
大数据营销,教你如何做用户肚子里的“蛔虫”!
借用一句时髦的话:我们这辈子,遇见爱,遇见性都不稀罕,稀罕的是遇见了解。虽然这句话似乎更适用于感情,但在以用户为主导的广告行业,丝毫也不觉得突兀。一言以蔽之:抓住用户的前提是了解用户,你有多了解你的用户呢?
1 Who--谁是我们的用户? 毫无疑问,每个广告主都对自己的核心用户有着清晰的画像,但你还需要知道下面这组数字--
来源:2015年,CNNIC发布的第37次《中国互联网络发展状况统计报告》
截至2015年12月,中国PC网民用户规模达6.9亿,中国移动网民用户规模达6.2亿,占总体网民的90.1%,个人上网设备进一步向移动端集中。网民上网浏览时长移动端占比平稳上升,全年基本稳定在70%左右;
新网民尤其偏好移动端。2015年新网民最主要的上网设备是手机,使用率为71.5%,新增网民群体中,低龄(19岁以下)、学生群体的占比分别为46.1%、46.4%,他们对互联网的使用目的主要是娱乐和沟通。
2 When--用户什么时候更容易接受广告? 尽管“不喜欢被广告打扰”的言论不绝于耳,但数据显示,并不是所有时段的广告都会被用户“排斥”,我们需要做的是,让广告恰好出现在用户“需要”或“心情好”的时候--
样本:N=1556;根据2015年12月iClick社区2015大调研问卷-网络广告受众调研数据获得
2015年,中国网民在移动场景下,“购物”时点击移动端广告最多,占比37.5%;其次是“和朋友聊天”是与移动端广告进行互动,占比为34.7%。另外,在以下四个情境中网民点击广告的比例较高,分别为阅读新闻资讯、看视频、搜索信息和上社交网站。
从数据分析上看,用户点击移动端广告的场景较为稳定,“购物”、“聊天”、“看新闻”、“看视频”等都是不错的广告投放时机。
3 Where--用户在哪儿更有可能与广告互动? 用户在哪儿,营销的主战场就在哪儿。无论是在用户经常出没的地方守株待兔,还是追着用户主动出击,其实都有据可依--
样本:N=1604;根据2015年12月iClick社区大调研问卷-网络广告受众调研数据获得
数据显示,超七成网民在“购物类网站”、“搜索引擎”、“综合门户网站”以及“视频网站”最常关注广告,占比分别为79.3%、73.8%、70.8%,关注过社交类网站广告的网民占比在60%左右。
2015年,中国网民在“购物类网站”、“综合门户网站”、“搜索引擎”和“视频网站”点击广告最多,占比分别为61.7%、51.4%、50.7%与47.3%。用户关注和点击广告的情境基本保持一致。
4 What--什么样的广告形式更招用户喜欢? 文字、图片、视频、二维码、信息流、Html5,什么样的广告形式更招用户喜欢、更容易唤起用户的互动热情--
样本:N=1554;根据2015年12月iClick社区大调研问卷-网络广告受众调研数据获得
就2015年的移动广告监测数据来看,用户关注较多的是“视频广告”、“图片广告”、“二维码广告”和“移动信息流广告”,占比均超过30%;二维码广告互动性强,占比21.8%,用户对视频贴片广告“又爱又恨”,互动占比20.5%。
需要注意的是,有29.4%用户能接受“每周1-3条”信息流广告,约四成用户接受每天推送一条以上的信息流广告。
5 Why--给用户一个接受广告的理由! 尽管有近七成用户能较为理性的看待网络广告,但想让用户真正认可我们的广告,仍需要给用户一个接受它的理由--
样本:N=1604;根据2015年12月iClick社区大调研问卷-网络广告受众调研数据获得
由于网民对广告的认知更趋向于即时性感受,因此,广告的内容、创意及展现形式均可以在短时间内对用户形成影响。也因此,在2015年最吸引中国网民的广告展现因素中,“广告内容及创意”以61.6%的占比成为首要因素,“广告展现形式”占比38.4%,“广告投放时机”、“广告位置”、“广告出现频次”和“广告尺寸”对用户的影响其次。
而在促使用户点击广告的因素中,“广告介绍的产品性能吸引人”占比36.5%,文案、相关性、优惠信息、视听效果也是较为明显的关注因素,分别占比34%、33.6%、32.5%、31.4%。
6 How--怎么投放广告能事半功倍? 所谓知己知彼,百战百胜。深入了解用户,不但能帮助我们的广告投放更加精准,更容易被用户认可和接受,还有可能“讨巧”,获得事半功倍的效果--
样本:N=431;根据2015年12月iClick社区大调研问卷-网络广告受众调研数据获得
就广告内容而言,用户更希望在相应场景下看到“购物类广告”、“餐饮类广告”、“休闲娱乐类广告”、“旅游广告”,其占比分别为68.0%、60.3%、54.3%和50.1%。
此外,位置服务广告因与用户需求及所处场景密切相关,一方面对广告的即时实用性要求较高,另一方面,也更容易对用户的短期、临时性选择产生影响。从用户反馈来看,基于地理位置及场景的广告尽管出现时间较短,但用户接受度最高,35.7%的用户表示喜欢,46.9%的用户持中立态度,仅有不到10%的用户对其持负面态度。
也因此,位置服务广告、移动场景广告更适合于快消、娱乐、旅游等品牌产品,在广告投放中也能更轻松的获得事半功倍的效果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11