营销人员应该喜欢数据和展示广告分析的 5 个理由

这可能不是每个人都认为最浪漫的结合，但数据和广告分析具有磁性吸引力。 随着在线展示广告的日益成熟，数据为营销人员提供了新的可能性。 Wes Nichols 在哈佛商业评论中写道，这种组合称为“大数据、云计算和新的分析方法，即分析 2.0”。 他认为，这种资源的合并为营销人员提供了新的见解。

根据 eMarketer 的说法，以客户为中心的分析是许多组织感兴趣和投资的关键领域。 德勤最近在美国进行的一项调查发现，60% 的企业计划投资分析。 但是为什么在线展示的创建者应该喜欢数据和广告分析呢？

1. 提高性能

正确使用数据和分析，您将提高活动绩效。 但是要提高性能，您需要知道什么有效，什么无效。 这种洞察力是由数据驱动的。

特别是您使用的指标。 这可能是从您的展示广告的消费者参与中收集的数据。 例如，悬停、玩立方体格式等。其他有用的指标包括点击率、转化率和可见度。 了解您的指标是对您的广告成功程度进行分析性理解的关键。 这是一个关于可用不同指标的博客链接。

分析数据可以确定哪些域提供可见展示。 这反过来意味着您可以选择合适的出版商。 准确地说，决定展示广告成功与否的一个重要因素应该是可见度。 可见度是广告行业热衷于解决的一个问题，并且无疑会受到监管和定义。 考虑在哪里放置广告是提高性能的一种简单方法。 第一步是使用透明且能保证良好可见度的发布商。

2. 了解你的听众

您有合适的发布商，现在您想查看谁在参与广告。 将发布商数据与您自己的数据相结合，可以更好地分析您的广告系列受众。 使用此类数据有助于了解广告是否有效。 无论是吸引已知客户的兴趣，还是吸引非您客户的用户的流量——谁在接收信息？ 您的广告系列是返回还是不返回客户？ 它是否吸引了与您认为的不同的观众？

将数据管理平台 (DMP) 与创意管理平台 (CMP)（如 Bannerflow）或广告服务器相结合，可以让您理解这一点。 将分析工具应用于这些数据，您可以看到基本模式出现，例如您的广告在一天中的哪个时间效果最佳。

这听起来可能不是开创性的，但它是热爱数据和分析的另一个原因。 请记住，人们在不同的时间、不同的日子寻找不同的东西。 将这些知识与横幅广告调度工具（如 Bannerflow 的）相结合，这意味着您可以在正确的时间向正确的人展示正确的广告。 为什么不使用您收集的数据来使用针对不同时间进行优化的广告变体？

3. 制作更好的横幅

我们喜欢数据和分析的最喜欢的原因之一是它可以产生更好的横幅。 不仅是漂亮的横幅，而且展示一次又一次转换的广告。 但是我们如何衡量广告的好坏呢？ 首先，我们可以通过查看点击率并分析哪个广告效果最好来确定这一点。 毕竟这是了解广告是否有效的最佳方式！

但我们可以比分析点击率更进一步。 您可以使用悬停地图，或者比较已投放广告的群组与未投放广告的群组，等等。随着时间的推移，您可以使用这些数据以及行业数据来建立知识库。 例如，哪种类型的号召性用语效果最好，哪种颜色最适合哪种消费者。 如果你从长远来看，这意味着你知道你的文案或创意何时变得陈旧——在性能下降之前进行调整。 为了制作更好的横幅，广告分析肯定会继续下去。

4. 做出更好的投资

投资分析是有道理的，它不仅可以为您节省资金，而且可以提供全面的投资回报。 使用数据和分析意味着您可以从错误中吸取教训，或者更快地了解并纠正错误。 这甚至可以应用于已经发布的广告——使用 CMP 来调整广告的创意、副本或数据馈送。

这意味着您可以制定改进的活动计划。 与其花数周时间做一些不起作用的事情，你可以改变和适应。 对于较小的广告系列，这可能需要更长的时间，但您会比不使用数据更快地发现。

此外，如果您购买静态广告空间或以编程方式购买，则应尽最大努力优化。 使用像 Bannerflow 这样的 CMP，可以使用 A/B 测试来改进文案和创意。 但请记住，可靠和精确的分析是能够正确进行 A/B 测试的基本要求。

使用您的数据和见解来制作遵循即时营销策略的活动。 或者使用程序化广告来更好地定位！ 现在可以更改您的媒体计划或尝试新策略，从而充分利用预算。 由于使用数据和应用分析：节省资金，并产生更有效的活动。

5.变得更聪明

这些热爱数据和分析的原因的最终结果是，它们会让你变得更聪明。 应用它们，你很可能会做出正确的决定，而不是基于直觉的决定。 相信你的直觉总是好的，但有数据支持你的选择会更好！

这意味着设计师、文案和媒体策划者之间的冲突可以很快得到解决。 同时，从长远来看，您可以通过数据构建知情并挑战传统的活动。 你不需要坚持行之有效的方法。 数据和分析可以成为安全网。 如果您冒险，您可以发现什么有效，什么无效。

使用 Bannerflow 进行广告分析

还有一件事（是的，这是一个插件），但使用数据和分析来制作更好的展示广告的一种方法是使用 Bannerflow。 Bannerflow 的分析侧重于改善营销人员和设计师之间的反馈。 让设计师和营销人员深入了解他们的创意作品。

查看广告在哪些设备上显示，它们在世界的哪个位置显示，以及通过哪个域很容易。 在使用数据帮助回答您对广告系列绩效提出的紧迫问题的同时，可以迅速完成。

结论

热爱数据和应用分析是展示广告客户的关键工具。 随着广告变得更加动态和数据点的增长，它的重要性在未来几年将变得越来越重要。

谷歌已经在计划使用数据和分析的下一步。 它依靠机器学习帮助营销人员实时分析和预测消费者需求。 谷歌广告与商务高级副总裁 Sridhar Ramaswamy 表示，“我们的目标是通过更加量身定制的广告吸引消费者”。 在他们想去某个地方、购买或做某事时出现的广告。 数据和展示广告分析是一种只会变得更强大的关系。