从“营销度量”到“增长度量”,做更smart的营销人( 二 ) 本文转自：咸宁新闻网巨量引

当下媒体环境复杂，预算分配难度不断升级。尤其预算量级较大时，稍有不合理便会牵一发而动全身，影响全线营销效果。
此时，用巨量引擎预算分配工具即可对品牌硬广进行合理分配预算并提高营销效率。未来，巨量引擎将开发跨触点跨媒体的预算分配能力，帮助品牌实现预定目标下的营销效果最大化。
预算分配包括数据洞察和建议方案两个板块：
通过数据洞察，可以了解品牌历史投放情况，知晓这些投放在行业内处于什么水平。同时还能获得整体行业数据表现，为输出投放方案补充更多参考信息。建议方案板块则可以从数据角度提供模型，计算得出产品组合方案和预算分配方案。同时保留了自定义的调整空间，为方案策划工作提供方向、提高效率。
做好预算分配，不能闭门造车，需要知己知彼。想知晓自身的投放在行业中处于什么水平，研究竞品很重要。
预算分配通过对比“素材类型、TA 人群、优化指标以及预算量级”四个指标数据，即能清晰地了解到自身投放的优劣势。
那么如何匹配场景定制化分配方案呢？可以分蓄水期、种草期和转化期三个阶段进行，具体见下方表格：

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AB实验
灵活高效选出最优策略，科学指导广告投放决策
AB实验是一款面向广告主的科学实验工具。在广告投放场景下，基于控制变量原理进行AB分流测试，产出科学的实验结果，快速帮助广告主找到更高性价比的投放选择。
相比于传统测试， AB实验有着“更科学、更灵活、更高效”的优势。通过隔离广告组之间的竞争关系， AB实验工具将多组对象放置在同样的环境中，确保实验数据精准科学。
面对多种投放选择， AB实验工具支持将广告设置中的任意信息作为变量，广告主可以快速观察不同组合策略下的广告效果。
此外，相较于调研周期长达一个月的传统测试， AB实验工具3天内就能基于实验数据生成独立报表，广告主能够直接对比实验效果，很大程度上降低了时间成本。
某车企就曾在广告投放时运用了AB实验工具：按照该车企之前投放经验来看，长视频效果会更好，但不确定该结论能否沿用至抖音等短视频平台。
对此AB实验工具先对不同投放素材进行人群分流，并叠加BLS调查问卷，测试用户心智变化，最终发现短视频投放对于用户品牌心智增效明显高于长视频，至此，该车企的“选择困难”得到了快速、有效的解决。
增效优化
掌握竞价广告投放模型，获取更多转化更高跑量
增效优化是一种竞价广告投放优化模型。它的核心目标是通过对全渠道转化数据的学习，帮助广告主精准找出高转化潜力人群，让广告主可以把更多的预算投放在这类人群接触到的营销触点，从而带来投资回报率和跑量上的提升。
从生意视角来看，增效优化是一个驱动生意实际增长的助手；从技术视角看，增效优化是一个因果推断模型。
增效优化的优势非常显著，在花费的cost相同的情况下，增效优化能产生更多的转化；在转化增量成本相同的情况下，增效优化能获得更高的跑量。
总而言之，增效优化模型可以以最高性价比的方式帮助广告主实现流量转化，堪称花小钱办大事的利器。
太平鸟女装就曾通过增效优化模型，提升了直播生意，使目标直播间的投放效率和生意体量都有明显提升。