
阿里妈妈全息大数据,达成真人跨屏沟通
在用户拥有多个上网设备的多屏时代,既有的基于Cookie的营销逐渐显露出自己的“软肋”,原因是不能捕捉到同源真人用户在不同屏幕的行为,也无法洞察消费者在移动设备上的行为。因此市场呼换新一代的跨屏用户投放系统,而这一系统应该有多维账号与Cookie和设备号打通,呈现消费者真实的跨屏行为。
而阿里妈妈依托统一的强帐号体系,包括电商、娱乐、生活、社交、视频、位置数据等,能轻易圈定目标人群。真正做到跨屏、跨设备、跨 Cookie 的真人沟通,实现真正的跨屏追踪。在阿里这一强帐号体系支撑下,集团旗下的阿里妈妈“达摩剑”大数据营销平台,能够有效避免仅依赖Cookie投放造成的预算浪费现象,统筹跨屏、跨设备、跨媒体的投放优化,使得覆盖率大大提升、触达率大大精准!
跨两屏甚至跨三屏行为极为普遍,但基于Cookie无法捕捉消费者跨屏行为
根据第三方的调研,当前中国用户同一个人已经拥有1.7个移动设备,“跨屏”用户已占互联网用户总数的91.8%以上。手机已经是占据消费者最长时间的屏幕,其次是PC和电视。其中,人们交替使用“PC+手机”是跨屏最常见搭配,总占比达到57.3%。此外,还有为数不少的消费者跨三屏,有24.0%的用户交替使用“PC+手机+平板电脑”。
但对跨屏用户的投放,市场始终处于纠结状态,原因之一是Cookie只能区分浏览器或设备, 倘若一个用户拥有多台设备、多个浏览器,现有的Cookie方式难以做到准确区别用户,会出现用户重合的情况,造成投放预算浪费。原因之二是Cookie存在用户主动删除情况,而现存的营销平台将会把一个清空Cookie浏览器认为是全新的Cookie,此时会重复展示已经展示过的广告,也会造成预算浪费。最重要的一点是,Cookie无法在移动App中使用,在移动跨屏时代,根本无法满足用户跨屏投放的需求。
阿里全息大数据,实现真正的跨屏投放,覆盖效率大幅提升
如果需要营销平台洞察真人的独立用户,就不应仅仅单一依赖于Cookie的方式,也不是单一的基于设备ID,而应该是整合上相关的ID,配合强大的大数据挖掘能力进行对比提炼。
依据强大的大数据整合能力,阿里全息大数据将跨屏、跨屏设备、CRM, ID进行整合,基于跨设备的强帐号体系,实现了真正的真人跨屏拉通,加上用户的跨媒体行为数据、LBS位置数据,电商消费数据等,可还原用户真正的消费偏好。
基于强帐号体系,圈定 “真人”的跨屏洞察,最重要的效果是覆盖效率大幅提升。在传统Cookie投放模式下,如前文所述,会出现多设备用户重合现象,以及清空Cookie带来的误认新用户现象,这都会导致大量预算浪费。而阿里妈妈“达摩剑”大数据营销平台的投放完全实现用户去重,预算完全不浪费,可覆盖更多受众。
此外,真人跨屏沟通的另一效果是可以统筹实现跨屏、跨设备、跨媒体的投放优化,让广告在不同设备和不同行为路径上的展示更为可控。当同一受众在不同设备和渠道上打开页面或使用App时,平台系统能够自动分析,统一调度展示频次、控制展示次数,避免重复投放,降低人群覆盖成本,同样预算覆盖更广。
综上,阿里妈妈“达摩剑”大数据营销平台,基于强账号体系,实现了真人跨屏沟通,有效避免预算浪费,统筹实现跨屏、跨设备、跨媒体的追踪投放,大大提升了覆盖效率!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29