Trường hợp sử dụngComputer

Tạo trung tâm điều khiển thông tin tình báo tiếp thị

Thống nhất dữ liệu quảng cáo đa nền tảng thành một trung tâm điều khiển tương tác để lập kế hoạch ngân sách, cung cấp thông tin chi tiết và thực thi.

  • Computer
  • Nghiên cứu chuyên sâu
  • Nguồn cao cấp
  • Trình kết nối
  • Tiếp thị

Tổng quan

Computer có thể chuyển đổi các dữ liệu xuất quảng cáo đa nền tảng thô thành một trung tâm điều khiển tiếp thị thống nhất, cho thấy nguồn pipeline của bạn thực sự đến từ đâu và cách phân bổ từng đô-la tăng thêm. Hệ thống chuẩn hóa dữ liệu từ Google, Meta và LinkedIn thành một góc nhìn toàn phễu duy nhất, kết hợp thông tin tình báo cạnh tranh và cung cấp một trang tổng quan tương tác với các thanh trượt ngân sách, phân tích sự trùng lặp cùng các hành động chiến thuật tiếp theo mà đội ngũ của bạn có thể thực thi ngay lập tức.

Kết quả chính

Computer đã tiếp nhận các dữ liệu xuất tháng Hai từ Google, Meta và LinkedIn của bạn, chuẩn hóa các định nghĩa chuyển đổi cũng như khoảng thời gian phân bổ, đồng thời xây dựng một góc nhìn toàn phễu từ lượt hiển thị cho đến người dùng trả phí cho từng nền tảng.

Hệ thống đã xác định Google là động lực cốt lõi của pipeline với CPA hỗn hợp thấp nhất và ROAS mạnh mẽ nhất, Meta là động cơ tái tiếp thị và dùng thử có đòn bẩy cao, còn LinkedIn là kênh doanh nghiệp đắt đỏ nhưng có ý định cao với tỷ lệ nhấp-đến-chuyển đổi tốt nhất. Hệ thống sau đó đã nhận diện bốn chiến dịch kém hiệu quả (mỗi chiến dịch có CPA trên 160 đô-la và ROAS dưới 1x) đang kéo giảm hiệu suất hỗn hợp và đề xuất tạm dừng các chiến dịch đó nhằm giảm thiểu chi phí lãng phí.

Sử dụng các định nghĩa đối tượng và dữ liệu pixel, Computer đã vạch ra vị trí Zenith đang tự đấu giá chính mình trên các phân khúc người ra quyết định SaaS bị chồng chéo trên Google, Meta và LinkedIn, đồng thời nêu bật ba nhóm đối tượng có giá trị độc đáo: tìm kiếm thương hiệu trên Google, đối tượng tương tự 1% trên Meta và các tài khoản được chỉ định trong ABM trên LinkedIn.

Hệ thống đã phân tích các mẫu nội dung sáng tạo và thông điệp để đánh dấu các định dạng và giá trị cốt lõi nào mang lại chiến thắng nhất quán trên các nền tảng, sau đó xây dựng hai kịch bản ngân sách — cắt giảm 200 nghìn đô-la và tăng 350 nghìn đô-la — kèm theo đường cong hiệu suất cận biên cho biết vị trí mà các đô-la tăng thêm mang lại CPA và ROAS tốt nhất.

Các thẻ thông tin tình báo cạnh tranh cho Datadog, HubSpot, Monday.com và Notion tóm tắt tư thế chi tiêu, các chủ đề từ khóa và góc độ quảng cáo của họ, đồng thời Computer đã chắt lọc mọi thứ thành 10 hành động P1–P3 cụ thể (tạm dừng các chiến dịch cụ thể, nhân 3 tái tiếp thị trên Meta, khởi chạy các từ khóa chinh phục có chỉ định, dịch chuyển ngân sách giữa các kênh). Tất cả những điều này được triển khai như một trung tâm điều khiển tiếp thị phản hồi với tab tổng quan, tính năng đi sâu vào chiến dịch, các thanh trượt tối ưu hóa ngân sách, góc nhìn trùng lặp đối tượng, thông tin tình báo cạnh tranh và một tab khuyến nghị được ưu tiên để bạn có thể điều hành cuộc họp hiệu suất hàng tuần của mình.

Mẹo

  • Khóa chặt các định nghĩa phễu – Cho Computer biết chính xác cách định nghĩa từng giai đoạn, ví dụ: “CoI các lượt dùng thử bắt đầu trong vòng 7 ngày kể từ lần nhấp đầu tiên là chuyển đổi; loại trừ chuyển đổi theo dõi lượt xem khỏi các chỉ số hiệu suất.”
  • Thu hẹp đối thủ cạnh tranh và khu vực địa lý – Tập trung thông tin tình báo vào nơi quan trọng, ví dụ: “Ưu tiên tìm kiếm tại Mỹ/Anh cho các đối thủ cạnh tranh ‘SaaS analytics’ và bỏ qua các công cụ chỉ dành cho doanh nghiệp nhỏ và vừa.”
  • Đồng bộ các khuyến nghị với nhịp độ sprint của bạn – Gắn kết các hành động với việc lập kế hoạch, ví dụ: “Nhóm các khuyến nghị thành ‘Thực hiện hôm nay’, ‘Sprint này’ và ‘Tháng tới’ để tôi có thể đưa chúng thẳng vào bảng Jira của chúng tôi.”

Sẵn sàng cho bước tiếp theo?

Khám phá cách Perplexity có thể thay đổi cách bạn làm việc