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知名电商 PatPat 采用数据驱动的营销策略, 大幅提升业务成效

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2020-02-07 20:19
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挑战重重

广告成效起伏不定、无法规模化运营

PatPat 是高科技企业 InterFocus 旗下的全球知名电商平台,专注于母婴服饰及周边用品,其产品类别丰富多样、款式新颖迭出,迅速在欧美市场树立起良好口碑。PatPat 深谙营销渠道的重要性,从2015年开始,便视 Facebook 为主要营销平台,不断提升品牌知名度及获取新的客户。 然而,随着业务规模的扩大,PatPat 发现在营销方面逐渐力不从心——虽然投入了大量的人力和资源,但广告花费回报起伏不定,进行规模化运营更是困难重重。



把握机会

与 Facebook 市场营销科学团队合作

数据驱动营销可谓大势所趋。在大数据时代进行市场营销,数据不仅是解读业务成效的科学指标,更是制定明智策略的重要依据。 Facebook 一直致力于为商家提供科学的营销方案及先进的营销工具,帮助他们发掘最大的业务价值。Facebook 市场营销科学团队奉行的理念也与此一脉相承,通过对企业的营销策略进行优化,帮助他们取得实质性的蜕变。


在与 PatPat 合作期间, Facebook 市场营销科学团队结合大量数据,深入分析其投放策略,并从重要突破点入手优化营销方案,在短短两个月时间内便使得广告花费回报提升30%,交出了一份亮眼的成绩单。




成效出众

运营效率及广告投资回报大幅提升

30%

10%

78%

广告花费回报渐趋稳定,并获得了提升30%的佳绩

单次购物事件的广告花费降低了10%


规模化营销成为可能,从而带动了广告支出的提升




采用方案

聚焦关键突破点,优化营销策略

整合预算

进行跨境营销时,面对陌生市场,不少广告主都倾向于设置多个预算较低的广告组,以分散风险,这也正是 PatPat 采取的方法。这种做法看似合理,但如预算过低,广告组便无法获得投放,错失营销良机。同时,由于 Facebook 采用数据驱动的营销策略,将机器学习纳入到了广告投放体系当中,凡是在 Facebook 投放的广告,都必须经历机器学习阶段。在此阶段, Facebook 的投放系统会不断探索投放的最佳方式,包括最佳受众及版位等,因此广告组的表现会比平时更具波动性。但一旦获得足够的投放次数(通常为50次左右),系统便会退出学习阶段,并利用收集到的数据自动对之后的投放进行优化。如果把有限的预算分配到过多的广告组上,会导致广告组因预算过低而无法获得足够的转化次数,一直停留在机器学习阶段,广告成效自然容易起不定,无法达标。

 

认识到症结所在后, PatPat 关闭了重复冗余的广告组,并对零散的预算进行了整合,把单个广告组的预算额度从10至20美元提升为每天100至200美元,从而确保表现出众的广告组能够拥有充足的预算支持投放,迅速通过机器学习阶段,让广告花费回报渐趋稳定并逐步提升。

 

除此之外, PatPat 还采用了保底广告花费回报竞价作为“第二重保障”,让预算可以在取得特定广告花费回报的基础上获得最大化利用,实现更多投放。


减少手动更改次数

为了提高广告成效, PatPat 的营销人员会密切观察广告表现,并根据成效不断手动调整预算,希望把资源都集中到表现较好的广告组中,有时甚至会一天对预算进行数次调整。当 PatPat 深入了解 Facebook 机器学习的运行原理后,便发现这么做反而会适得其反。因为每一次手动更改预算,都会导致广告组重新进入机器学习阶段,拖慢广告投放系统提升优化能力的速度,之前投放带来的数据和分析也都会“前功尽弃”。而当营销规模不断扩大、需要同时管理几十甚至数百个广告组时,这种依赖人工操作的做法无疑也难以为继。

 

根据 Facebook 市场营销科学团队的建议, PatPat 延长了对广告关键绩效指标的衡量期,并减少了不必要的调整,为系统预留更多时间对广告投放进行优化。调整策略后,PatPat的广告成效稳步提升;由于减少了手动管理账户的繁琐操作,营销人员能够集中精力优化策略,作出更明智的决策


简化账户结构

广告账户过多且缺乏系统化运营,是 PatPat 面临的另一项挑战。作为一家业务迅速扩张的电商公司, PatPat 名下拥有多个广告账户,分别由公司的不同部门和账户经理负责运营,导致各个账户容易孤军作战、各自为政,不仅无法彼此支持,有时甚至会相互竞争,自然影响了广告的投放成效。

 

在市场营销科学团队的指导下,PatPat 根据业务类别对广告账户进行结构简化,整合受众重叠度过高的账户并删除冗余账户。这不仅让不同团队之间的沟通合作变得更为高效,公司对广告账户的管理也更为得心应手。

 

事实证明,只要立足于真实数据及科学分析,把握好广告的结构设置,为营销打好坚实基础,自然能够提高运营效率,撬动出众的业务成效


 

“在市场营销科学团队的帮助下,我们的广告成效渐趋稳定,更取得了广告花费回报提升30%的佳绩。我们的员工也完成了从账户运营者到策略顾问的角色转变,现在他们可以把精力集中在探索与不同市场、国家、产品及顾客息息相关的洞察上。这次的合作极为高效,并实现了双赢的局面。我们对与 Facebook 携手并进、在未来持续取得增长感到信心满满。”

Ken Gao
InterFocus 联合创始人兼首席运营官



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知名电商 PatPat 采用数据驱动的营销策略, 大幅提升业务成效
Facebook海外营销
2020-02-07 20:19
12110


挑战重重

广告成效起伏不定、无法规模化运营

PatPat 是高科技企业 InterFocus 旗下的全球知名电商平台,专注于母婴服饰及周边用品,其产品类别丰富多样、款式新颖迭出,迅速在欧美市场树立起良好口碑。PatPat 深谙营销渠道的重要性,从2015年开始,便视 Facebook 为主要营销平台,不断提升品牌知名度及获取新的客户。 然而,随着业务规模的扩大,PatPat 发现在营销方面逐渐力不从心——虽然投入了大量的人力和资源,但广告花费回报起伏不定,进行规模化运营更是困难重重。



把握机会

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数据驱动营销可谓大势所趋。在大数据时代进行市场营销,数据不仅是解读业务成效的科学指标,更是制定明智策略的重要依据。 Facebook 一直致力于为商家提供科学的营销方案及先进的营销工具,帮助他们发掘最大的业务价值。Facebook 市场营销科学团队奉行的理念也与此一脉相承,通过对企业的营销策略进行优化,帮助他们取得实质性的蜕变。


在与 PatPat 合作期间, Facebook 市场营销科学团队结合大量数据,深入分析其投放策略,并从重要突破点入手优化营销方案,在短短两个月时间内便使得广告花费回报提升30%,交出了一份亮眼的成绩单。




成效出众

运营效率及广告投资回报大幅提升

30%

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广告花费回报渐趋稳定,并获得了提升30%的佳绩

单次购物事件的广告花费降低了10%


规模化营销成为可能,从而带动了广告支出的提升




采用方案

聚焦关键突破点,优化营销策略

整合预算

进行跨境营销时,面对陌生市场,不少广告主都倾向于设置多个预算较低的广告组,以分散风险,这也正是 PatPat 采取的方法。这种做法看似合理,但如预算过低,广告组便无法获得投放,错失营销良机。同时,由于 Facebook 采用数据驱动的营销策略,将机器学习纳入到了广告投放体系当中,凡是在 Facebook 投放的广告,都必须经历机器学习阶段。在此阶段, Facebook 的投放系统会不断探索投放的最佳方式,包括最佳受众及版位等,因此广告组的表现会比平时更具波动性。但一旦获得足够的投放次数(通常为50次左右),系统便会退出学习阶段,并利用收集到的数据自动对之后的投放进行优化。如果把有限的预算分配到过多的广告组上,会导致广告组因预算过低而无法获得足够的转化次数,一直停留在机器学习阶段,广告成效自然容易起不定,无法达标。

 

认识到症结所在后, PatPat 关闭了重复冗余的广告组,并对零散的预算进行了整合,把单个广告组的预算额度从10至20美元提升为每天100至200美元,从而确保表现出众的广告组能够拥有充足的预算支持投放,迅速通过机器学习阶段,让广告花费回报渐趋稳定并逐步提升。

 

除此之外, PatPat 还采用了保底广告花费回报竞价作为“第二重保障”,让预算可以在取得特定广告花费回报的基础上获得最大化利用,实现更多投放。


减少手动更改次数

为了提高广告成效, PatPat 的营销人员会密切观察广告表现,并根据成效不断手动调整预算,希望把资源都集中到表现较好的广告组中,有时甚至会一天对预算进行数次调整。当 PatPat 深入了解 Facebook 机器学习的运行原理后,便发现这么做反而会适得其反。因为每一次手动更改预算,都会导致广告组重新进入机器学习阶段,拖慢广告投放系统提升优化能力的速度,之前投放带来的数据和分析也都会“前功尽弃”。而当营销规模不断扩大、需要同时管理几十甚至数百个广告组时,这种依赖人工操作的做法无疑也难以为继。

 

根据 Facebook 市场营销科学团队的建议, PatPat 延长了对广告关键绩效指标的衡量期,并减少了不必要的调整,为系统预留更多时间对广告投放进行优化。调整策略后,PatPat的广告成效稳步提升;由于减少了手动管理账户的繁琐操作,营销人员能够集中精力优化策略,作出更明智的决策


简化账户结构

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在市场营销科学团队的指导下,PatPat 根据业务类别对广告账户进行结构简化,整合受众重叠度过高的账户并删除冗余账户。这不仅让不同团队之间的沟通合作变得更为高效,公司对广告账户的管理也更为得心应手。

 

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