「發票數據」精準掌握消費者行為 提升廣告投遞精準度

上兩期與各位分享域動獨有的「混血數據庫」於2020年強勢加入「發票數據」，透過HOLMES DATA演算法分析消費者實際購買費用、購買地點、購買商品…等，協助媒體達成流量辨識及客製化打包發票數據人群達到精準投放廣告的目的。

（圖／域動行銷）

串接「發票數據」至今已陸續與不少廣告主、媒體方合作，包括服務業、快速消費品產業、房地產、保健食品產業、媒體集團等。藉由流量辨識比對技術，將發票數據資料中購買過家電、住宿過五星級飯店、定期購買保健食品，甚至是進站流量比對或過去同期曾購買過烤肉用品的人群打包，建立消費市場輪廓，再進一步納入站內外行為分析資料，建構預測模型，目前經資料驗證預估比對率達75%以上，可供合作媒體檢視流量價值或是廣告主做廣告投遞使用。

以美妝產業為例:

專櫃型廣告主可以透過消費者消費習慣作為依據，例如: 25歲小美平時愛化妝，而且幾乎都購買專櫃保養品、化妝品、香水等。在擁有這樣的資料後，廣告主即可推播合適的商品，溝通合適的內容，利用全媒體策略完整包覆TA，最終促使消費者願意進站或到店選購，進而小美即有可能成為忠實顧客。

然而在「辨識流量」這塊，網站主與廣告主間長久以來存在資訊不透明的情況。過去雖有累積紀錄每個使用者的資料，但實際上每個使用者在達到轉換之前，會經過認知、興趣、渴望、行動等思辨模式，根據處理流量辨識方法的不同，廣告投遞的精準度也會產生極大差異。

現階段多數消費數據都掌握在通路業者手上，在網站主及廣告主完全討不到便宜情形下，為了打破這種被通路把持的生態，域動行銷透過數據科技挖掘出消費資料與行為脈絡，讓網站主與廣告主能夠更清楚掌握消費者輪廓投入精準行銷，甚至預測消費者行為，爭取訂閱制的龐大商機，實際影響流量變現與廣告預算執行的價格掌握情況。

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