####[精準(zhǔn)營銷]及點擊率預(yù)估在其中的應(yīng)用

淺談精準(zhǔn)營銷及點擊率預(yù)估在其中的應(yīng)用 - 知乎專欄 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27278885?utm_medium=social&utm_source=weibo

精準(zhǔn)營銷涉及到DSP、精準(zhǔn)推送、智能推薦、用戶畫像、程序化購買、會員營銷、轉(zhuǎn)化等一系列工作;由于精準(zhǔn)營銷涉及面過多,本文通過部分概念與部分相關(guān)技術(shù)的介紹,帶領(lǐng)大家了解一下精準(zhǔn)營銷的整體框架

Paste_Image.png

本文一共3120字,專業(yè)人士建議閱讀15-20分鐘,非專業(yè)認(rèn)識建議閱讀30-40分鐘這里的很多技術(shù)包含或?qū)儆谕扑]、搜索等相關(guān)領(lǐng)域,所以會介紹到很多交叉技術(shù)。你會有覺得很像推薦或者搜索。由于前幾篇專欄介紹過個性化推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)、用戶畫像,雖然精準(zhǔn)營銷也涉及了這些概念,但在這不做過多介紹,只結(jié)合點擊率預(yù)估(轉(zhuǎn)化率預(yù)估類似)做一定的介紹。下面是專欄和live:
前幾篇專欄:
什么是推薦系統(tǒng)(個性化內(nèi)容分發(fā))? - 知乎專欄什么是機(jī)器學(xué)習(xí) - 知乎專欄比你更了解你,淺談用戶畫像 - 知乎專欄<推薦產(chǎn)品設(shè)計>一款圖文信息推薦的設(shè)計 - 知乎專欄以及知乎live:
《 推薦算法那點事》:知乎 Live - 全新的實時問答
《 推薦算法那點事(二):細(xì)節(jié) 》:知乎 Live - 全新的實時問答
0.序言:
大數(shù)據(jù)時代的今天,精準(zhǔn)營銷的概念越來越多地被提及,因為他給企業(yè)帶來的價值是前所未有的,而這背后的推動力就是海量流量、數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展。如何在移動和大數(shù)據(jù)場景下用數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,從而提高營銷效能,成為營銷與大數(shù)據(jù)部門的重要研究課題。精準(zhǔn)營銷涉及到DSP、精準(zhǔn)推送、智能推薦、用戶畫像、程序化購買、會員營銷、轉(zhuǎn)化等一系列工作;由于精準(zhǔn)營銷涉及面過多,本文通過部分概念與部分相關(guān)技術(shù)的介紹,帶領(lǐng)大家了解一下精準(zhǔn)營銷的整體框架(比如這里不涉及合約廣告、競價廣告、廣告投放時的競價、程序化購買等)。

1.什么是精準(zhǔn)營銷:
1.1 營銷市場營銷*
') 0px 2px / cover;">*
是指,企業(yè)發(fā)現(xiàn)或挖掘準(zhǔn)消費(fèi)者和眾多商家需求,從整體的營造以及自身產(chǎn)品形態(tài)的營造去推廣、傳播和銷售產(chǎn)品,主要是深挖產(chǎn)品本身的內(nèi)涵,切合準(zhǔn)消費(fèi)者以及眾多商家的需求,從而讓消費(fèi)者深刻了解該產(chǎn)品*
') 0px 2px / cover;">*
進(jìn)而購買的過程。營銷的目的是:產(chǎn)生可持續(xù)性收益。營銷的本質(zhì)是:抓住用戶消費(fèi)者的需求*
') 0px 2px / cover;">*
,并快速把需求商品化*
') 0px 2px / cover;">*
。 1.2 精準(zhǔn)精準(zhǔn)的含義是精確、精密 、可衡量的。精準(zhǔn)營銷(Precision marketing)就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上,依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個性化的顧客溝通服務(wù)體系,實現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路,是有態(tài)度的網(wǎng)絡(luò)營銷理念中的核心觀點之一。今天我們討論的東西更多的會側(cè)重精準(zhǔn)這個詞,如何理解精準(zhǔn),如何去實現(xiàn)精準(zhǔn)。2.為什么需要精準(zhǔn)營銷
2.1對于企業(yè)的意義a、突破傳統(tǒng)營銷定位只能定性的局限;b、助力企業(yè)低成本快速增長成為可能;c、不斷滿足客戶個性需求,建立穩(wěn)定的企業(yè)忠實顧客群,實現(xiàn)客戶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)增值;d、實現(xiàn)了個性關(guān)懷,極大降低了營銷成本。e、與現(xiàn)今大數(shù)據(jù)營銷思路相輔相成。 2.2用戶行為漏斗用戶在產(chǎn)品中的行為形態(tài)好似一個漏斗,上端開口很大,而到了漏斗底端開口很小,進(jìn)入到底部的用戶則是最終進(jìn)行消費(fèi)的客戶,往往大部分用戶都是路人。公司數(shù)據(jù)部門的工作就是專注于挖掘“漏斗”下部的用戶,并給予個性化的體驗。如電子商務(wù)平臺通過客戶的網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄(點擊、鏈接等)和購買記錄等掌握客戶的消費(fèi)模式,可以分析并分類客戶的消費(fèi)相關(guān)特性如收入、家庭特征、購買習(xí)慣等,最終掌握客戶特征,并基于這些特征判斷其可能關(guān)注的產(chǎn)品與服務(wù),從消費(fèi)者進(jìn)入網(wǎng)站開始,在列表頁、單品頁、購物車頁等四個頁面,部署了不同算法的推薦欄為其推薦感興趣的商品,從提高商品曝光,以方便商家調(diào)整產(chǎn)品投放策略,提升服務(wù),精準(zhǔn)挽留客戶,進(jìn)而提高客戶黏性。2.3精準(zhǔn)營銷涉及的概念領(lǐng)域
包含了個性化推送,個性化推薦、搜索、UI等
3.精準(zhǔn)營銷的四維度
3.1基于地理位置的精準(zhǔn)  以攜程的旅游景點、項目營銷為例,定了麗江的機(jī)票的用戶,給其推送麗江當(dāng)?shù)氐木频瓯韧扑捅本┑木频旮菀妆挥脩艚邮埽瑥亩聠巍?strong>3.2行為維度、個性維度  通過用戶的搜索、購買、社交等表現(xiàn),可以對其進(jìn)行個性化的認(rèn)知和洞察,繼而進(jìn)行人群劃分,譬如按照收入、性別、喜好等等。同樣以攜程的旅游景點、項目營銷為例,由于對用戶分析的精準(zhǔn),你知道經(jīng)常訂購400-500元區(qū)間的酒店,并且喜好商務(wù)酒店,所以推送這個區(qū)間的商務(wù)酒店比推送100-200或者1000-2000的其它類型酒店更合適。3.3時間維度  針對用戶的各種在線行為,在毫秒級時間內(nèi)進(jìn)行投放,可以最大化的增加從廣告到銷售,或者從廣告到參與的轉(zhuǎn)變。在DSP、SSP、DMP平臺下,以CPC、CPA的方式進(jìn)行投放。這里以電商購物為例,一個用戶對一個tag的興趣衰減呈指數(shù)級,所以能夠給抓住用戶的實時偏好,對營銷也至關(guān)重要。3.4場景維度  場景維度的廣泛使用起源于移動互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展。用戶的行為在多屏間跳轉(zhuǎn),在PC上的碎片化,如今成為了跨屏的碎片化,此時的精準(zhǔn),又加入了場景的維度。注:其中行為、個性維度很多時候使用用戶畫像來度量:主要分為靜態(tài)和動態(tài)兩類
平臺根據(jù)用戶的最終時刻畫像,推薦時機(jī)、場景、渠道、商品等選擇投放內(nèi)容,做精準(zhǔn)投放。
4.精準(zhǔn)營銷流程
營銷全景圖
① 精準(zhǔn)營銷活動前:確定目標(biāo)和選取活動對象(圈人)
② 精準(zhǔn)營銷活動中:效果監(jiān)控和跟蹤;用戶和商戶端策略的輸出(個性化推送及實時反饋)
③ 精準(zhǔn)營銷活動后:效果評估和優(yōu)化建議(畫像與數(shù)據(jù)分析結(jié)合)
活動評估的另一個維度就是流量:活動頁的點擊、轉(zhuǎn)化漏斗、不同渠道來源等常規(guī)指標(biāo),并結(jié)合PV、UV、Session以及路徑樹轉(zhuǎn)化等模型的其它相關(guān)指標(biāo)。5.怎么融合這四個維度?---點擊率預(yù)估
5.1 概述自從互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的興起,精準(zhǔn)營銷的效果開始可以被衡量,比如點擊率。而我們在精準(zhǔn)營銷前,基于上面的幾個維度,利用歷史數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建預(yù)測模型,對此次營銷的點擊率進(jìn)行預(yù)測,把用戶最想看到的展現(xiàn)(被點擊的概率最高的)給他看。(這里的數(shù)據(jù)、算法、模型可以參看另一篇專欄文章:什么是機(jī)器學(xué)習(xí) - 知乎專欄)5.2點擊率預(yù)測和推薦算法的不同廣告中點擊率預(yù)估計算出的是精準(zhǔn)的點擊概率,A點擊率0.22% , B點擊率0.34%等,需要結(jié)合其它因子(出價)用于排序;推薦算法對準(zhǔn)確值沒有明確要求,只需計算出一個最優(yōu)的次序A>B>C即可注1:點擊率 = 瀏覽數(shù)/點擊數(shù)(點擊率越高,意味著在相同投入的情況下,收獲了更多的用戶注意力)注2:點擊率預(yù)估 = 在某種環(huán)境x下,某個推送y展現(xiàn)給某個用戶z后,用戶點擊的概率r注3:點擊率只是衡量效果的一個指標(biāo),但大部分公司均會將其作為重要指標(biāo)考核,所以這里先討論點擊率6.點擊率預(yù)估(ctr預(yù)估)
6.1三大物料CTR預(yù)估的三大物料: 來自用戶信號(用戶id和用戶標(biāo)簽等)、推送本地信號(商品、新聞、音樂...)、上下文環(huán)境(時間、地點等 )(對應(yīng)上面的x、y、z)6.1.1.樣本標(biāo)注、采樣與與數(shù)據(jù)預(yù)處理:用于點擊率預(yù)估的數(shù)據(jù)主要是日志數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)采樣主要涉及樣本關(guān)聯(lián)、樣本選擇、樣本權(quán)重等問題,數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是解決數(shù)據(jù)缺失,不平衡,噪音等問題。
6.1.2.選取算法并構(gòu)建算法所需特征
6.1.3.評估與調(diào)優(yōu):離線/線上評估
6.1.4.流程:
6.1.5 淺層模型+海量特征過渡至深度學(xué)習(xí)+稀疏離散特征(以下幾張圖來自京東包勇軍老師的分享)6.1.5.1淺層模型時代模型方面,較為經(jīng)典的點擊率預(yù)估模型是線性模型Logistic Regression,由于LR在通過sigmoid之前是一個[0,1]之間的浮點數(shù),利用LR的特點,我們可以將這個浮點數(shù)作為用戶點擊該廣告的概率,把廣告按照這個概率從高到低放置在相應(yīng)廣告位上,就完成了廣告排序。那線性模型如何擬合非線性關(guān)系呢?這就需要在特征層面做文章,利用特征工程的方法來構(gòu)造出高階特征,同樣可以實現(xiàn)非線性。同樣可以使用類似xgboost等算法來部分解決非線性的問題,但同樣特征工程非常的繁雜。當(dāng)然還有各種預(yù)估的變種模型,如fm,ffm,xgboost + lr等
6.1.5.2 深度學(xué)習(xí)時代主要集中在視頻、圖像和語音領(lǐng)域有較為突出的成果
6.2.搜索和非搜索點擊率預(yù)測的區(qū)別6.2.1搜索場景: 搜索中有強(qiáng)搜索信號-“查詢詞(Query)”,查詢詞和內(nèi)容的匹配程度很大程度影響了點擊概率; 點擊率也高,PC搜索能到達(dá)百分之幾的點擊率。6.2.2非搜索場景:(例如展示廣告,信息流廣告),點擊率的計算很多來源于用戶的興趣和廣告特征,上下文環(huán)境;移動信息流廣告的屏幕比較大,用戶關(guān)注度也比較集中,好位置也能到百分之幾的點擊率。對于很多文章底部的廣告,點擊率非常低,用戶關(guān)注度也不高,常常是千分之幾,甚至更低.7.結(jié)語(引用):
精準(zhǔn)營銷的關(guān)鍵是通過追求性價比做到效益的最大化。但因為人的興趣、需求是隨著時間而變化的,精準(zhǔn)一定是一個相對的精準(zhǔn)。廣告界流行一句話“最成功的廣告也有50%是浪費(fèi)掉的”,精準(zhǔn)營銷能幫助廣告主實現(xiàn)70%-80%的廣告費(fèi)用花在正確的地方,將被浪費(fèi)的廣告資源降低30%,由此可以幫助廣告主更有效地花費(fèi),幫助媒體更有效地將流量變現(xiàn),這就是相對精準(zhǔn)的價值。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發(fā)布平臺,僅提供信息存儲服務(wù)。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容