数字营销正走向全域经营

前些日子在传媒大学讲课时，聊起一个话题：数字营销在数据化、智能化方面做了大量的工作，可是实操起来，甲方工作的复杂程度似乎有增无减。我们看看下面这个典型的广告优化工作流，既要管理媒介、素材制作，又要奔忙于各平台、各账户的数据报表，还要从全局上得出调整方向和策略，可以说相当令人抓狂。这是今天数字广告客户面临的“横向”挑战：媒介环境和投放操作复杂，以至于人效很难提升。   

另外，还有个“纵向”挑战：随着客户更加重视商业目标的达成，而不是简单地买到多少点击或转化，这对最大化客户数据的价值、更深度地优化目标等提出了新要求。比如：对游戏客户来说，除了激活以外，是不是还可以利用好历史的运营数据，进一步优化一下用户充值？

纵向将营销数据化和智能化拓展到从广告展示到业务末端的全流程，横向尽量一致性地操作和分析各种渠道和形式的营销。于是，在2021年，我们看到广告行业最重要的变化，就是各平台都在拥抱的共同趋势——“全域经营”。

全域经营的概念与挑战

上述两个挑战的本质，是广告主的数字化转型进入深水区以后，必然遇到的阵痛。对此，先是有一些第三方，开始探索广告营销的效率工具，或者建设CDP平台用以利用深度转化数据。然而仅有第三方的努力，很多问题解决起来并不顺畅。今年，我看到平台方都在以各自的方式，主动拥抱和支持全域经营的思路。

全域经营要解决什么问题呢？上次与腾讯广告的蒋杰老板交流时，他提到了营销面临的三大挑战：

• 如何提升人效降低运营成本？
• 如何提升全链路经营效能？
• 如何实现离交易更近的深度转化？

我认为这三个问题，为“全域经营”给出了产品和技术的演进方向。

提升效率、达成商业目标，这些问题背后折射出的第一个趋势是“行业化”。数字营销已经比较成熟，水平的通用解决方案，必然在精细高效的营销上遇到瓶颈，想更上一层楼，就必然要思考，如何为营销业务流程和需求不同的行业，定制化流程和服务。

而与横向的行业化区隔相对应，另外一个趋势就是“全链路”。也就是说，客户和平台的视野，要从点击、转化这些狭义的广告流程中跳出来，向前关注浅层影响和互动的用户群，向后关注转化到核心商业目标的深度过程。将这全链路的数据进行有机的整合和应用，才能更好地度量和优化营销真正的商业成果。

那么，咱们就来具体看看，在行业化和全链路这两方面，广告主和平台相配合，有哪些新的思路和方案。

数字营销的行业化趋势

营销工作人效不高的关键因素，一是投放广告过程中的事务和流程性工作繁多；二是收集分析数据比较复杂，影响了有效的决策

这其中，有一个繁杂的事务性工作：各互联网大厂中，或多或少都有过多个投放产品并存、广告位和样式多样的时代。于是，做完一版创意，把它适配到各种广告位的工作，叫做“批发”。以前的图片素材，虽然工作量也不小，但是改改尺寸P个图还比较简单，但随着视频广告的普及，改视频的工作量其实几乎等于重做，原来的批发手段就不可行了，这是让所有运营者都抓狂的一件事。

用一套素材实现全域投放，是广告主和媒体双方的终极梦想。对此，我们看到一个重要的趋势：广告位在朝着归一化、原生化的方向发展。比如腾讯广告，原本有几个投放端，各种场景下有繁多的广告样式和尺寸，如今通过ADQ投放端的升级，实现了全流量的通投，版位也进行了聚合，大大降低了投放的使用门槛。

另外，关于视频素材：对电商来说，SKU多，制作成本高；对游戏来说，多次尝试才能找到好的创意。对此，各家纷纷推出视频素材制作工具，可以快速利用已有图片、视频拼剪生成多个视频素材。另外，也提供了类似“创意风向标”之类的工具，实现元素级归因，通过特征创意分析，更科学地找到创意指引，降低废片率。

从这样的重复性劳动工作中解放出来，大家才能把注意力转到业务和数据问题上来。而一旦深入关注业务本身，就要触及一个关键问题——统一的产品和运营流畅，必然在应用到某个具体行业时做不到极致。于是，行业化的营销思路呼之欲出。

行业化的最重要一环，是打造适合某类客户的运营流程和工具，即“行业化投放端”从根本上提升人效。这需要平台、客户和第三方的共同努力。

看看具体的例子：最近几个月，腾讯广告陆续上线了房产、游戏和本地生活三个行业投放端。以本地生活为例，行业化的投放端是以门店增长为核心目标，以重地域、强门店为核心亮点，提供了分地域出价/控量的产品功能，在策略上也提供了更多的行业特征，显然对于实际的门店运营者更加友好，也更能提升营销效率。

对于游戏行业，在新游首发等广告上新场景下，逐条创建广告的工作效率极低。而游戏行业专业版的批量新建功能，可以将定向、素材、落地页和文案交叉组合生成不同的广告。数据表明，批量新建功能，使广告创建平均耗时下降54%。

除了操作的便利性，随着广告主行业差异的显现，营销的优化也需要定制的方案。比如，网服追求的是留存，而游戏追求的是付费或LTV。细分一下，不同游戏的盈利模式又有不同：IAP游戏注重游戏内购，IAA游戏注重于广告变现。

而这些行业化的优化诉求，则需要不仅关注在曝光、点击这些浅层目标，而要诉诸下面要提到的全链路数据，服务于更深层次的目标了。

全链路数据的度量与应用

如上所述，行业化的一项基础设施，是全链路数据应用。如果大家关注商业产品的话，会发现在去年，各家在这方面的动作特别多，而其中又有两个产品方向。

一个方向，是开始管理和度量除转化以外的人群资产价值。避免只关注拔草，而忽略了种草。对此，各家有不同的理论框架和产品体系，我们后续会专门介绍。

另一个方向，是充分挖掘第一方数据价值。即将客户的深度后链路数据用于指导平台的人群建模。这里值得介绍的产品思路，是“数据实验室”的方案：由客户自主上传数据到平台，自行利用平台提供的工具分析和加工人群，并将结果用于指导投放甚至客户的运营。这样的能力，都是在客户自主掌控数据、自行定制策略的原则下进行的，最大程度地保障了广告主的一方数据安全，又能充分利用客户的行业经验。

典型的产品，大家可以参考腾讯广告知数：它分为资产、洞察、挖掘和策略“四大工作台”，客户可以自主应用自有数据，灵活地挖掘制定投放策略。

如上所述，行业化的一项基础设施，是全链路数据应用。如果大家关注商业产品的话，会发现在去年，各家在这方面的动作特别多。基于这两个方向的拓展，让数据在整个链路上形成流动的活水，才能瞄准商业目标做深度优化。而对此，又有客户方自主优化和平台助力优化两种模式。

客户如何自主运用全链路数据来解决问题呢？我们来看保险业的例子，某客户希望在控制成本的前提下，扩展更活跃的目标人群，提升咨询的意向人群数量。于是，第一阶段，广告主上传自有的真实车主人群，进行全链路漏斗分析。第二阶段，根据平台提供的建模和预测圈定人群，生成定制化人群包用于投放。第三阶段，在投放过程中根据实时反馈进行持续优化。这样从第一方数据出发，利用平台的数据资产拓展人群，其效果是非常明显的。该客户使用新的营销法后，新增咨询用户增长了3.76倍。

对于大部分数据能力有限的客户，更需要智能化的解决方案，直接驱动后链路的商业目标。对此，在行业化的框架下，推动行业模型的策略优化，并且融入在前文提到的行业化投放端中，也是我们看到的一个重要变化。

比如，电商要的是购买乃至后续签收，游戏要的是长周期的 LTV，而工具要的可能是广告变现。这每一个行业的优化，都需要将漫长的后链路数据线上化、集成化，进而分行业地建模优化各自的商业目标。

分行业对后链路建模的直接成效，是能够更好地理解广告主的意图，结合平台对的人群的理解，精准给出定向和出价的建议，降低试错成本。

对后链路的深入分析，除了被动优化效果，也可以主动出击，帮客户优化转化流程。比如在游戏行业互动广告非常流行，通过提供“前置”试玩，可以大大降低广告的跳脱感。比如，我知道一个游戏客户，利用这样的手段，CVR提升了31.5%，PVR提升了14%，整个激活成本下降了28.7%。

全域经营的未来

数字营销发展到今天，在整个商业生态中的地位已经有了质的变化：从原来的引流已经逐渐变成在数据的指导下，尽可能帮助优质的客户达成商业目标。从这个意义上说，行业化的营销产品和策略，已经成为平台演进的必然趋势。

除了提升效果，根据各行业营销过程的不同流程，尽可能实现自动化和智能化，以提升由于数字广告投放日趋复杂导致的低下效率，也是迫在眉睫的问题。

上面的各类行业化诉求，都需要在完善的全链路数据生态支持下，深耕行业的业务流程，并在此基础上完成针对各类同质客户的建模，才能提升整个数字营销生态的效率和效果。

2021年，我们可以看到平台方在提供全域经营方面的基础设施进展，这些为客户立足行业，完成高效营销打下了基础。在今天，每一个数字营销的客户，都可以从繁杂的事务性工作中解放出来，认真思考和实践以自有数据为中心构建全链路数据资产，并利用营销工具直接驱动深层的商业目标。而未来成熟的营销体系，将不再只是带来流量的渠道，而是你身边数据化、智能化的商业合作伙伴和生意伙伴。