平台IBM Watson在中国成功落地, IBM选择舜飞|BiddingX平台,向中国企业管理者和技术大拿们讲述新的品牌故事,增强他们对“认知商业”的理解和认知。

Campaign目标

捕获IBM目标人群并精准曝光,为落地页引流并实现更高的engagement(互动)转化,提升IBM网站engaged rate(互动参与率),实现更高的engaged visit(互动参与量)和更低的CPEV(cost per engaged visit,单次互动成本),提升目标人群对IBM认知商业的认知度及品牌影响力。

为何考核Engagement?

与以往的品牌程序化广告campaign不同,IBM这次选择不以品牌曝光和点击作为衡量广告效果的标准,而是考核对落地页的engagement。Engagement指用户在网站或APP上的交互程度或者参与度,可以由多个指标组合而成,用以衡量在流量产生之后和发生最终转化之前的用户行为和过程,能够真实反映用户对营销活动和品牌的兴趣,以及分析影响最终转化的因素。

在本次campaign中,IBM以特定用户行为定义engagement,将在落地页进行二次点击跳转、观看视频、登录、注册、下载等任何互动行为的用户定义为一个engaged visit,并以完成预期的engaged visit量和降低CPEV成本作为考核目标。这是创新的品牌传播效果评估手段,精准定向的程序化广告将其变为可实时评估和优化的战术,也是未来衡量品牌传播实效的趋势之一。

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五大策略提升engagement

Engagement与落地页和流量的质量有着直接关系。Engaged rate低,说明网站可能存在布局差、体验差、打开速度慢等问题,或流量并非目标人群。在网站优化空间有限的情况下,找准TA成为了提升engagement的唯一关键,这恰恰是IBM关注的重点。

IBM“认知商业”面向的目标人群是典型的三大B2B人群:企业高层决策者和管理者,企业战略部门负责人,IT技术管理者和开发者。这些B2B窄众人群更需要全方位的人群定向策略和强大的技术手段支持,BiddingX凭借自身过硬的技术实力,帮助IBM制定了五大人群定向策略,并提供全流程技术支持,最终取得了惊艳的效果。

1标签定向最大化覆盖潜在人群

根据对品牌和传播目标的理解,BiddingX将这次campaign的目标人群分为四类:关注人工智能等前沿高科技技术的人群、关注企业战略和转型的人群、具有决策能力的企业高层管理者、IT技术和开发人员。BiddingX启用自有的十亿级人群DMP和平台对接的多个第三方DMP,从人口属性、兴趣属性、购买倾向等维度筛选出适合的共性人群标签,最大程度覆盖所有潜在人群。

2历史B2B人群数据库利用

BiddingX结合丰富的B2B品牌客户服务经验,根据历史B2B投放数据,如曝光、点击、注册、转化路径等行为数据,一方面定向相似人群,另一方面通过先进的数据挖掘算法匹配出相似人群占比最高的标签look-alike,利用多标签组合策略同步投放,全面有效覆盖目标人群。

3搜索关键词人群匹配定向

B2B品牌的搜索引擎流量能够真实地反映出用户的购买意愿 (purchase consideration) 和需求 (demand),具有极高的再利用价值。BiddingX通过Audience Matching Services,定义多个搜索关键词词包,并与近三个月内搜索过相关关键词的人群匹配,进行定向投放,进一步提升目标人群的精准性。

4媒体优化提升有效人群曝光

在媒体优化上,基于pre-bid保护机制,在竞价前即过滤低质量的媒体流量,并通过BiddingX可视率自动探测技术,自动过滤可视率低的媒体广告位;在媒体选择上,集中投放IT类、新闻财经类、科技类的优质媒体。同时,定向含有上述关键词的媒体页面,最大化传播效力,提升对关注相关资讯的潜在目标人群的覆盖。

5重定向访客找回加深互动

通过BiddingX PDMP访客找回技术,对访问过落地页但未成功实现二次跳转/登录/注册或其它互动行为的用户进行召回;并利用频次控制技术对不同类型的受众轮播不同创意,在吸引用户注意力的同时,加深品牌印象,更有效地激发访问和互动兴趣,最终提升engagement和转化效果。

最终结果

Campaign的曝光完成率实现KPI的270.0%,点击完成率达到240.1%

Engaged visit量(互动访问量)完成率实现214.2%,engaged rate高达30%+,CPEV成本比客户预期下降了53.3%

此次campaign是IBM品牌传播程序化的一次有效且成功的尝试,满足了品牌对衡量曝光价值的需求。

随着engagement指标衡量和监测的不断标准化,程序化广告投放将更加考验DSP精准定向和实时优化的能力,并对流量欺诈形成有效屏障,为广告活动带来更精准和更真实的用户参与和互动,实现更高价值的品牌传播效果。而BiddingX也将为更多品牌广告主提供优质的程序化广告投放策略和优化解决方案,帮助品牌广告主全方位提升品牌效果。

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