如何解决广告费浪费一半的痛

 

如何解决广告费浪费一半的痛  

“我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了”。

这句话是百货业之父约翰·沃纳梅克(John Wanamaker)说的。1875年沃纳梅克购买了一个废弃的铁路仓库，改装成一个大商场，这可是美国第一家百货商店的诞生。他于1896年在纽约开了第二家商店，接下来他的连锁商店不断壮大。开百货商店以后，就需要花大量的广告费用投放在报纸的宣传上面，所以他就发出了这样的天问！

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约翰·沃纳梅克

从立场的角度看沃纳梅克就是一个甲方。从这个立场来看，我们就容易理解这句话了。因为一般广告公司是不会这样表达的，只有甲方才会这么说。明确了这一点，我们理解起来会容易很多。因为作为甲方，也就是我们说的广告主说广告费有一半浪费了，其实是从一个单一的角度考虑问题，就是销量。

但是广告的作用有很多，给企业塑造品牌知名度也是一个重要的作用。所以从品牌塑造的角度这个命题就不存在。这句话要看语句的环境和什么时间下说出来的，全面的看才有作用。就像人生一样，又有意思的生活，也有为了生活努力奋斗或者试错的过程。如果人生一点都不能浪费，是不可能的。因为任何成功都是螺旋式迭代不断积累经验才有最终的成功的。同样，广告也是一样，也需要不断的洞察消费者，不断尝试各种广告形式，最后才能摸索出最有效果的一套方法出来。

现在，移动互联网时代，消费者接受信息的渠道越来越碎片化。互联网广告也经历了刚开始的文字，到后来的邮件，搜索引擎，短视频，直播带货等等。信息呈爆炸式的增长，使得消费者的注意力越来越分散，消费者的时间和精力越来越稀缺。在这个快速发展的时代，品牌如果广告形式还不再改变，你浪费的广告费也许不止一半，甚至更多。

那广告营销到底怎么样，才能很好的提高广告营销的效率呢？

知道消费者喜欢什么，广告才能提供什么。洞察消费者需求需要全盘的从整个消费者的生命周期出发。不能仅仅停留在某一个点，洞察消费者需求的应用为品牌连通消费者整个生命周期触点提供营销解决方案，消费者体验流程数字化成为洞察消费者需求的基本方式。

洞察消费者需求是对消费者的体验流程最重要的支撑。从通过广告吸引消费者注意力开始到整个消费者购买的全部过程。里面包括消费者每种接触的媒介渠道、每个触发点，通过建立数据收集，不断的分析消费者在某个点上处在什么阶段，每个阶段用什么方法能够更高效的转化消费者。从而慢慢形成最高效的转化方式和转化方法。慢慢的，这些消费者广告营销转化方式不断的迭代，不断的提高效果。品牌的广告营销策略和效果就会不断的提升。

广告浪费的一半，无非就是目标消费者、媒介渠道选择、投放时机、传播内容四者没有形成良好的匹配。所以广告公司要想改变这种情况，就要融入大数据。因为大数据，就容易知道广告费浪费的那一半到底在哪里。通过大数据消费者的画像，容易实现这四个要素的精准匹配。广告营销如同寻找恋人，效果不理想本质上就是没能找到对的人在对的时间、用对的方式说对的话。

在最容易遇到潜在恋人的地方（媒介渠道），在她们出现的时间内（投放时机选择）制造一场精心策划的相遇，说恰到好处的情话（广告传播/沟通内容）。做她喜欢的事（推广活动设计），送她喜欢的礼物（产品/服务），并使双方的感情不断升华并持久（客户价值管理）。因而，只有通过大数据营销的手段才能解决广告浪费的问题。当然涉及到精准投放，里面的技术是数据公司软件设计师设计的，所以一部分公司为了利益也会造假，这也需要数据公司注意的地方。

提高广告营销的效率，就是要研究消费者每个阶段的转化率。提高每个阶段的有效性，最终达到广告营销投放以后，产生销售业绩。无论哪个阶段的广告营销转化率，都会直接影响到整个品牌的营销业绩。为了广告营销流程化，品牌必须在和消费者接触的每个接触点都设立消费者行为采集点。每个营销环节都建立营销转化率分析模型，评估广告营销的转化率。找到提升广告营销转化率的方法，从源头上面提升品牌的广告营销效率和效果。

通过广告营销效率最好的方法就是分析消费者的行为及背后的心理。通过数据收集是无法看清消费者的心理。只能通过收集消费者的行为，来推导出消费者的心理。然后从消费者心理上塑造消费者购买阶段进阶的把控方式和方法。行为数据收集越精细，品牌对消费者心理活动的把控就越精准，就能为更好的广告营销提供真实有效的营销素材。在利用这种方法实现消费者整个生命周期体验研究之后，需要不断迭代，建立数据收集点跟踪广告营销相关转化方法的效率和效果。

广告的优化是一个非常复杂系统的任务。面对多种多样的场景、消费者特征、搜索词，信息常常是模糊的、不完整的、不确定的。如何更好地抓住浏览者背后的意图，找出广告的潜在消费者，需要复杂的判断处理。选择的思路，不是自上而下地设计一套精密的投放策略并人为保持更新，而是用大量相对简单的广告因子构成策略池，并接入反馈数据用于选择淘汰，建立一套可以自行优化进化的系统。

这样一来系统形成闭环，就可以让数据自己去寻找答案了。进化的单元是广告因子，一个匹配的广告因子可以是“给18-28岁喜欢美丽的女性推荐化妆品”，一个出价的广告因子可以是“之前10元竞价失败的广告这次出12元”等等。单独一个广告因子并不全面，也未必准确有效。但是，大量的广告因子整合起来，就可以覆盖各种各样的情况。根据真实的效果数据淘汰较差的广告因子，并将较好的广告因子组合变化，就可以产生出越来越优化有效的广告营销策略。