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《哈佛商业评论》增刊:传统广告已死 - 哈佛商业评论

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发表于 2018-1-18 21:16:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
《哈佛商业评论》增刊:传统广告已死 - 哈佛商业评论



局面很快变得非常尴尬,财务部指出该业务单元的实际总收入只有1.1亿美元,比报告上的数字足足少了5000万美元。缺乏有效数据是产生巨大误差的原因,每个广告渠道的负责人都宣称自己的预测数字分毫不差。
         这位主管奉命解决归因差错的问题。在工作过程中,他吸取了不少教训。后来,他进入一家消费者技术公司工作,该公司对2.0分析技术非常感兴趣。在那里,他建立起一个分析平台,用来梳理公司广告活动与销售活动之间的互动状况。
         这样的例子不能真实反映2.0分析法的复杂性。在实际运行中,一家大公司的统计模型要处理几百个,甚至几千个由广告行为和销售策略带来的变量组合。此外,统计模型还要将外部变量计算在内,例如地理分布、就业率、定价、季节变化和竞争状况等。显而易见,对所有变量产生的排列组合进行分析,云计算和云存储技术必不可少。但它的回报颇丰,2.0分析法能让你立刻看到,新的电视广告影响消费者的网络搜索方式的全过程,而在广告上线后,你便可以更改搜索引擎的关键词,或买断相关关键词。它还可以帮你辨认Facebook广告的实际效用,无论是短期收入,还是长期品牌效应。
         
         优化
         在步骤一中,营销人员需要量化每一个广告行为的回报以及重要外界因素的影响。一旦完成第一步,就要进入情景模拟,这涉及预测分析工具的使用。比如你想知道,把圣迭戈市某个产品的户外展示广告减少10%,或者将电视广告预算的15%转移到搜索广告和页面广告上会发生什么;或许你需要知道,当一位竞争对手在东京减价,或者悉尼的油价上涨时会对你的广告带来何种影响。
         有了第一步中收集和分析的海量数据,你便可以给每一个影响因素(从电视广告到搜索广告,从油价到当地气温)赋予一个弹性系数——一个变量变化引发另一个变量变化,两个变化量百分比的比值即为弹性系数。掌握这些弹性系数能帮助你预测每一具体变化所产生的结果。举例来说,你的电视广告与销量之间的弹性系数为0.03,在其他变量保持不变的情况下,电视广告预算增加一倍,那么你的销量会提高3%。简而言之,2.0分析法能辨别出所有因素的弹性系数如何与销量进行互动(详见“广告互动如何推动销量”)。
         
        广告互动如何推动销量
         在一个消费性电子产品的假期推广活动中,电视广告播出后,该生产商名字的搜索量立刻大幅度提升。

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