案例研究：英特尔如何向IT决策者推送定制原生广告

背景

作为要素品牌(编者注：又称成分品牌，是指为某些品牌产品中必不可缺的材料和部件等构成要素所制定的品牌)，英特尔无法将零部件产品直接推向终端用户——企业IT项目的决策者。这意味着，英特尔没有终端用户数据库，因此缺乏对用户的洞察。以前，英特尔只能借助多元化的媒体投放向潜在用户推送“中规中矩的创意广告”。

为多管齐下提升用户购买意向，英特尔需要优化洞察方式来把握行之有效的传播内容和传播渠道，从而避免广告曝光浪费。为此，英特尔需搜集和分析用户行为数据，全面了解潜在用户及其需求，然后制定高效的推广策略，提高着陆页的流量和转化率。

这种方式有助于缩短转化路径，要知道，促使IT决策者在众多要素品牌中优先选择英特尔并非易事。决策过程本就复杂，再加上不同时间点和不同渠道传递的产品信息和产品反馈可能大不相同，这更让终端用户的决策难上加难。

除此之外还有更大的挑战：国内的第三方广告跟踪平台都相互独立。而且，市场上也没有利用整合数据分析来引导广告投放的现成模式。要想真正了解潜在用户，英特尔需要围绕整个购买路径整合各路数据。

策略与执行

针对目前状况，Annalect(宏盟媒体集团旗下的数字评估与数据分析公司)帮助英特尔在用户获取方式上另觅出路。英特尔不再沿用高亲和性的媒体投放，转而借助谷歌展示广告网络(Google Display Network)，利用用户搜索及浏览记录重新定位目标受众，并根据潜在用户的网络足迹有针对性地选择媒体进行广告投放。

英特尔先从多个来源(包括语境下的cookie数据、动态广告数据、实地数据以及第三方调查数据)收集用户数据的目标，然后再基于用户行为对海量数据进行分类，这使英特尔能够实时、精准地捕捉到高概率的潜在用户并与之进行互动。

同时，英特尔也在品牌内容和传播信息上做出了新意。新的内容策略摒弃了以往在广告位填充产品信息的套路，而是以用户有兴趣进行持续互动的内容为主打，继而吸引潜在用户的关注。而且，英特尔还针对用户购买漏斗的每一个环节，为一步一步细化的用户提供量身定制的内容体验。

总体来说，英特尔在以下两个阶段激活并提升了IT决策者的购买意向。

首先，测试阶段。英特尔利用谷歌DoubleClick Rich Media、DoubleClick Campaign Manager和Adwords分析用户路径并明确潜在用户的连接规则，于工作日期间(决策者寻求IT解决方案的活跃时间段)向150多个网站战略性地进行广告投放。

英特尔还对广告曝光频率进行控制，以将信息超载的风险最小化。5,000+用户(以cookie为统计依据)通过点击广告到达着陆页面，英特尔对收集到cookie数据进行评估和属性分析，洞察如何才能为高概率的潜在用户提供更优质的传播内容。

其次，英特尔基于用户连接规则，开始大规模、实时向高概率的潜在用户推送高效的创意内容。在用户购买周期的各个阶段，英特尔策略性地制作了100多个广告条目，以推送与用户最匹配的内容，并逐步驱动用户互动。通过实时分析，英特尔还把握了广告相关性、广告数量、广告绩效以及用户互动之间的最优平衡。

成果

英特尔在中国首次实现与IT决策者在购买周期各个环节的实时互动。吸引超过6800万高概率潜在用户参与互动，该人群成为英特尔后续跟进的目标。

二次定位的互动率比行业平均值高出15倍，三次定位的互动率比行业平均值高出47倍。

与英特尔以往广告投放相比，每行动成本（CPA），即广告主为每个行动所付出的成本)降低了48%：比行业平均值低九倍。