在发达市场，40% 以上的采购都是在网上进行的，因此数据分析和决策需要跟上更快的交易节奏。利用可实时跟踪结果的仪表板升级数据跟踪。 到 2025 年，欧洲将有 40% 的护发产品通过网络购买。德国、英国和法国将走在前面 来源： 头发护理--全球。(n.d.). 统计 这一点至关重要，因为西欧护发行业的增长将出现波动，预计在 2023 年达到顶峰，在 2024 年和 2025 年出现下滑，然后在 2026...
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Insights
汽车行业报告
令人惊讶的是，汽车行业的消费者并不忠诚，即使是少数满意的客户也愿意更换品牌。通过建立您的第一方数据战略和利用现有客户，了解更多关于消费者的信息。提高转化率，使您的公司能够创建更有针对性的营销活动，从而更有可能产生共鸣并说服潜在的新客户。 即使消费者感到满意，仍有一半左右的消费者愿意更换品牌 资料来源：全球消费者调查： 资料来源：全球消费者调查。(2022 年 12 月 13 日）。Statista 未来 5 年，汽车行业的年均复合增长率将仅为...
什么是注意力经济？
什么是注意力经济？ 注意力具有选择性、有限性和自愿性。选择性注意一词指出，即使某些东西是可见的，也不能保证它一定会被注意到。因此，关键是要衡量人们真正关注的是什么，而不是假设他们有机会看到。...
获取第一方数据的 8 种方法
在当今的数字时代，数据是推动成功营销战略的货币。在各种类型的数据中，第一方数据对品牌具有特殊意义。第一方数据是指直接从客户和潜在客户那里收集到的信息，这些信息为了解客户和潜在客户的偏好、行为和兴趣提供了宝贵的信息。通过利用这些数据，品牌可以创建个性化体验，改进目标定位，并与受众建立更牢固的关系。 在本文中，我们将探讨收集和利用第一方数据的九个有效技巧。 1. 订阅通讯...
什么是广告数据中心（ADH）？
Ads Data Hub（ADH）是谷歌创建的一个注重隐私的平台，允许广告商深入了解其谷歌广告、DV360、广告系列管理器和 YouTube 广告系列的表现，同时保护个人用户的隐私。 ADH 的工作原理是允许广告客户访问其在谷歌拥有的谷歌云项目中的广告活动数据。这些数据包括广告系列性能指标或用户行为数据。然后，谷歌对这些数据进行处理，并允许广告商执行复杂的分析。执行的分析包括多渠道归因建模、受众洞察和营销活动优化。当然，所有这些都将在一个干净且注重隐私的环境中完成，不会损害用户隐私。...
如何在 PMax – 谷歌广告中包含否定关键字？
本文将强调负面关键词在 PMax 中的重要性。除此之外，本文还将指导您如何将否定关键字添加到您的 Performance Max 广告系列 (PMax)。否定关键字对于从您的广告系列中排除不相关的术语和短语至关重要。因此，否定关键字将增强广告的相关性，提高点击率并降低每次点击成本。 性能最大化（PMax）活动快速回顾 如何优化广告效果？人工智能驱动的搜索和性能最大化广告系列的动态组合是在 Google...
什么是超额发言权 (ESOV)？
超额话语权份额（ESOV）是市场营销中的一种规划框架，用于确定与整体业务增长目标相关联的营销支出的正确数量。约翰-菲利普-琼斯（John Philip Jones）于 20 世纪 90 年代提出了这一概念。话语权份额（SOV）是一个指标，用于确定品牌在其类别广告空间中的相对份额。它的计算方法是将该类别的总支出除以品牌支出的百分比。另一方面，"市场份额"（Share of Market）是一个品牌相对于其竞争对手的市场份额百分比。 如何定义 "话语权份额 "和 "市场份额"？ ...
营销组合建模的贝叶斯统计
MMM 和贝叶斯统计简介 贝叶斯统计为建模提供了一种强大的替代方法，有助于克服频数主义方法的某些局限性，并提供更丰富、更细致的数据洞察力。 营销组合模型（MMM）是广泛应用于营销分析的统计模型。这些模型用于衡量和分析营销活动对业务成果的影响。它们为确定广告、促销、定价和分销等各种营销渠道的有效性提供了一种方法。它们还能帮助企业将资源分配给最有效的渠道，从而优化营销支出。传统上，MMM...
什么是营销组合模型（MMM）中的 adstock？
什么是营销组合模型中的 adstock？ Adstock 是营销组合建模（MMM）中常用的一个概念，用于解释广告的延续效应。 广告效果是指广告停止播放后对消费者行为的剩余影响。在建立 MMM 模型时，了解广告存量非常重要。这是因为营销组合模型中的广告存量可以帮助营销人员准确估算广告投放的长期影响。 1. 为什么 Adstock 在 MMM 模型中很重要？ 营销组合模型涉及分析各种营销活动对消费者行为（如销售或网站流量）的影响。Adstock 在 MMM...
RFM 客户细分
客户细分是市场营销的一个重要方面。它使企业能够根据不同客户群的需求和偏好调整战略。一种流行的细分技术是 RFM，它代表重复性（Recency）、频率（Frequency）和货币价值（Monetary Value）。 什么是 RFM？ RFM 是一种数据驱动的客户细分技术，它使用三个关键因素，根据客户的购买行为将其划分为不同的群体。这三个因素是重复性、频率和货币价值。 频繁度是指客户上次购买的时间。最近购买过商品的客户比那些很久没有购买商品的客户更有价值。...