2024-08-06-广大大-2024全球购物应用营销洞察报告_23页_3mb
报告摘要
2024全球购物应用营销洞察总结
核心内容概览
本报告基于广大大平台的全球广告数据,分析了2024年上半年购物类移动应用的市场营销趋势、广告主表现、素材类型及文案特点。数据覆盖70+国家/地区,80+广告渠道,累计广告创意达16亿条,每日更新百万级数据,为广告主和营销从业者提供实时洞察。
主要观点
- 全球购物应用整体趋势:2024年H1购物类广告主数量略有下降,约为18.75%,但平均月均素材量显著增长,达220条,涨幅38.99%。
- 头部应用主导市场:Temu、SHEIN等头部购物应用的投放行为显著影响市场格局,尤其是Temu的低价策略和SHEIN的社媒营销策略,成为行业标杆。
- 新投放趋势:2024Q2新投放素材总量达到顶峰,新素材占比高达80%。6月年中购物节对新素材投放有明显推动作用。
- 平台与系统差异:欧洲地区广告主数量和主均素材量均为最高,但大洋洲主均素材涨幅最大(111.26%)。
- 素材类型与投放渠道:短视频和互动广告成为主流,TikTok、YouTube等平台是重要投放渠道。
- 文案特点:高频词包括“折扣”、“新品”、“限时”等,文案语言以英语、西班牙语、日语、韩语、中文为主,文案类型以促销信息、产品展示、用户评价等为主。
关键信息
2024H1全球购物应用投放趋势
- 广告主数量:2024H1在投广告主为13.79K,较2023年略有下降。
- 素材数量:2024H1平均月均素材量为220条,较2023年增长38.99%。
- 季度新投放:2024Q2新投放素材数量达567万,占比80%。
- 系统分布:iOS广告主占比逐步回升,2024Q2达到52.8%。
热投国家/地区
- Temu:热投国家/地区主要为美国、英国、德国、法国、西班牙、意大利、加拿大、澳大利亚、日本、韩国等。
- SHEIN:主要投放市场为美国、英国、法国、德国、西班牙、意大利、日本、韩国、新加坡、泰国等。
- Lazada:主要投放市场为东南亚地区,如泰国、印度尼西亚、越南、马来西亚等。
广告主投放数据
| 广告主 | 首次投放时间 | 双端累计去重创意量 |
|---|---|---|
| Temu | 2022年8月 | 4.52M |
| Halara | 2020年12月 | 18.5W |
| SHEIN | 2014年3月 | 6.10M |
| Lazada | 2013年6月 | 4.77M |
优质视频创意案例
- Temu:投放短剧类素材,通过趣味性内容减少广告感,拉近与消费者的距离。
- Halara:主打TikTok平台,展示清凉舒适的垂感休闲裤,通过多角度展示提升用户兴趣。
- SHEIN:在YouTube投放竖版广告,主要面向年轻消费者,强调时尚与实惠,通过网红合作和高频更新吸引用户。
营销策略总结
- 低价策略:Temu以低价小件商品为主打,吸引大量用户,拼多多投入30亿美元进行营销获客。
- 社媒营销:SHEIN早期通过Instagram、YouTube、Facebook等平台进行网红合作,实现站内流量输送和高频率内容更新。
- 本地化运营:Lazada在东南亚市场建立本土团队,提供市场洞察、平台政策、流量扶持等支持,增强选品、营销、履约能力。
- 创新运营模式:Temu采用全托管模式吸引商家和消费者,SHEIN转型为平台模式,丰富品类并提升竞争力。
- 供应链管理:SHEIN凭借强大的供应链体系,实现“小单快返”,爆款率高达50%,热销产品生命周期短。
数据来源与说明
- 数据来源:广大大基于全球最大的广告情报分析工具,采集70+国家/地区、80+广告渠道的广告数据,累计16亿条,每日更新百万级数据。
- 数据周期:2024年1月至2024年7月。
- 版权声明:报告中所有内容受法律保护,部分数据来自公开信息,未经许可不得复制或传递。
- 免责条款:报告数据仅供参考,广大大不承担法律责任。
涉及国家/地区说明
- 北美:美国、加拿大、墨西哥、巴拿马
- 欧洲:土耳其、法国、德国、英国、意大利、西班牙、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、比利时、瑞士、奥地利、罗马尼亚、瑞典、希腊、丹麦、卢森堡、爱尔兰、芬兰
- 日韩:日本、韩国
- 中国港澳台:中国香港、中国澳门、中国台湾
- 东南亚:泰国、印度尼西亚、新加坡、马来西亚、越南、菲律宾、柬埔寨
- 大洋洲:澳大利亚、新西兰
- 南亚:印度、巴基斯坦
- 中东:巴林、卡塔尔、沙特阿拉伯、阿联酋、阿塞拜疆、黎巴嫩、科威特、以色列、阿曼、伊拉克、摩洛哥
- 南美:巴西、智利、阿根廷、哥伦比亚、秘鲁、委内瑞拉、巴拉圭
- 非洲:埃及、肯尼亚、尼日利亚、安哥拉、南非、阿尔及利亚、利比亚、塞内加尔、科特迪瓦
报告制作
- 制作人:孙俊杰 Gogo Sun
- 机构:广大大数据研究院
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