nEqual Serving实践案例：智能联合控频，提升3 TA 触达比例

       nEqual Serving实践案例：智能联合控频，提升3 TA 触达比例

       在数字时代，商业价值最大化是数据智能给企业带来的最直观的价值。从企业与消费者建立联系的那一刻起，数据和技术就开始以自身的优势为企业创造价值。但是企业如何充分利用数据技术带来的红利呢？nEqual CEO 吴剑曾用 nEqual 智能数据需求水平理论解读企业数据智能的五个层次。对于品牌企业来说，最直观的数据智能价值体现在营销上。nEqual Serving 充分发挥了优势，帮助知名日品品牌解决一些困难问题，最大限度地接触消费者，避免大量资源浪费，从消费者沟通经验和效果，实现品牌营销商业价值的最大化。在一波广告浪潮中，品牌所有者的预算分为程序和常规交付。然而，这两种交付方式都有自己的控制频率，这将导致同一广告内容多次暴露给同一用户。最大的问题是，品牌所有者不知道如何连接这两种交付方式之间的用户数据，以减少广告资源的浪费，减少用户对品牌的厌恶。项目策略 将移动终端分为实验组和控制组。实验组在早期阶段是常规的，在后期阶段是程序性的；控制组在整个项目中总是常规的。然后，通过比较实验组和控制组TA%和3 Reach以%的结果来判断程序化广告在这方面的作用；(图片均转自网络，版权归原作者所有)2. 项目开始前，nEqual Serving 首先将常规交付的监控数据整合到自己的频率库中，并自动在线分组，分为追逐投资组和避免投资组。追逐投资组包括看过一两次的 Device ID，避投组包括常规投放3次以上的 Device ID，作为程序化交付的基础，程序化交付过程中的所有判断都将考虑以前的交付结果，以最大限度地优化整体效果（图片转移到网络上，版权归原作者所有）例如，如果用户在常规交付期间在视频网站上观看了两次品牌广告，如果他再次打开视频，nEqual Serving 用户的频率记录将在追的频率记录，并对其进行第三次广告投放；同样，如果用户在常规投放期间再次打开某个视频，则在视频网站上看到该品牌的四次广告，nEqual Serving 将在避投组中查询用户的频率记录，并退回，以避免再次做广告。. 在配置中，根据客户3 TA Reach%的KPI设置频率优先级。因此，系统战略机会对不同流量进行优先排序，优先退回优先级低的流量，以确保效果最大化。（图片均来自网络，版权归原作者所有）案例效果1. TA%提升:由于实验组使用程序化投放，引入DMP实时查询、后期程序化交付TA%相对于常规投放Benchmark提升幅度达15.3%；对照组一直常规投放，后期投放TA%相对于常规投放Benchmark基本没有变化(图片转自网络，版权归原作者所有)2. 频率回避投:在整波常规投放 程序化投放过程中，历史投放频率1amp;2的UV追投率超过95%(媒体推送的所有低频率与历史交付重叠)UV，95%被追逐)。历史投放频率在3次以上。UV，回避率达到65%(媒体推送的所有高频率与历史交付重叠)UV，65%退回)，避投效果显著；(图片均转自网络，版权归原作者所有)3. 3 TA Reach%:比较两组3 TA Reach由于使用 ，%发现nEqual Serving 优化频率和频率TA与对照组相比，实验组的后期增长率显著提高。（图片均来自互联网，版权归原作者所有）在互联网营销的世界里，传统品牌和新兴互联网企业都开始追求数据和技术驱动的商业价值。nEqual Serving 一直依靠大量的大数据和自动营销技术，如消费者属性和媒体接触，帮助品牌和消费者实现准确的接触和沟通。作为直接采购模式的优化工具，为广告商的第一方数据提供透明、可靠的激活和应用渠道，帮助广告商有计划、有效地接触目标受众。（本文的图片均来自互联网，版权归原作者所有；本文仅代表作者的个人观点）