營銷人員應該喜歡數據和展示廣告分析的 5 個理由

這可能不是每個人都認為最浪漫的結合，但數據和廣告分析具有磁性吸引力。 隨著在線展示廣告的日益成熟，數據為營銷人員提供了新的可能性。 Wes Nichols 在哈佛商業評論中寫道，這種組合稱為“大數據、雲計算和新的分析方法，即分析 2.0”。 他認為，這種資源的合併為營銷人員提供了新的見解。

根據 eMarketer 的說法，以客戶為中心的分析是許多組織感興趣和投資的關鍵領域。 德勤最近在美國進行的一項調查發現，60% 的企業計劃投資分析。 但是為什麼在線展示的創建者應該喜歡數據和廣告分析呢？

1. 提高性能

正確使用數據和分析，您將提高活動績效。 但是要提高性能，您需要知道什麼有效，什麼無效。 這種洞察力是由數據驅動的。

特別是您使用的指標。 這可能是從您的展示廣告的消費者參與中收集的數據。 例如，懸停、玩立方體格式等。其他有用的指標包括點擊率、轉化率和可見度。 了解您的指標是對您的廣告成功程度進行分析性理解的關鍵。 這是一個關於可用不同指標的博客鏈接。

分析數據可以確定哪些域提供可見展示。 這反過來意味著您可以選擇合適的出版商。 準確地說，決定展示廣告成功與否的一個重要因素應該是可見度。 可見度是廣告行業熱衷於解決的一個問題，並且無疑會受到監管和定義。 考慮在哪裡放置廣告是提高性能的一種簡單方法。 第一步是使用透明且能保證良好可見度的發布商。

2. 了解你的聽眾

您有合適的發布商，現在您想查看誰在參與廣告。 將發布商數據與您自己的數據相結合，可以更好地分析您的廣告系列受眾。 使用此類數據有助於了解廣告是否有效。 無論是吸引已知客戶的興趣，還是吸引非您客戶的用戶的流量——誰在接收信息？ 您的廣告系列是返回還是不返回客戶？ 它是否吸引了與您認為的不同的觀眾？

將數據管理平台 (DMP) 與創意管理平台 (CMP)（如 Bannerflow）或廣告服務器相結合，可以讓您理解這一點。 將分析工具應用於這些數據，您可以看到基本模式出現，例如您的廣告在一天中的哪個時間效果最佳。

這聽起來可能不是開創性的，但它是熱愛數據和分析的另一個原因。 請記住，人們在不同的時間、不同的日子尋找不同的東西。 將這些知識與橫幅廣告調度工具（如 Bannerflow 的）相結合，這意味著您可以在正確的時間向正確的人展示正確的廣告。 為什麼不使用您收集的數據來使用針對不同時間進行優化的廣告變體？

3. 製作更好的橫幅

我們喜歡數據和分析的最喜歡的原因之一是它可以產生更好的橫幅。 不僅是漂亮的橫幅，而且展示一次又一次轉換的廣告。 但是我們如何衡量廣告的好壞呢？ 首先，我們可以通過查看點擊率並分析哪個廣告效果最好來確定這一點。 畢竟這是了解廣告是否有效的最佳方式！

但我們可以比分析點擊率更進一步。 您可以使用懸停地圖，或者比較已投放廣告的群組與未投放廣告的群組，等等。隨著時間的推移，您可以使用這些數據以及行業數據來建立知識庫。 例如，哪種類型的號召性用語效果最好，哪種顏色最適合哪種消費者。 如果你從長遠來看，這意味著你知道你的文案或創意何時變得陳舊——在性能下降之前進行調整。 為了製作更好的橫幅，廣告分析肯定會繼續下去。

4. 做出更好的投資

投資分析是有道理的，它不僅可以為您節省資金，而且可以提供全面的投資回報。 使用數據和分析意味著您可以從錯誤中吸取教訓，或者更快地了解並糾正錯誤。 這甚至可以應用於已經發布的廣告——使用 CMP 來調整廣告的創意、副本或數據饋送。

這意味著您可以製定改進的活動計劃。 與其花數週時間做一些不起作用的事情，你可以改變和適應。 對於較小的廣告系列，這可能需要更長的時間，但您會比不使用數據更快地發現。

此外，如果您購買靜態廣告空間或以編程方式購買，則應盡最大努力優化。 使用像 Bannerflow 這樣的 CMP，可以使用 A/B 測試來改進文案和創意。 但請記住，可靠和精確的分析是能夠正確進行 A/B 測試的基本要求。

使用您的數據和見解來製作遵循即時營銷策略的活動。 或者使用程序化廣告來更好地定位！ 現在可以更改您的媒體計劃或嘗試新策略，從而充分利用預算。 由於使用數據和應用分析：節省資金，並產生更有效的活動。

5.變得更聰明

這些熱愛數據和分析的原因的最終結果是，它們會讓你變得更聰明。 應用它們，你很可能會做出正確的決定，而不是基於直覺的決定。 相信你的直覺總是好的，但有數據支持你的選擇會更好！

這意味著設計師、文案和媒體策劃者之間的衝突可以很快得到解決。 同時，從長遠來看，您可以通過數據構建知情並挑戰傳統的活動。 你不需要堅持行之有效的方法。 數據和分析可以成為安全網。 如果您冒險，您可以發現什麼有效，什麼無效。

使用 Bannerflow 進行廣告分析

還有一件事（是的，這是一個插件），但使用數據和分析來製作更好的展示廣告的一種方法是使用 Bannerflow。 Bannerflow 的分析側重於改善營銷人員和設計師之間的反饋。 讓設計師和營銷人員深​​入了解他們的創意作品。

查看廣告在哪些設備上顯示，它們在世界的哪個位置顯示，以及通過哪個域很容易。 在使用數據幫助回答您對廣告系列績效提出的緊迫問題的同時，可以迅速完成。

結論

熱愛數據和應用分析是展示廣告客戶的關鍵工具。 隨著廣告變得更加動態和數據點的增長，它的重要性在未來幾年將變得越來越重要。

谷歌已經在計劃使用數據和分析的下一步。 它依靠機器學習幫助營銷人員實時分析和預測消費者需求。 谷歌廣告與商務高級副總裁 Sridhar Ramaswamy 表示，“我們的目標是通過更加量身定制的廣告吸引消費者”。 在他們想去某個地方、購買或做某事時出現的廣告。 數據和展示廣告分析是一種只會變得更強大的關係。