2023-10-10-巨量引擎-2023营销科学巨量引擎5A产品手册_81页_42mb
报告摘要
巨量引擎5A模型总结
核心内容
巨量引擎O-5A模型是巨量云图推出的人群资产经营模式,结合了菲利普·科特勒的5A理论,用于品牌在抖音生态内对用户进行科学分层,以沉淀人群资产,实现种收一体化经营。该模型适用于多种生意类型和行业,包括电商营销、本地生活、内容下载等。
主要观点
- O(Opportunity):代表潜在用户,用于扩大品牌资产总量,是破圈的主要目标。
- A1-A5:代表用户与品牌关系的5个阶段,从被动曝光到复购,分别对应不同经营链路。
- 科学分层:基于用户行为数据,通过时间窗验证、行为频次验证、转化率验证、稳定性验证等方式,实现人群的精准分层。
- 数据驱动决策:通过人群资产的诊断和分析,帮助品牌看清种收情况,制定更有效的营销策略。
- 多维度应用:包括消费品、商品、全域、团购、内容下载等不同场景下的5A模型,满足不同行业的精细化运营需求。
关键信息
5A模型优势
- 全面性:覆盖用户在抖音生态内的全链路行为数据,包括广告、内容、达人、搜索、电商等多种形式。
- 智能化:借助AI能力识别用户行为,提升数据的精准性和可操作性。
- 科学性:通过数据验证和模型调优,实现人群与生意的强关联,提升转化效率。
- 适配性强:根据不同的行业和生意类型,对5A模型进行差异化定义,提升模型的适用性和效果。
5A模型应用
电商营销篇
- 消费品5A:适用于快消和耐消行业,时间窗分别为15天和30天,帮助品牌看清种收一致性。
- 商品5A:细化到商品SPU粒度,提供更清晰的商品种草和转化分析,支持选品和种收决策。
- 全域5A:整合站内外数据,支持品牌看清全域生意,实现抖种全收。
本地生活篇
- 团购5A:适用于餐饮和酒旅行业,时间窗分别为15天和60天,支持从线上种草到线下核销的全链路分析。
内容下载篇
- IAP 5A:适用于内容下载场景,聚焦激活、付费、粉丝等关键行为。
- IAA 5A:适用于内容下载场景,聚焦激活、次留、长留等关键行为。
5A模型应用场景
电商营销
- 经营诊断:分析人群资产结构、种收一致性,定位优化方向。
- 策略执行:
- 拉新:通过O人群进行触达,激发兴趣。
- 蓄水:通过大曝光手段,初步建立品牌认知。
- 种草:通过内容和广告触达,引导用户产生深层次互动。
- 直接转化:通过广告触达,促使用户直接购买。
- 种草转化:通过种草行为,推动用户完成购买。
- 复购:通过购买行为,推动用户再次消费。
本地生活
- 团购5A:帮助品牌看清用户从线上种草到线下核销的全链路,支持线上线下一体化经营。
- 场景应用:
- 人群破圈:通过行业对比品牌人群进行圈选,扩大品牌影响力。
- 直播大场:基于人群洞察,优化直播内容和达人选择,提高转化率。
5A模型亮点数据
- 阿迪达斯:A3→A4人群流转率提升21.1%,A3潜力人群包投放成交ROI最高提升234%。
- 百雀羚:站内A3人群量级环比提升181%,站外生意ROI提升27%。
- 诗裴丝:GTATM准确率99%,活动平均ROI 1.56,大促生意转化率提升77%。
- Moody:A4转化率提升75‰+,CPA3下降11%。
- 999澳诺:转化率提升1.8倍,年轻用户成交占比22%。
- 康恩贝:巨量千川与引流电商双触点同时触达的5A人群,相比单一平台跑量能力高出13%;巨量千川追投的5A人群ROI高出54%。
- 海信:电视类目5A人群规模提升114%,商品支付率提升153%。
- 兰蔻:商品5A策略提升新组套店铺生意+73%,主号直播间对应品商品5A召回率提升1.56倍。
5A模型适用行业与时间窗
| 行业 | 场景 | 模型/时间窗 | A1-A5定义 |
|---|---|---|---|
| 电商营销 | 快消 | 最近15天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、购买、复购 |
| 电商营销 | 耐消 | 最近30天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、购买、复购 |
| 电商营销 | 全域 | 最近15天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、全域购买、全域复购 |
| 本地生活 | 团购(到餐) | 最近15天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、团品购买、团品核销 |
| 本地生活 | 团购(酒旅) | 最近60天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、团品购买、团品核销 |
| 内容下载 | IAP | 最近7天 | 被动曝光、互动、激活、付费、粉丝 |
| 内容下载 | IAA | 最近7天 | 被动曝光、互动、激活、次留、长留 |
| 线索经营 | 线索 | 最近30天 | 被动曝光、浅层互动、兴趣种草、线索留资、粉丝 |
总结
巨量引擎5A模型通过科学分层和数据驱动,帮助品牌看清用户行为,实现精准营销和高效转化。适用于电商、本地生活、内容下载等多个场景,支持从拉新到复购的全链路运营。通过模型调优和数据分析,品牌可以制定更有效的策略,提升GMV和ROI。
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