天猫超级品牌日活动数据回流分层再应用

案例一：天猫超级品牌日活动数据回流分层再应用

场景描述：

某美妆品牌在天猫做了大型的超级品牌日活动，投入了大量的人力和资源，他们利用品牌数据银行将超品活动互动的人群沉淀回来，再次分析和应用，并且有的放矢地沟通和转化。

通过品牌数据银行，该品牌回流沉淀了超品当天新增的几十万兴趣人群，同时分析洞察出高价值人群的特征为年龄25-49，价格折扣偏好度一般；于是，品牌将该特征加入筛选后，再次投放应用。

比较终，与常规拉新效果对比，通过品牌数据银行回流分析应用的人群：平均成本降低约8%，转化率提升约37.3%，整体投资回报率提升约74.7%。

如何验证超级品牌日（事件型营销活动）带来的价值？

导航栏的“资产概览”模块，将页面顶端的时间设置为1月4日（超品活动时间），查看当天新增的消费者数量和增幅，观察变化趋势，验证活动带来的消费者价值。

查看“化妆水／爽肤水”（或者任意想要看的叶子类目），与其它各二级类目消费者的重合度。

在“消费者健康度”中，查看各个指标的增幅以及趋势表现，验证活动带来的消费者价值提升。

如何分析并从超品沉淀潜客中挖掘出高价值人群？

导航栏的“自定义分析”模块，页面右上角“新建自定义人群”。

根据分析需求，选择圈选条件，并通过交并差按钮来筛选人群；所示，生成1月4日当天新增兴趣人群（＝1月4日兴趣人群－1月3日兴趣人群）。

人群生成成功后，返回消费者洞察模块的“自定义分析”，选中要分析的人群“1月4日当天新增兴趣人群”，“查看分析报告”。

进入查看分析报告的页面，滑动鼠标至底部，“人群透视差异对比”，根据自己的分析需求选对比人群，所示，选择对比的是1月4日当天处在忠诚状态的人群（这一步的目标是从1月4日当天新增兴趣人群中找到高价值人群，高价值人群的对标人群是“忠诚人群”，所以这里直接和“忠诚人群”做人群差异对比）。

如上图分析，发现高价值（忠诚）人群的显著特征为：年龄25-49，不是特别受折扣度驱动的熟龄人群，于是在自定义分析中，对现有的4号新增兴趣人群进行进一步精细化，排除掉了18-24岁的人群；

如何激活高价值人群，通过钻展广告应用转化？

在“自定义分析”中，选中要投放的人群，“同步到数据应用”

导航栏的“数据应用”模块， 按照下图所示，将人群应用同步到达摩盘。然后就可以在达摩盘中直接对这群人投放广告素材，也可以通过数据应用同步到crm渠道，在店铺实现千人千面承接。