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眾所周知,受眾人群是決定廣告效果的重要因素,無論哪種商業(yè)模式都需要找準(zhǔn)愿意買單的消費(fèi)人群。但對(duì)于跨境獨(dú)立站的商家來講,想要充分了解品類的受眾人群并不是件容易的事兒。
有些商家看了很多海外營(yíng)銷資料,但真正選擇興趣標(biāo)簽的時(shí)候并不簡(jiǎn)單。還有些商家也許已經(jīng)銷售了很多產(chǎn)品,但也不清楚核心的消費(fèi)人群是誰,只是投放標(biāo)簽,實(shí)際上還有很大的ROAS提升空間。
那么有什么辦法幫忙優(yōu)化受眾人群的匹配,提高廣告轉(zhuǎn)化率呢?
SHOPLINE 諸葛廣告,推出了【受眾解決方案】助力商家更好的進(jìn)行受眾匹配,能夠有效提升廣告表現(xiàn)。據(jù)商家反饋,使用受眾解決方案后,店鋪的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、GMV在均得到了明顯提升,綜合ROAS提升超過40%。
這個(gè)【受眾解決方案】是什么呢?一起來了解一下吧。
首先,是對(duì)所有商家都適用的標(biāo)簽推薦功能。該功能結(jié)合Facebook歷史廣告活動(dòng)的數(shù)據(jù),推薦轉(zhuǎn)化效果最好的興趣關(guān)鍵詞,助力效果提升。
新賣家沒有太多的數(shù)據(jù)積累怎么辦?對(duì)于這一情況,諸葛廣告能夠抓取店鋪商品的品類信息,結(jié)合品類數(shù)據(jù)庫(kù),推薦最適合興趣關(guān)鍵詞,讓小白商家也能無憂使用。
這相當(dāng)于有一位專業(yè)的廣告顧問根據(jù)您的背景情況,從數(shù)據(jù)庫(kù)中,推薦出最匹配的關(guān)鍵詞,提升廣告轉(zhuǎn)化效果。
經(jīng)過一段時(shí)間的經(jīng)營(yíng),廣告平臺(tái)會(huì)積累一系列如訪問、加購(gòu)、購(gòu)買等站內(nèi)信息,這些信息可以用于用戶召回和再營(yíng)銷,是非常有價(jià)值的。通常,用戶召回(Retargeting)的廣告效果會(huì)比新客營(yíng)銷(User Acquisition)高一倍以上,但許多商家常常忽略。
在進(jìn)行用戶召回時(shí),需要將客戶進(jìn)行自定義歸類,將諸如完整觀看廣告、點(diǎn)擊訪問、加入購(gòu)物車、購(gòu)買等行為進(jìn)行歸類,再這對(duì)不同分類進(jìn)行對(duì)應(yīng)的促銷推廣。而將用戶豐富的互動(dòng)行為歸類是一件復(fù)雜的工作,創(chuàng)建自定義受眾會(huì)影響投放效率。
諸葛廣告支持自定義受眾功能,并且根據(jù)電商的使用場(chǎng)景,將常見的用戶行為進(jìn)行歸類,無需商家自己歸類提升效率。并且實(shí)時(shí)記錄用戶行為,自動(dòng)更新,每次投放選擇時(shí)都會(huì)針對(duì)所有的該行為用戶投放。
在這個(gè)基礎(chǔ)上搭配類似受眾功能,可以將商家創(chuàng)建的自定義受眾分類作為參考,尋找類似的潛在受眾,非常適合拓量期的商家使用。
如果前面兩個(gè)功能還不能打動(dòng)你,那可以試試算法人群包。
和Facebook PIxel對(duì)比,算法人群包可以在廣告平臺(tái)的基礎(chǔ)上結(jié)合店鋪的數(shù)據(jù),擁有更多維度的客戶數(shù)據(jù)。此時(shí)SHOPLINE 客戶價(jià)值分析模型將從店鋪分析→人群包生成→人群包使用→數(shù)據(jù)追蹤→人群包優(yōu)化全鏈路服務(wù)客戶,幫助客戶提升廣告投放效果。
根據(jù)使用反饋來看,算法人群包會(huì)比Facebook 原生平臺(tái)的廣告Roas提升42.4%,為商家的收益提升助力。其中品類垂直、客戶數(shù)據(jù)積累多的店鋪效果會(huì)更顯著。
了解完諸葛廣告的【受眾解決方案】,有小伙伴可能會(huì)驚嘆于功能的強(qiáng)大,但同時(shí)又擔(dān)心不會(huì)使用該怎么辦?諸葛廣告專家會(huì)提供完善的全流程服務(wù),根據(jù)商家的經(jīng)營(yíng)品類、體量、打法,推薦最適合的策略方案,并且提供配套的廣告策略,將各個(gè)功能使用進(jìn)行串聯(lián)。
SHOPLINE 諸葛廣告能夠優(yōu)化受眾人群的匹配,提高廣告轉(zhuǎn)化率,現(xiàn)在SaaSBase與SHOPLINE達(dá)成合作,點(diǎn)擊鏈接【 https://www.saasbase.cn/product/shopline-du-li-zhan 】,首次購(gòu)買套餐即可享受20%優(yōu)惠!