百度高级认证-汽车行业信息流效果广告后效提升研究

汽车行业信息流效果广告后效提升研究 2022-2023百度高级认证 刘家燕 CONTENTS 01汽车行业效果广告投放现状分析 目02效果广告投放后效影响因素分析 录03结合案例探索后效提升方法 04后效提升方法总结 汽车行业效果广告投放现状分析 中国汽车市场开始走入了下行通道，乘用车销量呈下降趋势，研究预估2023年乘用车销量将再次出现负增长或低增长，汽车消费市场存量博弈现象明显。 随着互联网的快速发展，新媒介以及新式投放方法的不断涌现，各大汽车厂商纷纷增加不同渠道的效果广告投放，通过探寻目标需求人群促进转化，增强信息预留的线索收集，从而拓宽线索渠道和成交机会。 约+2% 数据来源：乘联会产销数据，汽车之家研究院预测 线索后效质量较低 如何提升线索收集后效？ 效果广告投放后效影响因素分析 大多数广告主投放效果广告的过程中，过分依赖平台的标签人群，持续进行泛标签人群的投放收割，无法达成品牌差异化投放 AIDA法则模型 I1 兴趣人群 A 认知人群 Attention吸引注意 Interest引发兴趣 Desire激发欲望 Action促使行动 AIA用户分层信息流人群包 汽车兴趣人群优质汽车厂商人群 自动定向人群 …… I2 意图人群 意图词圈选人群 （车型词、竞品词、通用词） A 转化人群 开屏点击人群已留资人群 …… 目前在行业中较少广告主能完全反馈效果广告的后效数据，更别说是在投放过程中阶段性地互通线索后端的效率。往往是广告投放过了一段时间后，广告主反馈这段时间投放所收集的线索拨打效率，这个单一的数据只能说明这段时间投放的效率，并不能直接帮助前端投放进行调整优化。转化前后端链路数据的不互通，一定程度上影响了线索有效率。 汽车效果广告投放链路会包含以下环节： 广告曝光点击广告提交手机线索 回传到客户CRM系统 下发门店邀约试驾线下门店试驾 下定购车 投放前端 汽车效果广告投放关键数据：× 投放后端 点击率 转化率 转化成本 线索拨打有效率 试驾率 下定率 成交率 •在经销商交易阵地中，车企应充分利用收集的线索资源，更好地了解消费者需求、推广产品和服务。 •目前较少汽车企业有完善的系统来针对经销商对线索资源的利用能力进行评估考核，大多数都是根据留资用户地域条件进行分发线索，而每个地区经销商能力参差不齐，无法达到资源利用最大化，这必然会造成一定程度的线索流失和浪费。 将收集到的线索整合到一个统一的数据库中，方便后续的跟进和分析。包括对线索进行分类、打标签、去重等操作，确保线索的准确性和完整性。 对收集到的线索依据线索的来源、完整性、购车意向等因素进行评估，筛选出具有高转化潜力的优质线索。 对线索进行及时、有效的跟进，如电话回访、短信营销、邮件营销等 通过持续优化线索跟进策略，提高线索转化率。例如，可以根据客户需求和购车意向，制定个性化的营销活动和优惠政策，激发客户购车欲望。 结合案例探索后效提升方法 通过上述人群圈选、转化链路、经销商资源三大方面对后效影响的分析，结合过往投放经验，在多个效果广告投放项目中，有针对性地对一方人群数据应用、前端投放后端有效率闭环链路、经销商资源利用率考核反哺投放3个维度进行分析测试，验证多种后效提升方法的可行性。 引入一方数据 打通线索闭环链路 经销商考核反哺投放 在汽车效果广告投放中，一方人群包可发挥重要作用。引入一方数据，有利于系统探索识别与转化人群存在 相似兴趣、行为的拓展人群，提升人群探索效率从而提升后效。 01人群定向投放 •利用百度观星盘上传人群的功能，把客户通过多个媒体获取的留资信息-手机号码打包上传， 计算提炼特定的一方人群，推送到百度信息流投放平台，直接作为人群包投放使用 02种子包拓展投放 •结合上述提炼的一方人群通过利用观星盘的用户行为分析和拓展复刻功能，lookalike寻找更多相似目标人群，拓展量级更大的精准目标人群 03排除包剔除人群投放 •搭建广告计划时，排除人群中圈选对应一方人群包，减少对已转化人群的重复曝光，减少线索重复率，从而提升线索有效率 案例背景：客户单车型针对全国进行全媒体的促销活动线索加强收集，同时客户已建立数据平台，且与媒体平台达成数据互通，可以协助利用百度广告平台人群圈选打包投放。 基建逻辑：项目基建阶段，将百度平台基础的标签人群作为投放基础，利用多媒体一方数据引入拓展辅助投放。 客户数据平台 提取腾讯、字节、懂车帝等媒体留资、下订等人群数据 打包推送 计算、分发、lookalike拓展 K车型项目引入一方人群包投放前后效果对比: 信息流投放平台计划搭建人群应用 一方人群及其拓展人群 引入一方人群包前 人群 消耗占比 线索成本 CPL 整体有效率 媒体标签人群 100% 430 43% 引入一方人群包后 人群 消耗占比 线索成本 CPL 整体有效率 媒体标签人群 70% 443 70% 一方人群及其拓展人群 30% 近3个月留资人群、近3个月留资未下订人群 媒体标签人群 汽车兴趣标签人群、关键词意向人群、自动定向人群等 •针对效果类的汽车客户，投放百度信息流往往会进行API对接，利用API回传，把前端广告投放所获取的线索推送到CRM系统中，再进行分发。 线索拨打效率反馈 •利用API连通前端投放计划和后端线索信息以及效果，加强对线索明细、来源、电话拨打效果的追踪，根据后端效果数据再调整前端投放内容，寻找最优出价方式、最优素材内容，从而提升线索效果。 广告投放 留资明细 姓名、电话、留资时间、对应线索获取计划 营销通留资内容以及对应投放计划情况： 分析对应投放计划、单元效率 图片素材、文案内容、出价、人群圈选等内容调整 素材示意图： 纯车外观 车型内饰 拼接三图 单景大图 客户在短期效果项目投放中，针对不同类型素材进行单计划搭建投放，在投放一周后，反馈所获取线索的拨打明细。根据每条线索的拨打效率匹配到投放计划中，得到每个类型素材的效率，进行优胜劣汰持续调整素材投放，最终成本下降，线索有效率达66%。 客户分类型素材整体数据对比： 素材类型 线索成本 线索有效率 纯车外观 413 52% 车型内饰 432 45% 拼接三图 500 32% 单景大图 387 66% 模式 线索成本 线索有效率 无差别素材投放 524 48% 跟踪线索侧重投放 387 66% 汽车广告主全国投放中，由于品牌在不同区域的知名度、不同门店的邀约话术、销售能力均存在显著差异，城市之间的后效表现存在显著差异。可针对不同城市经销商线索利用效率的表现，引入权重公式计算各经销商、各城市的综合评分，广告投放运营根据城市、经销商的综合评分数据进行差异化侧重反哺分权投放，对城市的后效表现进行分级，预算重点倾斜线索利用率更高和高试驾表现的城市、经销商投放。 权重得分计算公式=∑pi*ki，pi为每项指标权重，ki为每项指标得分 示例：综合评分=话术访问评分*10%+客户维护评分*10%+试驾率评分*30%+成交率*30%+…….+指标得分N*n% ① 城市根据经销商综合评分按均值分级别，100-85分为A类， 84-70分为B类， 69-50分为C类， 49-0分为D类 ② 分城市级别打包城市投放，分别 为A类城市计划、B类城市计划等 ③ 账户预算根据城市类别按比例分消耗占比，A类城市消耗40%，B类城市消耗30%，C类城市消耗20%，D类城市消耗10% ④ OCPC出价在目标成本出价的基础上分别根据城市等级分权为不同系数出价投放，A类城市溢价1.2，B类城市1，C类城市0.9，D类城市0.8 ⑤ 投放过程中不断根据线索量级、线索成本、线索有效率机动调整投放 在信息流全国效果广告投放项目中，针对各城市经销商能力进行综合评分，以30天的时间维度反馈评分情况，广告运营根据城市评分调整城市侧重投放。 访问话术、开场对白、沟通技巧等 回访时间、回访频率、优惠活动推荐等 邀约试驾情况 车辆下定情况 最终交易成交情况 售后跟进、投诉情况 经销商 城市 电话访问话术评分（15%） 客户维护评分（15%） 试驾率评分 （20%） 下定率评分 （20%） 成交率评分 （20%） 售后评分 （10%） 综合评分 等级评定 经销商A 北京 90 85 75 68 60 55 72.35 B 经销商B 北京 89 85 85 91 78 85 85.4 A 经销商C 上海 88 70 88 85 70 50 77.3 B 经销商D 海南 75 75 90 68 50 40 68.1 C 经销商E 成都 70 65 83 73 57 80 70.85 B 经销商F 贵阳 80 69 60 80 60 64 68.75 C ….. …… …… …… …… …… …… …… …… …... 时间 线索有效率 线索试驾率 反哺投放应用前 48% 4.8% 反哺投放应用后 75% 9.4% 后效提升方法总结 （1）案例行业、客户单一，受限于并不是所有的客户都愿意开放自己的一方数据，本文中只呈现了个别汽车行业的客户案例。 （2）本次研究涉及经销商效果运营内容维度较浅，未下沉专研，举例角度较单一，后续应用中可针对性研究调整。 （3）方法应用标本、数据量级不大，多为十万级项目投放，投放测试中不排除存在偶然性影响。 （1）通过分享案例的投放探索，相信更多行业客户以及同汽车行业的客户会愿意尝试此类数据共享的投放测试。 （2）针对同类线索收集需求客户，如家居客户、房地产、重工业机械销售等，对经销商、城市能力 考核反哺投放，存在参考意义。 （3）信息流投放平台完善，增加城市系数出价功能。 谢谢观看! THANKSFORWATCHING