K12教育推進事例とクラウドターゲティング戦略！

コストを安定させながら、インターネットユーザーのアクセス品質を向上させ、クリック数を増やすにはどうすればよいでしょうか。

より効果的なコンバージョンを獲得し、コンバージョン率の高いユーザー層における非効率的な消費を削減するにはどうすればよいでしょうか?

短期的なサブプランのテストを通じて配信戦略を最適化するにはどうすればよいでしょうか?

配送プロセスにおけるこうしたトラブルは、常に人々を不安にさせます...

そこで、皆様の疑問を解決するために、本日編集者はK12教育ブランドを例に、マーケティングソリューションと分析方法を提供し、皆様のお役に立てれば幸いです。

事業紹介

市場環境

• 子ども向けの家庭教師やメンターの需要増加

• 市場での激しい競争

• 教育産業の発展を支援するための国家政策支援

業界

• 教育と訓練 - K12、基礎教育

主な事業

• 小学校、中学校、高校の個別指導

• 1対1の集中コーチング

• 大学入試再受験指導

プロモーションサービス

• 家庭教師：小学校の中国語の家庭教師、小学校の数学の家庭教師…

• 個別指導クラス - 大学入試再受験データ個別指導、再受験英語個別指導などに細分化されています...

アカウント情報

プロモーション予算： 16万元/日

プロモーションエリア：全国

配達時間:午前6時～午後12時

プロモーション事業：小学校の中国語、数学、英語の個別指導、中学校、高校の個別指導、試験前の個別指導、その他のトレーニングおよび個別指導サービスは現在、

プロモーションのニーズ:新製品を試す意欲があり、コンバージョン コストが同業他社よりも高いため、コンバージョン コストを削減することに熱心です。

背景：

プロモーション目標:

1. 現在のコストは安定段階にありますが、安定性を保ちながらコスト削減を継続し、安定化後に再びボリュームを拡大していきます。 CPAが現在の440から410に引き下げられ、CPAが30元削減されることを期待しています。

2. コストを安定させながらアカウントの品質を高め、インターネットユーザーの訪問の質を向上させ、クリック数を増加させます。クリック数を 1 日あたり平均 6,000 会話から 8,000 会話に増やしたいと考えています。

3. 上記の目標設定により、人口属性における30歳未満の削減係数を調整し、意思決定経験のない人のクリックを削減し、無効クリックを削減することができます。クリック品質を向上させ、無効なクリックを減らし、CPAを410に下げる

市場分析

1. 業界トラフィック動向分析

2. インターネットユーザー属性のクラウド分析

3. 競合製品分析

配信戦略

クラウド ターゲティングにはプレミアムが関係するため、顧客はプレミアムに対して敏感です。プレミアムは、他の効果なしに入札を増やすだけだと顧客は認識します。

1. 顧客の意思決定層は30歳以上である傾向があるため、その属性に基づいてターゲットを絞ることができます。

人口属性設定により、30歳未満のプレミアムを下げ、30～44歳のコア人口にプレミアムを設定し、意思決定者の消費を増やし、閲覧のみでコンバージョンに至らない非意思決定者を減らすことができます。最終的には、コンバージョン率の高い人口でより効果的なコンバージョンを獲得し、非効果的な消費を減らすことができます。

2. プレミアム後はACPが上昇し、クリック数が減り、CPAが下がることが懸念される

人口を設定する際、システムは人口属性ラベルでフィルタリングし、アカウント内の ACP が増加する可能性がありますが、最終的な計算結果データでは、ACP が増加しない可能性があります。コミュニケーション フェーズのテストでは、AB 比較とプラン設定を同時に実行し、プラン A は人口を設定しますが、プラン B は設定しません。テスト結果から結論が導き出されます。

プロジェクトの説明:

⚫ 群衆は35歳以下の人々に区別されています。顧客ビジネスはK12家庭教師ビジネスを含むため、家庭教師を必要とする人々は子供たちである可能性があります。彼らには需要がありますが、お金がなく、支払い変換を完了できません。この部分のプレミアムを減らし、トラフィックを減らし、対応するクリエイティブを設定します。表示がある場合は、必要としているネットユーザーに表示されます。

⚫ グループは35歳以上に設定されています。この部分は絶対的な決定権を持ち、最終的な決定と支払いは親によって行われるため、決定権のほとんどは35歳以上です。プレミアム係数を高め、このグループの人々からのクリックを引き付け、意思決定者のニーズを満たす創造的なアイデアを生み出して、個別にクリックに影響を与えます。

⚫ システムを通じて推奨される集団に対して小規模なテストを実施し、集団属性の独自性を発見して、後続の集団の選択を容易にします。

データ分析のアイデア

1. 群衆の比較:

35歳以下の人は北京、上海、広州などの一級都市に適応すべきです。なぜなら、二級都市では、基本的に27歳から35歳で家庭教師のニーズとそれに応じた意思決定権を持つことになるからです。私たちは考え方を変えて、この部分のトラフィックを地域ごとに分割すべきです。

2. データ比較:

人口を設定した後、データには明らかな変化がありました。消費、ACP、CTR、ディスプレイ、クリック、消費キーワードなどのデータディメンションが大幅に改善され、市場全体の上昇を牽引しました。 ACPの増加により、最終的なCPAを顧客に確認したところ、顧客は結果は10元の減少であると回答しました。全体的なテストの後、コストが下がったことがわかります。

製品データ分析により、消費計画が変動することがわかりました。データによると、変換コストは減少していますが、一部の地域では消費が大幅に増加しています。これにより、一部の地域の需要が再び増加したことがわかり、計画を増やしてこの地域の人口属性のメモリリストを作成し、短期的なサブ計画テストを実施できます。

3. データと配信の概要

発売から1週間後、いくつかの指標データを抽出し、アカウントデータの予想データが比較的一貫していることがわかりました。顧客のACPに関する懸念は徐々に払拭されました。プレミアムの問題で製品をあきらめるのではなく、最終的な結論から製品を理解するようになりました。

最適化の初期段階：慎重に実行し、合理的なレイアウトを作成する

業界内の群衆の属性を分析し、群衆の属性の類似性を明確に把握し、業界の属性を分析し、アカウントプランの属性の配分を1つずつ調整します。

中期最適化：問題が発生した場合、包括的な調査を実施します

ライン上の問題の調査は包括的である必要があります。たとえば、同じ属性が設定されている場合、一部の地域またはプランでのクリック率が低い場合は、クリエイティブ素材と人口属性の不適合によるものかどうかを判断するために分析および調査する必要があります。

後期段階の最適化: 信頼を強化し、コンバージョンを向上させる

多層マテリアルは、さまざまなプラン、人口属性、地域ごとにセグメント化でき、最適化分析のための高 CTR マテリアルを取得できます。

今日の事例は、まだ苦しんでいるあなたを助けることができるでしょうか?

著者: Baidu 北京支社

出典:百度北京支社