在新消费浪潮和消费群体日益壮大的背景下, 即使在疫情环境中, 美妆行业仍然实现了逆势增长。
在新消费浪潮和消费群体日益壮大的背景下, 即使在疫情环境中, 美妆行业仍然实现了逆势增长。根据国家统计局数据,2021 年中国化妆品零售额突破 4000 亿, 同比增长 14%。
图:中国化妆品商品零售额及增长率
但同时, 一方面国际大品牌实力强劲、本土新品牌势头迅猛;另一方面线下生意难做、线上竞争激烈, 也使得美妆行业出现了「神仙打架」的局面。在争夺消费者青睐和争取业务增长的「战场」上, 所有美妆品牌都面临考验。
某国际美妆护肤品集团敏锐意识到市场环境的快速变化, 以及数字化技术带来的机遇, 希望通过积极拥抱数据驱动的数字化营销战略, 在安全合规的前提下, 探索以消费者为核心的体验提升与精准营销, 从而进一步扩大市场规模。
针对这样的需求,TalkingData 充分发挥自身在数据智能方面的优势, 提出了以安全平台支撑数据联动分析、以标签体系完善人群洞察、以智能算法助力高效精准投放、以归因引擎实现精准效果评估、以全链路闭环赋能营销策略优化的思路, 并最终达成品效合一、降本提效的目标, 助推该美妆集团业务持续增长。
解决方案
基于深入调研和沟通, 在 TalkingData 品牌数字化营销全链路解决方案的基础上, 为该美妆集团构建了满足其业务场景需求的针对性解决方案。方案包含三大层面:
图:TalkingData 为该美妆集团构建的营销闭环解决方案
• 数据层:在满足合规要求的前提下, 帮助该美妆集团对接一方品牌数据、二方媒体数据与 TalkingData 三方数据能力补充, 实现多方数据的联动;
• 中台层:针对实际业务需求, 基于 TalkingData 安全岛平台, 安全合规地进行数据融通与 TalkingData 第三方标签增补。在此基础上, 再借助 TalkingSmart DMP 实现标签体系构建、数据资产积累以及人群画像和人群细分;
• 应用层:利用 TalkingData 场景化的数据服务, 进行多维度标签特征支撑的人群洞察、智能化算法赋能的高潜人群挖掘与精准评估营销转化效果的归因分析。
解决方案的整体目标, 就是通过灵活组合标签形成多维度人群画像, 精准筛选品牌定义的目标人群;再基于一方种子人群, 通过机器学习模型预测转化潜力较高的人群, 并对接精准投放;最后, 基于对营销投放与销售转化间的关联评估, 指导投放策略优化, 提升程序化投放的转化率与 ROI, 形成全链路精准营销闭环。
产品服务
方案主要基于 TalkingData 的两大营销科技平台:
TalkingData 安全岛平台, 是 TalkingData 依托全面的 AI 算法能力、数据应用体系与数据智能生态, 推出的安全合规数据融通合作新模式。TalkingData 安全岛与领先的云服务商、安全硬件商合作, 提供从安全硬件到安全认证再到数据安全应用的一站式平台。
图:TalkingData 安全岛整体架构
借助可信计算、联邦学习等新技术, 在 TalkingData 安全岛平台上, 该美妆集团的品牌数据与二方媒体数据、TalkingData 三方数据以加密上传、隔离存储、建模计算的方式, 在安全的云环境中实现数据融通、标签增补、数据联动分析与应用, 在安全合规的基础上实现数据联动与价值挖掘。
TalkingSmart DMP 平台是 TalkingData 新推出的半私有化云端一方 DMP 平台, 兼具全数据管理、精准营销闭环、全智能洞察以及高可用、可拓展架构四大核心优势, 并连接数据管理、数据处理、数据分析、数据应用的全链条, 形成面向品牌营销的精准营销闭环。
图:TalkingSmart DMP 核心能力
借助 TalkingSmart DMP, 可以支撑该美妆集团安全合规地整合数据资产, 构建高覆盖度的标签体系, 再基于多维度的人群洞察及效果评估, 便捷高效地进行针对细分人群的媒体投放。
针对业务场景需求, 方案应用了 TalkingData 五大数据服务:
1.ID-Mapping:结合 TalkingData 的去标识化 ID 体系 TSID, 安全合规地连接不同数据生态系统, 打破数据孤岛壁垒, 让多方数据联动分析和应用、构建全域营销闭环成为可能;
2.Tagging Enrichment 标签增补:基于 TalkingData 沉淀的丰富标签体系, 为该美妆集团增补消费者互联网属性、触媒行为特征与偏好预测等类别标签, 通过多维度用户画像实现深度消费者洞察, 赋能精细化人群运营以及公域精准营销活动;
3.TA Scoring 高潜人群挖掘:借助机器学习模型对正 (曝光且购买) 负 (曝光未购买) 样本数据的特征分析对比, 预测出具备高转化潜力的人群, 通过人群细分与精准化投放提升投放效率与转化效果;
4.CPO 归因分析:CPO, 即 Cost per Order 每订单投放成本, 通过对前链路广告数据与后链路订单数据的联动分析, 进行产品销售转化追踪与营销 ROI 评估, 解决品牌营销效果量化难的痛点;
5.MTA 归因分析:利用 MTA(Multi-Touch Attribution 多触点归因) 模型, 精准评估不同渠道触点对销售转化的贡献比例, 发现更优的投放时机与投放渠道组合, 赋能媒介策略和整体营销策略的持续优化。
项目效果
基于该美妆集团已建立的客户数据平台, 结合 TalkingData 的品牌数字化营销全链路解决方案, 经过落地实践, 项目已经达成安全合规地联动一、二、三方数据, 沉淀和盘活数据资产, 赋能精细化客户运营与高效业务运营, 有力支撑 CRM、媒体、电商等渠道的精准投放, 并实现营销转化效果与 ROI 的双重提升。
1. 强化人群洞察:为该美妆集团提供标签增补, 使用的预测标签达到 80+个, 支撑了用户的多维度洞察和精细化运营。
2. 提升转化效果:为该美妆集团全线品牌的月均 10 波 campaign 提供精准化人群策略, 转化率提升 3-9 倍,ROI 最高达到 28。
3. 全集团归因分析:支持电商大促期间, 全集团接近 30 个品牌的后链路归因分析, 为横向对比媒体效能提供有效依据。
图:项目获得 ROI 提升 8 倍、CPO 降低 8 倍的效果
作为美妆护肤品行业中的领航者, 该美妆集团积极探索安全合规的数字化营销新模式, 通过与 TalkingData 的合作, 借助合规化、智能化、全链路的营销科技能力, 实现了更优化的营销策略、更有效的媒体布局、更合理的预算分配、更高效的运营投放与更具竞争力的转化效果, 进一步驱动降本提效, 赋能业务长效增长。
来源：互联网
