京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
社交+大数据 腾讯社交广告破解汽车营销三大痛点
10月28日,腾讯社交广告部总经理罗征应邀参加2015汽车大数据营销峰会暨车慧品牌发布会,会上罗征围绕社交数据对于汽车行业的营销价值发表主题演讲,为广告主展现了汽车行业营销新图景。
据行业数据显示,2015年新车销售和营销投入依然保持双升态势,汽车销售同比增长6.9%,汽车在线广告投放量同比增长40%,汽车行业受互联网影响日益加深。罗征指出,汽车广告主在数字营销领域逐步深入,但汽车营销仍面临三大痛点。第一,用户数据割裂。官网用户、投放数据、CRM等模块之间的用户关系不清晰,数据价值难以提炼无法形成战斗力;第二,用户模糊化。手机已经成为用户日常生活的主要屏幕,连接着每个个体的社会关系,用户呈碎片化分布于社交、娱乐、购物、支付等多领域,他们是谁、有何特征、如何触及等新考验层出不穷;第三,投放不精准。预算分配多少、衡量广告预算是否浪费的效果指标不能有效监测等营销难题亟待破解。
社交数据破解汽车营销迷局
面对汽车行业营销瓶颈,基于海量、多样、跨屏的社交场景以及大数据分析、挖掘,腾讯将社交、大数据两大法宝应用于汽车行业的互联网营销环境。
罗征指出,在社交广告领域,腾讯拥有中国最具社交力的流量平台。微信和WeChat合并月活跃账户数突破6亿,QQ月活跃账户数达8.43亿,QQ最高同时在线帐户2.33亿,智能终端月活跃帐户数占比74.4%。腾讯触及中国90%的网民,覆盖超过8亿人24小时的行为热链,集纳了微信、QQ等社交平台超百亿流量。为了使数据更丰富、更具客观性,除了承载腾讯核心社交流量资源,腾讯社交广告还与多家平台级合作伙伴联营,整合易车、京东、搜狗、58同城、丁香园等外部合作伙伴的数据资源,覆盖到电商、O2O、搜索、旅游、生活服务等多个领域,构建了精准营销数据生态,为广告主提供更高效的用户触达方式和多样选择。
基于海量、多样、跨屏的社交场景优势,广点通DMP数据管理平台发挥了智能大脑的价值。罗征在会上进一步介绍了广点通DMP三大核心优势—数据管理、效果优化、数据增值。广点通DMP将腾讯内、腾讯外、以及腾讯系分散的海量数据纳入统一技术平台,以海量基础数据作为载体,基于用户基础属性、媒体环境、用户环境、用户状态、兴趣爱好、用户行为6大定向体系及地理位置、商业兴趣、关键词、相似人群定向等多维度对用户定向分析,清晰还原消费者画像。同时,利用腾讯庞大的社交行为数据,筛选多维度、立体化的用户标签数据,直接对应真实个体,为广告主带来立体、全景的用户洞察,而PC-Mobile跨屏数据链接技术使访问者的数据不再被割裂,使用户在不同媒体跨屏的碎片化数据得到有效整合。基于活跃社交用户,利用技术挖掘数据价值,借助Banner广告、插屏广告、开屏广告、应用墙广告、原生广告等多元化社交广告形态,使汽车行业广告投放更加精准,助推广告主实现品牌与效果的统一。
汽车品牌借力大数据锁定忠实客户
针对CRM用户信息、互联网广告投放数据、消费者行为数据等核心数据源,腾讯与广告主之间创建了一个涵盖广告主、广点通DMP、广点通ADX、DSP的数据分解闭环,通过数据的共享、分析、提炼,共同打造数据营销解决方案,满足了众多汽车广告主品牌营销和效果推广的双重需求。
以某高端汽车品牌营销活动为例,配合广州、佛山、厦门、深圳、南昌、南宁、长沙、东莞、泉州、福州等十个城市经销商的线下活动,广告主在2015年5月9日-7月5日整个投放周期内,以微信、手机QQ、QQ空间作为营销阵地,希望进一步提升品牌在中国市场的好感度,同时最大化带动受众参与度和购买转化率。针对品效合一的需求,腾讯社交广告联手车慧汽车大数据,对目标用户、腾讯平台相关数据进行了优化,精准锁定了目标受众,获得更高质量的销售线索。
品牌影响力方面,广告主在广州、佛山、厦门、深圳等十个城市的经销商、既有消费人群及潜在受众人群之间的品牌影响力进一步深化。效果转化方面,尤其值得一提的是,在恶劣天气影响下不少城市的受众在周末依然能够到场参加活动,整个活动周期内平均到场率达到19.6%。
目前,腾讯社交广告已经与奔驰、大众、本田、雷诺、马自达等汽车品牌开展合作,探索品效合一,在汽车行业的合作范围仍在进一步拓展。
从数据孤岛到群岛,打造生态系统支撑点
自2015年5月开始,腾讯社交广告与车慧开展了为期4个月的紧密合作,广告效果深得汽车客户满意。罗征称,从合作伊始就注定是一次意义非凡的携手,未来双方的合作关系将呈现纵深化趋势,探索的范围更广、层次更深,为广告主带来更高的广告投放效率。
罗征表示,腾讯社交广告后续将在汽车品牌厂商引入、数据管理方面,积极探索与易车合作新模式。腾讯社交广告一直致力成为数据连接方,连接行业数据,打造数据群岛,携手合作伙伴共建优质数据生态,2016年重点面向平台生态、垂直行业、品牌广告主,进一步开放数据能力,持续优化行业营销方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12