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title: 專案發想-資料搜集
tags: Final Project
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[TOC]

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# idea彙整大全

## 家外廣告結合當地消費數據

> ### 核心價值：
> * 地區 - 「民生消費品-商域分析」利用地區消費數據（發票），來提升家外廣告的投遞效果
> * 人 - 產品受眾分析報告：發票消費產品對到人的cookie、URL以及他的網上特徵（年齡、性別、去過什麼網站）
~~> * 人 - 發票數據對到會員資料-對到實際會員有消費行為（✖️）~~


用google的DSP做串連
if 要做「產品的分析報告」，要先做產品分析報告的競品分析

（比較有價值的：發票數據結合人的URL、cookie來抓特定消費的特徵）

（實際成品的目標：要有實際應用（商業價值）的對象或方向會比較好 v.s 弱弱的區域分析結果）

跟中華的合作：
ＵＲＬ線上一日
線下地點一週

> ### 目標：
> 透過地區消費特性精準行銷，提升家外廣告的 xxx（指標）至 xx%

### 分析方向制定
:::success
* 可以做在地的廣告看板、電視螢幕也可以投
* 資料：買了啥、消費類別、消費子類別
* 可結合「中華高收入」數據來做投遞 - 針對有錢人會去的地方投廣告（房產、車子）（可做可不做）

:::

### 需討論之專案問題
:::danger
1. ✖️：不同人都用同一個發票載具
2. 需要考量用戶的居住地、工作地點來做地區分類嗎？
（需考量的：民生消費用品盡量靠近居住地 or 結合中華高收入人群的移動軌跡）
3. ✖️：不同人都用同一個發票載具20000筆的消費資料對到實際消費的「人」的資料會不會太少（比如同一人大量or重複消費，因為資料是拆開來）
4. 目標指標的制定？

:::

### 要問Mentor的問題

:::warning
1. 目前域動的家外廣告投放機制？（是參考什麼東西做的）
2. 個別針對「廣告看板、電視螢幕」的投遞原理？
3. 通常都如何評估家外廣告的投放成效？
4. 跟中華對資料：能否用手機DID來核對用戶位置，抓出高消費族群的移動軌跡，來替各地區？

:::

* 成效評估：
目前是直接串DSP，可以看曝光效果，有senser感應經過的人數量、年齡

* 目前有地理定向：
台北、新北、台中、台南、高雄、桃園、新竹、苗栗、屏東、宜蘭、其他（可再分細一點）

* 生活標籤：
運動健身、都會白領、戶外旅遊、動漫電競、健康樂活、流行時尚、居家生活、莘莘學子、媽咪嬰孩（附近有什麼店）

DOOH=家外媒體
DOOH合作店家：禾力、前線

#### QA:
Duncan：家外 >> 頻次有人為限制（可能怎麼做都是7上下）/ 媒體評分有用但做不完（希望是系統自動>訂單根據媒體評分去排序>提升廣告效益）
商域的描繪
鎖定特地產業別的商域

Duncan：對產業的頻次預估已經算過-有7次，結果應該會很接近 （應該不會超出這個數字）

媒體評分會做不完 可以給洗桶自動指標，訂單根據媒體評分做數據排名

發票可行性較高
發票如果沒有更新會有應用的問題
發票概念 -> 抽樣
* 回測方法：同樣概念做後面的review，這個地區會有很多買洗法精的發票
商域描繪
回測：有播a廣告的話有沒有產出較多a商品
看投了實質購買有沒有上升
DOH會不會影響使用者（與發票交叉是時間點）
幫DOH畫出通路輪廓
cookie的整合

udid看這個人經過哪
描繪特定人群
前提：針對家用消費品商家、零售產業
礦泉水比較容易被哪種族群買 -> 描繪消費受眾的分析

其輝：不限在某些層面，因為應該是通用的，只是資料多寡，會影響準確
發票 - 太民生，不同地區沒有差異出來

對消費者而言地點有什麼特徵

中華數據可以知道似過特定網站的人到過哪
家外廣告：便利商店、電影院、咖啡店

* 也可以幫廣告主做 - 消費族群分析報告（結合發票數據＆Cookie的年齡、性別）

#### 專案問題：
==如果要投家外媒體的話，最後成效難以評估！！！==

（中華合作困難->掰掰）

### 可分工之待執行事項

:::info
1. 查詢目前家外媒體的應用、發展方向（Eric負責）
2.

:::

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## 最佳投遞頻次

> ### 核心價值：
> 建立「特定產品」的最佳投遞頻次模型，設計出能解決廣告疲勞或廣告無感的問題

（建立「特定產業」的最佳投遞頻次模型，設計出能讓「特定受眾」）

> ### 目標：
> 設計出讓受眾不會太干擾，又可以有印象的廣告頻次，藉此提升廣告投放的 CTR（指標）
> 頻次的定義：針對單一用戶，要曝光幾次才能創造 click

### 分析方向制定
:::success
* 資料整理：媒體影響、產品影響、版位影響（挑出較無影響力的資料） ->可以的話，以產品為主
* 目前Holmes已經可以選擇頻次上限（除了可以實測效果外，未來開發出來的話，可以將建議數字浮現在旁邊）
* 呱吉建議：也可以分析點擊是否有成效
* 廣告疲勞可能讓CTR降低74.4%，CPA提升高達335%。

:::

### 需討論之專案問題
:::danger
1. 要以campain、產品、策略還是媒體為主體來檢視最佳投遞頻次？（還是要固定素材類別？）
2. 如果是以大範圍的Campain、媒體來分析投遞頻次的成效，會不會主要影響成效的是不同的定向策略or素材？

:::

### 要問Mentor的問題

:::warning
1. 有無針對各Campain廣告投遞內容的產品分類？（沒有）
2. 🔴：如何去做歷史資料中單一Campain內的產品分類？
（可鎖定在汽車＆房產）（Campain的名字？）
3. 目前是否可設定單一用戶的曝光上限了？（可以的）
4. 有無可追蹤針對單一用戶廣告投遞「頻率」「成效」的歷史資料？（有資料）
:::

* 難以從Campain命名來區分產品分類
* 呈現上可搭配使用者操作介面的設計，增加應用情景的想像

#### 專案問題：
==最佳頻次對廣告成效的影響上，難以撇除素材與定向策略的影響！！！==

### 可分工之待執行事項

:::info

1. 回去玩 uu_daily、計算每個人針對特定訂單、策略被曝光幾次(目前只有一天的資料，很難抓頻次)
2.

:::

## 媒體評分

> ### 核心價值：
> 評分機制：
> 替域動的3000多家媒體建立評分機制，讓廣告主可以用視覺化的方式來檢核媒體
>
> 媒體重疊率：（✖️ 似乎沒有應用場景）
> 計算大媒體之間的uu數，媒體重疊率，藉此控制廣告重複投遞的效果，降低重複投放的成本

#### 企劃包裝
對內：媒體管理
對外：媒體成效呈現
（一樣也是可以設計使用者介面）

ex：[範例連結](https://udn.com/news/story/6861/4687055)

客戶：AVEENO
數據服務公司：IPG Mediabrands、Verizon Media

AVEENO目標在既有的YouTube投放平台外，尋找新的OTV平台，擴大YouTube無法接觸到的受眾， 因此藉由分析眾多數據庫，擬定出以下策略。

Yahoo TV影音聯播網與YouTube目標族群重疊率僅 5%，相較於單獨投放在YouTube影音流量，這次同時投放Yahoo TV與YouTube的雙平台投放策略，整體觸及率上升 32%；雙平台投放Cost per on-targeted Unique Audience較單一平台的成本降低 12%

> ### 目標：
> 1. 建立會影響媒體xxx成效（點擊、曝光）的維度（uu數、版位、流量、Fillrate、錢、可視率），並可用雷達圖的方式呈現
> 2. 建立主流/主流媒體關聯圖，方便使用者可以快速檢視媒體之間的重複受眾百分比（可利用Power Bi or Tableau做做看？）

### 分析方向制定
:::success
* 已挑選的維度：uu數、版位、流量、Fillrate、錢、可視率
* 媒體重疊率可依各產業別的主流媒體來做2-3個比較
* 補充：可視率=可視曝光/所有曝光

:::

### 需討論之專案問題
:::danger
1. 媒體評分的維度應該要挑哪些？（以及挑選的原因）
2. 媒體評分除了雷達圖的呈現，還可以有什麼應用？
3. 媒體重疊率的計算方式、呈現方式？
4. 如果特定版位特別好那其他不好的版位要分給誰

:::

### 要問Mentor的問題
:::warning
1. 有辦法分析各媒體的重疊受眾嗎？
2.

:::

#### 專案問題：
==資料整理較為複雜，媒體評估的指標決定也需要再研究！！！==

### 可分工之待執行事項

:::info
1. 任務：評分的機制（思考重疊率的計算邏輯、等等....）
可以用畫的來呈現

:::

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## 小記

明天10. 介紹、QA全端的RD-James
10.30要找Mentor

下午四點


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# 初步資料搜集
## 發票數據應用
#### 發票數據
目前在資料整理階段
標籤、人群打包（發票分群）
工讀生目前貼標中（near 20000)
買家：did手機號碼、作業系統、日期、時間、錢、細節（欄位、單價、總價）
賣家：ＩＤ、名稱、地址

### idea 發想
1. (縱向)針對個人去做消費行為分析，建立每個人長時間的消費習慣，再根據此習慣在對的時間投遞廣告，ex：分析某個人買洗髮乳週期，在下次快要買的時候對他投遞洗髮乳廣告。

:::warning
問題：載具資料能否連結個人資料做廣告投放

如何訂個人消費 v.s 團體消費

:::

:::danger
問題：可能做不到，資料只有一個月（太少），產品更換週期越短越好
不是精準就好
:::

2. (橫向)根據時間地點推斷某地區人群的消費習慣、族群分佈、年齡分佈、活動範圍等，並針對特定族群與年齡層的分佈情形，投遞符合該族群或是年齡層消費習慣的商品廣告。

:::warning
可以做在地的廣告看板、電視螢幕也可以投（這兩個螢幕的運作方式？）
跟中華對資料：能否用手機DID來核對用戶位置（居住地、工作地點...）

資料：買了啥、消費類別、消費子類別

20000筆的消費資料對到實際消費的「人」的資料會不會太少（資料是拆開來）

不同Did用同一個發票載具

:::

:::danger
問題：家外廣告投放的機制？
查：別家的家外廣告、MOD都是怎麼投放的
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未來發展：跟物聯網合作

http://www.syntech.media/invoice_power_201904/blog/
https://fc.bnext.com.tw/receipt-scanner-apps/

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## 數位廣告投遞優化

TA：廣告投放優化師

### 廣告投遞優化的現行方法：兩大廣告策略
#### 方式一：盲測

盲測就如同字面上的意思：盲目的測試，為的就是獲得更多的潛在客戶。

舉例：我是一位開運動減重班的廠商，一般來說大家可能會想：「那就投給愛運動、喜歡健身的受眾吧！」，這樣想也沒錯，但更多時候我們的客戶來自四面八方，或許有的喜歡汽車、或許有的喜歡音樂，他們不會特意去尋找運動與健身的相關訊息，那我們自然就錯過一大群潛在客戶了。

提升盲測效果切入點：關聯分析

ex：遊戲產業的盲測假廣告


文章連結：
[文章連結 - 盲測、行銷漏斗](https://sharing.tcincubator.com/行銷人必懂兩大廣告投放策略帶動網站流量滾滾來/)
[文章連結 - 遊戲產業為什麼都丟假廣告](https://kuangyaodm.org/adv190927/)

#### 方式二：行銷漏斗


[文章連結 - 行銷漏斗](https://transbiz.com.tw/marketing-funnel/)

[文章連結 - 顧客經營的進程](https://uselect.com.tw/articleContent/402)

##### 第一層：盲測+新產品特惠廣告，主要目的為吸引大量新客進入網站。
廣告：主打新上市、新產品特惠，或時事、節慶等普遍吸引人的廣告

##### 第二層：主打產品全面優勢和特色，受眾較第一層較為精準。
受眾：更深入瀏覽的網站類似受眾

更深入瀏覽的網站受眾比如說有：瀏覽網站3頁以上、瀏覽網站超過1分鐘、曾將商品加入購物車等等

受眾的「輪廓」很像，比如說年齡層、性別、收入，甚至最近常常在臉書瀏覽了哪些內容，這些種種跟我們原本舊客相似的行為數據，都會被臉書的AI系統給捕獲
##### 第三層：針對產品「各項」優勢與特色分開介紹

受眾：已經看過網站的訪客
廣告：針對產品「各項」優勢與特色分開介紹

==(x) ai v.s 策略模板(建議勾選哪些定向)
（人工-->自動化的過渡工具）：素材分類、成效分析-優化策略跟策略之間的連貫性與排序==

:::warning
問：AI策略的制定方式、策略自動化制定的進程

:::

:::danger
標籤2.0：產業標籤->已經做好了
CTR優化
:::

##### 第四層：給予客戶一定的保證承諾，如限時折扣等，吸引客戶完成消費，但注意投放頻率，太過頻繁會造成反效果。
廣告：提供優惠折扣券，或限時特賣等促進消費

==廣告投放「頻率」的效果分析==
:::warning
無法追蹤廣告成效，無法知道RT丟了幾次
問：有無可追蹤廣告投遞成效的資料、以及針對單一用戶，投遞頻率

呱吉：判斷點擊是否有成效

* 目前已經可以選擇頻次上限

:::

:::danger
要問過去資料有無廣告投放頻次的紀錄
任務：回去玩 uu_daily、計算每個人針對特定訂單、策略被曝光幾次
:::

OneAD 從進入奧迪官方網站的消費者中，透過獨特 OneID 區分出曾造訪試駕頁面的受眾，並將他們排除於再行銷之外。雖然針對曾造訪試駕預約頁面的消費者再行銷，能持續累積品牌好感度與忠誠度，卻未能有效提升試駕預約，完成此波廣告任務。因此，對於曾造訪試駕網頁的受眾數據，OneAD更聚焦於如何找到相似受眾創造更多溝通機會點。

[連結-2020年度 數據行銷10大案例](https://udn.com/news/story/6861/4687055)

呱吉發想方向：服務廣告主的CDP服務（可以去思考有什麼更好的功能去幫助廣告主）

廣告疲勞可能讓CTR降低74.4%，CPA提升高達335%。

==媒體評分：計算媒體間的目標族群重疊率，幫助客戶再投放過程中降低重複投放的成本==

ex：
Yahoo TV影音聯播網與YouTube目標族群重疊率僅 5%，相較於單獨投放在YouTube影音流量，這次同時投放Yahoo TV與YouTube的雙平台投放策略，整體觸及率上升 32%；雙平台投放Cost per on-targeted Unique Audience較單一平台的成本降低 12%

:::danger
可以計算獨立的媒體的uu數-媒體的評分：曝光、點擊
媒體->版位、流量、Fillrate、錢、可視率 ->成效
如果特定版位特別好那其他不好的版位要分給誰
要用哪個當基準點去比較（小數量比較）
先拿知名媒體開始做

任務：評分的機制（思考重疊率的計算邏輯、等等....）
可以用畫的來呈現
:::

補充：可視率=可視曝光/所有曝光



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## 媒體數據服務
TA：跟域動合作的3000家媒體

### 媒體類別的表
針對各類別去列他們的痛點

### SSP平台優化的可能性
列主流SSP的缺點

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## 內容分析

### 目前應用分兩塊

#### 數據服務
關鍵字->人群定向

#### 廣告主
輿情分析->品牌檢視