100多年前，營銷先驅、百貨商店之父約翰·沃納梅克提出的廣告界“哥德巴赫猜想”：“我知道我的廣告費有一半是浪費的，但我不知道是哪一半。“在如今的互聯網營銷時代，這個問題仍然存在。
互聯網營銷與傳統營銷最大的差別是數據化、可定向、可追溯。但是由于各媒介渠道數據互不打通、廣告曝光與銷售轉化數據難以連接，各家媒體平臺都無法做出全面準確的價值貢獻評估。營銷者除了要思考我的廣告預算有多少浪費掉了，以及浪費在了哪里，同時還要搞清楚對各 KPI 貢獻最大的媒體，以便后續優化媒介組合和調整預算分配。
杰瑞·卡普蘭在《人工智能時代》中提到，人工智能就是讓人類的“未來像過去一樣”，讓人類的工作和生活都變得簡單和高效。有了人工智能和數據的加持，nEqual 恩億科 正在努力讓營銷變得像朋友溝通一樣的溫暖和精準。同時，在數據和技術的加持下，力爭去解決困惑營銷者100多年的“哥德巴赫猜想”，幫助營銷者找回丟失的“另一半”。
nEqual 恩億科 借助歸因分析技術為廣告主實現對在線營銷中的用戶全觸點數據的分析和管理，并基于此給出詳細的在線營銷渠道轉化歸因分析。以某護膚品牌的 OTV 投放實踐為例，高效利用歸因分析，可以發現最佳頻控設置，減少浪費;發現對不同人群的追投策略設置;及有助于最終轉化的最佳媒介組合和預算搭配。
實踐案例
品牌： 某護膚品牌
主要需求： 該品牌在各大視頻媒體投放后，收集到不同轉化信息(Leads 和購買)，品牌希望看到不同視頻媒體對人群觸達和最終轉化的貢獻和價值，優化未來投放計劃。
解決方案： 建立在線營銷多觸點歸因分析模型，追溯人群在產生轉化前，被曝光過的媒體和廣告，評估各媒體和不同廣告頻次的貢獻度。
分析對象： 指定時間段內品牌 OTV 廣告觸達人群和指定追溯期內的留資或購買人群，并按購買渠道和購買頻次將轉化人群分組。
洞察1：發現最佳頻控設置，減少預算浪費：80%以上的首次購買，只需要被視頻廣告觸達4次
視頻廣告對消費者購買行為有正向影響是毋庸置疑的，但頻次如何設置效率最高卻難以確定。經過觸媒頻次分析，發現：
• 對比于未被廣告觸達的消費者，被視頻廣告觸達的消費者購買次數更多;
• 多次廣告觸達能提升消費者多次購買的比例：在多次購買人群中，曾被視頻廣告多次觸達的比例遠高于單次觸達的;在多次購買人群的分組1中，被廣告多次觸達的占比甚至是單次觸達的2.6倍。
但是，并不是觸達次數越多轉化效率越高。經過轉化效果分析，發現：
1. 不同類別的客戶在首次購買前被廣告觸達的頻次不同：80%以上已購買過品牌產品的老客被廣告觸達3次就會進行再一次購買，從未消費過品牌產品的新客則需要更多次的廣告觸達才會產生購買行為;
2. 但整體而言，80%以上的首次購買，只需要被視頻廣告觸達4次就能產生轉化。
洞察2：對無再次購買人群做針對性重定向，直接購買者采用策略性避投
經過觸媒路徑分析，發現：
• 可以量化用戶經不同媒體觸點影響后產生轉化的比例、再次購買的比例、及無再次購買的人群比例;
• 無再次購買的人群比例較高，可針對占比較大的無再次購買潛客人群，做針對性重定向投放以促進二次轉化;
• 在 campaign 營銷期間，重復購買的直接轉化的比例高于被廣告曝光后再進行二次購買的人群比例，因此可對直接轉化者進行策略性避投，減少浪費。
洞察3：發現對轉化貢獻較大的媒體
經過觸媒分析和分媒體轉化分析，發現：
• 不同購買渠道和購買頻次的轉化人群在各視頻媒體分布差異較大，例如：線下門店新客在視頻媒體 F 分布較多;電商平臺老客則更多集中在視頻媒體 B;
• 各媒體獨占的和重合的用戶分析發現，多個視頻媒體人群重合度較小，各媒體的獨占用戶比例超過八成;
• 不同媒體的人群覆蓋范圍、CTR、從曝光到購買的轉化率等數據表現差異較大。如果以人群覆蓋最大化為 KPI，視頻媒體 F、B 和 G 表現較好;如果只看轉化，視頻媒體 A 和 C 表現最佳;如果既追求人群覆蓋，又追求購買轉化，B 媒體表現最佳。
人工智能時代的到來，技術的發展讓太多的不可能成為可能，數據技術不僅能夠解決困擾營銷者百年之久的“哥德巴赫猜想”，也能為企業、為社會、甚至為人類都帶來顛覆性的改變。在這樣的大趨勢下，企業必須要充分重視數據的重要性，并善于利用數據技術提高和創造更大的商業價值。
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本文標題：數據技術解決了困擾營銷者100年的“哥德巴赫猜想”
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