2017-谷歌-数据如何助力移动电商精准营销_23页_4mb

文档总结

核心内容

本文档主要探讨了移动电商的发展趋势、消费者行为习惯变化、移动广告投放策略以及Google在移动应用推广中的解决方案。重点分析了移动设备在购物行为中的重要性、APP和移动网站的设计优化、精准营销手段、用户定位技术，以及Google提供的数据分析和广告投放工具。

主要观点

消费者行为习惯的变化

• 智能手机普及：68%的手机用户会在早晨起床后15分钟内查看手机，87%的用户会保持移动设备不离身。
• 移动购物时间：智能手机用户每天平均在线时间约为6小时，其中60%是在手机上完成的。
• 网购行为：41%的用户在外出时使用手机进行网购，81%的用户使用碎片化时间进行网购。
• 移动支付：46%的用户使用手机完成网购支付，表明移动支付已成为网购的重要方式。
• 网购起点：65%的用户使用手机作为网购的起点，显示移动端在购物决策中的关键作用。

移动电商的发展

• 移动电商增长迅速：在中国，移动电商销售额从2014年的180.4亿美元增长到2019年的1410.72亿美元，年增长率持续下降但整体仍保持增长。
• 移动电商占比提升：2019年，移动电商占中国零售电商销售额的71.5%，并占零售业总销售额的24%。
• 消费者偏好：中国消费者越来越习惯在移动端进行支付，这对APP和移动网站的设计提出了更高要求。

移动广告投放

• 移动端广告增长迅速：2014年至2017年间，移动端展示广告花费显著增长，远超桌面广告。
• 广告形式多样：包括视频、多媒体广告等，这些广告形式在移动端表现尤为突出。
• 精准营销：Google提供多种广告形式和精准定位工具，帮助开发者吸引理想用户安装应用。

关键信息

用户获取成本

• APP用户获取成本上升：在美国，获取一个忠诚的iPhone用户平均成本从2012年到2015年显著上升，表明市场竞争加剧。
• 广告预算增加：随着APP数量的增加和用户选择的多样化，广告预算也在增加。

Google解决方案

• 一站式解决方案：Google提供多种渠道和工具，如PlayStore、Google.com、移动网页、YouTube等，帮助开发者触达不同情境下的用户。
• 大数据定位：Google利用大数据分析，帮助开发者定位高价值用户，包括有付费历史的用户、曾在其他应用中进行消费的用户、新设备用户等。
• 转化追踪技术：提供多种转化追踪方式，包括Codeless、SDK、第三方追踪和谷歌分析，以确保广告效果可衡量。
• 相似用户定位：通过上传现有高价值用户的设备号，利用Google的机器学习算法找到具有相似行为的新用户。

用户留存与互动

• 应用留存率低：1/4的已安装应用每天会被用户打开，而1/5的应用被用户遗忘，这表明应用的持续互动和用户留存是关键。
• 深度链接：启动深度链接可将用户直接引导至特定应用页面，如下单页、会员注册页面等，提升用户体验和转化率。

用户定位与广告策略

• 新设备定位：通过定位“7天、14天、30天、60天、90天”的新设备，帮助开发者获取“大蓝海”用户。
• 定向广告：根据用户兴趣、行为、访问记录等进行定向推广，如“查看应用内的全新功能”、“买道具A，获道具B半价优惠奖赏”等。
• 再营销策略：针对“购物车遗弃”用户、已下载其他应用的用户等，进行再营销，提高用户转化率和忠诚度。

数据支持

• 数据来源：eMarketer、PwC、iResearch Consulting Group、RBC Capital Markets、Fiksu、Google/Ipsos等。
• 数据展示：包括图表、百分比数据、时间趋势等，用于说明移动电商增长、用户行为变化、广告花费等关键信息。

总结

本文档系统地介绍了移动电商的发展趋势、消费者行为习惯变化、移动广告投放策略及Google在其中提供的解决方案。通过分析大量数据和案例，强调了移动端在购物、支付、广告投放中的核心地位，并指出精准营销和用户定位是成功的关键。同时，文档还提供了多种广告形式和转化追踪方法，帮助开发者提升广告效果和用户获取效率。