案例背景：

2014年7月，利洁时集团下的杜蕾斯品牌在互联网上推广持久装产品（Performa Intense）。

营销目标：

运用大数据分析，精确找出杜蕾斯持久装在互联网传播的受众，采用程序购买的方式，采用PC+ 移动双平台，通过精准投放，突出杜蕾斯持久装的产品性能，并在投放过程中，积累用户数据，实时优化，提升传播效果。

目标受众：

人群画像：本次杜蕾斯产品推广的主要挑战之一就是找对网络推广的目标受众。 和以往通过小样本调研确定目标受众所不同的是， 本次推广中，我们将杜蕾斯官网收集到的访客数据和第三方大数据库进行cookie mapping, 来确定网络推广的目标受众。根据52,328个匹配上的cookies, 确定杜蕾斯持久装的网络推广目标受众特征为：
人口属性：15-39岁男性，
兴趣属性：
(1) 和自然样本相比，杜蕾斯官网人群在以下兴趣特征非常明显：影视、大型网络游戏、动漫、网络小说/文学、社交, 这类属性被定义为目标人群的核心兴趣；
(2) 同时，杜蕾斯官网人群也具有以下兴趣特征：音乐、休闲游戏、汽车、娱乐、服饰、体育、家居等，这类兴趣被定义为备选属性，以便在优化中进行测试。
人群扩散/找相似人群：
在确定杜蕾斯官网人群特征后，我们结合第三方大数据进行人群扩散，并分别尝试使用人口属性标签（15-39岁男性）和兴趣属性标签进行测试，来比较不同人群标签的推广效果。其中，根据人口属性标签扩散后，可投放cookie数量为19,655,521，根据兴趣属性标签扩散后，可投放Cookie数量为53,692,608.

执行时间：
2014年7月14日-8月10日

创意表达:
本次推广中我们采用了创意递进策略，分别为产品创意、功能创意和促销创意。在投放初期采用产品创意，对所有目标受众进行投放。 此版本的创意的landing page是杜蕾斯官网持久系列综述页面，目的在于加强产品认知；第二版创意为功能版，针对点击过第一版本的cookie进行定向投放，landing page 为杜蕾斯持久装(Durex Performa Intense)的产品详情页，目的在于增加产品了解和偏好；第三版的创意为促销版，landing page为杜蕾斯在一号店的电商平台，目的在于促进销售。


传播策略：
人群策略：
第一步 : 将客户官网收集到的cookie和第三方数据进行匹配 ，共匹配52,328个有效cookie
第二步：结合第三方数据对官网人群进行画像，确定网络投放目标受众：
人口属性：15-39岁男性
主要兴趣: 影视、大型网络游戏、动漫、网络小说/文学、社交
备选兴趣：音乐、休闲游戏、汽车、娱乐、服饰、体育、家居等
第三步：利用第三方数据进行人群扩散，寻找相似人群，测试人口属性标签和兴趣标签的效果：
人口属性：扩散后可投放cookie量(53,692,608)
兴趣属性：扩散后可投放cookie量(19,655,521)
关键词策略：
我们同时采用页面关键词定向技术，通过实时对广告交易平台发出的竞价请求的页面进行语义分析，如果页面中包括杜蕾斯客户事先确定好的关键词(包括品牌/产品词、竞品词、通用词/品类词), 则对该页面进行标记，当第二次收到广告交易平台发送的该页面的广告的竞价请求时，则会参与竞价，竞价成功，则杜蕾斯持久装的广告出现在该页面上。

执行过程：

项目执行中，我们实时对数据进行监测、分析，并采用了四大手段进行优化，以提升本次推广的效果。
（1） 人群标签优化：测试备选兴趣标签的效果。我们逐一测试增加备选兴趣后对点击率的影响，发现服饰兴趣的点击率较低，而体育和家居兴趣的点击率较高。
（2） 页面关键词优化：测试不同类型关键词定向对点击率的影响。发现包含相对较为宽泛的通用词/品类词的页面广告点击率较高，而仅有品牌词/产品词的页面广告点击率欠佳。
（3） 时间优化：和通常互联网投放中暂停周末投放情况不同的是，我们发现在此次推广中，周末（周五到周日）的点击率要高于平时，这和产品本身的特点有关， 反映了周末时，目标人群对此类产品的兴趣较高。
（4） 算法优化：使用DSP特有的自动试探+自动优化的组合功能，用机器学习的方式，来提高效果。 自动试探针对于之前没有投放过的广告位，以每个广告位最多5个CPM的投放测试效果， 效果较好的广告位则进入自动出价系统，由基于历史投放数据以及订单当前投放数据，由系统自动预估各广告位的合理出价，实现自动分广告位出不同价格的功能。