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品牌研究期刊信息

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编辑出版:《品牌研究》杂志社

国际标准刊号:ISSN 2096-1847

国内统一刊号:CN 14-1384/F

期刊级别:省级刊物

周   期: 半月刊

出 版 地:山西省太原市

语  种: 中文

开  本: 大16开

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智能营销第7讲-营销要解决冲突仲裁

时间:2019/07/05  点击:901


       

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谈到冲突仲裁,就会想到计算广告学。计算广告学,为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略,以优化整体广告活动的利润。首先,强调广告问题优化的是一组展示上的效果,而非孤立的某一次展示上的效果。这点与我们谈到的智能营销的思路是一致的。不过,在一次次的优化过程中,寻找最大利润的同时,在计算广告领域,是考虑到了实际的冲突问题,比如当竞价媒体时不一定是最高价,却是最符合需要的媒介和策略。


营销策略的冲突仲裁,就是在策略最后执行前,如何平衡体验、成本、效果、用户、内容等一系列的问题。只不过,当我们站在企业的营销场景下(比如更多是对存量的营销),就会发现策略制定和最佳匹配时解决的不是媒体竞价,而是一致性的问题。


?   营销策略的一致性和冲突仲裁


冲突仲裁,是如何做到多部门和角色的相互交叉不影响体验,如何不引起反感,如何解决仲裁。现在营销不是很少,而是太多了,这是核心的一环,尤其是策略制作出来。冲突的类型有很多种,比如渠道冲突、客群冲突、时间冲突、政策冲突、价格冲突、促销冲突、资源冲突等。


?   为什么我们要重视冲突仲裁?


对当下的营销实践来看,这个方向和内容似乎并不是很重要,但是当我们看到整个在线广告领域进入大批量、数据化的营销操作时,平衡流量、广告主的利益分配和效果成为最重要的命题和关键点,这必然要考虑如何高效、合理用裁判的方式进行合理化对待。


而反观企业级的营销,对于自有体系的用户、流量、内容经营、并没有达到高度的规模化和多批次的实时化。随着当下营销系统的不断升级,我们可以通过CRM以及其他营销配置,在一年中分发上千个营销活动的执行。但是当参与者越来越多、渠道越来越多,意味着被营销的用户被多轮命中和覆盖的可能性增加,这样不仅无法带来效果,反倒是引起更多负面的客户体验。此外,参与者增加后,也意味着更多的权益、流量位置被消耗,我们需要解决和优化利润与成本间的平衡问题。而冲突仲裁作为营销策略中和风险评估一样重要的策略参与手段,核心在于如何优化策略、平衡和分发营销资源,最终实现参与者之间的营销用户资源、流量位置资源、数据资源、权益、产品资源的最佳共享模式。


?   关于计算广告学的启示


在计算广告学中,有三个最重要的变量——a u c,代表广告、用户和环境。T则是展示次数,我们希望从第一次到第T次,经过不断的优化,达到收入比成本的最大值。而这个原理不仅仅在广告领域可用,同样,在我们所谈及的智能营销方向也是可用的。



图片来源:网易云课堂计算广告2.0课件截图


那么计算广告的这个原理和冲突仲裁有什么关系?因为从竞价广告延伸的程序化广告,就是一种实时的交易,竞价者可以根据自己的需求和目标,灵活配置自己的目标受众,在机器之间以程序化的方式完成广告交易决策。这当中就解决了一个现实的问题,每一个竞价者的需求和目标是不同的,但是在广告曝光时,会和其他竞价者所构建的策略存在冲突,即同一个时间点和位置,媒体需要为不同的竞价者提供广告支持。


由此,程序化广告则结合竞价的模式,与自主的对媒体的决策逻辑,当分配在一个窗口期内或者对一部分客群,只能进行某些内容曝光。


而这一点,则是和企业对内部流量(如App banner位置)和用户进行营销时可以借鉴的重要技术和框架。因为在一个企业中,对于客群和位置的营销,已经是跨越了多个部门。比如总公司与分公司、不同部门之间、不同角色之间,都会存在对同一批用户的交叉命中,又会存在对同样的营销资源的使用冲突。而如果是单纯的通过人工进行分配,则是缺少一定的公平性。谁来做裁判?


计算广告的技术和理念实际上给了我们答案,也就是说,从之前所谈及的预期收益的角度来看,最终寻求的是某些位置或者客群的收益最大化,但是同时,我们要对a u c进行决策优化,用与程序化广告交易相似的技术和手段,来解决多个营销活动的冲突问题,并给出策略。


当然仲裁的策略可以有很多种,比如:


?  最终该组营销活动的风险评分很高;


?  两组策略交叉命中用户量很大(合并);


?  策略预期的收益和成本差值较低;


? 策略的 a u c匹配度不够完善;


?  历史同类型的营销效果benchmarks不佳;


?  竞价用户和位置的先后时间;


这些都是可以在中间提供仲裁和解决冲突的有效办法,当然如果想更加智能化的解决仲裁的实际问题,除了算法,还要将整个的营销要素及数据都全部进行回收,作为在冲突仲裁时决策的证据。


因此,本文中谈及计算广告,是作者有一个不成熟的想法——高度机器参与的“买卖”双方,通过RTB的方式实时得到广告候选,并按照出价或者其他策略进行决策投放,当然前提是已经构建了基本的策略。这一套逻辑在广告获新营销时是可用的,在对存量用户进行营销时,应该是更可以高度使用的。所谓的实时和竞价来源于两方面,一方面是企业营销内容的不同渠道、角色之间的策略如果在同一时间构建了很多组,那么如何进行策略的最终制定;另一点是针对在线或者交易性实时反馈的事件营销,企业将究竟该如何反馈和下发营销内容,以增强客户的好感度。


不过这里谈到的竞价,并不完全所指广告逻辑中的竞价,而是在策略完整构建起来时的一种部门、角色,所需要的成本或者营销的权重(部门、指标、优先级、政策等),这样,整体的营销运转效率将极大规模的提升。


在广告逻辑中,存在高度分裂的流和寡头流量被圈占的问题,这打破了程序化购买交易的初衷,也是在面向企业自有流量和客群营销时需要避免和注意的要素。需要首先保障是高度公平和合理的交易模式。


?   建立总线机制(中台)


总线的概念这里不需要多言,其实类似于中台概念。在策略制定后,要通过这条总线确保公平和资源最佳利用能力,避免长时间占用,也避免无法得到总线的情况。具体算法上,也可以参考计算广告学的方式,或者工业界在解决一些问题使用的算法,比如FP(First Priority)、RR(Round Robin)、Lottery等。


总的来说,我们可以通过相似的机制和手段,将仲裁机制有效的应用于实际的营销策略制定。


在下一讲,我们将重点探讨一组有效的成功策略,即未来需要将营销内容资产化并可以进行共享。



本文由: 品牌研究杂志社编辑部整理发布,如需转载,请注明来源。

品牌研究杂志社编辑部

2019/07/05

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