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      皇帝家鋤地一定用的是金鋤頭!

      現在的我基本也就是類似的想法來猜測現在的大廠都在做什么吧,準不準隨緣,如果你也想跟著一起猜,在留言里面寫下你的猜想。

      1,LTV預估,前面我寫了一個文章說的是預估用戶收入,提前回傳給廣告平臺配合AEO,VO之類的做廣告優化。參考文章:重度產品做付費預測的廣告優化思路

      2,用戶價值評估衡量,不管用戶是不是付費,都可以做用戶價值的評估,哪怕評估出來不是一個付費用戶,也是可以把不付費的人分成個1-2-3等,分別對應不同的投放目標,參考前面的文章:重度產品中”炮灰用戶“的價值,以及投放策略

      3,用戶分層再營銷和運營,給現有的存活用戶做分層,了解不同用戶的需求卡點,在產品內給用戶做推送之類,也可以直接把分層后的用戶通過再營銷做投放。推送正確的內容(比如禮包)給到準確的用戶,提高活躍度,付費,留存等等。

      4,廣告素材分析,最理想的狀態,新素材做出來跑個兩天就能根據現有數據預測出來這個素材的未來的roi情況,是否有必要投入更多預算。這個實現方法可能是根據大量的歷史數據建模,把各種維度考慮進去,比如投放方式,人群,出價策略,本身素材的一個特征屬性等。當然要做這個絕對需要一個比較完備的歷史素材數據分析工具,意味著還要開發一套很完善的素材數據分析平臺,記錄素材在不同渠道,不同投放方式,人群下的數據反饋。

      5,素材的自動化,去掉游戲這種3D素材,或者真人拍攝素材之類不好實現自動化的,AI做素材是個大趨勢,結合上面說的素材分析數據,直接把某些可以總結出來規律的需求直接程序生成。

      6,廣告自動上傳,素材都自動生成了,或者批量做好了,總不能人工去傳了,全都用程序實現,熟悉廣告平臺API的人把自動化做完,素材上傳的時候各種標簽都做好了,方便后續分析素材數據。

      7,投放自動優化,自動上傳了就意味著可以大規模上傳就意味著不大可能人工來優化了,都得自動化。

      8,投放總體分析,大規模操作后不可能人工分析數據,需要開發功能去分析投放的人群,投放方式等,找到一個最佳的投放方式。或者說....為什么要分析,系統統計后后直接給結果,或者系統自己決定用最佳的方式做投放。

      9,日報周報生成,這么高科技的功能都做了,日報,周報還能自己寫?

      有一些基礎的類似數據追蹤,可能是第三方,也可能是自己開發(尤其是web),還有可能一些大部分廠會做自己的裂變增長支持,基礎的數據分析BI就不列了。

      歡迎補充




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