Xaxis挪威/荷兰, 2019年

Converting on cruise control via Copilot for Ford Europe

挑战

福特挪威团队希望在其网站上推动转换。一项广泛的分析表明,Ford.no的访问者在用户行为上存在巨大差异。对1340万个历史数据点进行了分析,很明显,地理、汽车型号、工作日和时间等变量对转换率和成本有很大影响。 我们的假设是,这些整体的洞察力可以用来改善定制的程序化购买算法,这些算法在历史上是根据自我产生的活动转换数据进行优化的。设定的目标是既要提高活动的成本效益,又要提高绩效。

办法
我们使用了福特公司一整年的Adobe Analytics数据,以尽可能做到彻底。我们分析了所有的程序化购买,以及来自所有数字来源的网站流量和转化率--IO显示、搜索、社交、内容和有机信息。然后,我们根据在福特网站上观察到的整体行为模式建立了特定名字的竞价算法,并利用Xaxis专有的人工智能Copilot来应用这些独特的算法进行优化。
成果
Xaxis和Mindshare根据840万个历史数据点,为福特汽车的每个铭牌开发了量身定制的自动投标策略。 对福特汽车数据的深入分析得到了回报,使所有关键绩效指标的结果得到了明显的改善。与媒体计划中的所有其他渠道相比,这一策略更具成本效益,表现更好,并导致所有关键绩效指标的明显改善,平均CPA下降44.6%,更难转化的CPA下降55%**。 与实际汽车销售显示出最高统计相关性的转化点。 **结果是基于项目开始前(2018年第一季度/第二季度)的所有福特程序性活动与案例时间段(2018年第三季度/第四季度)的对比。这包括所有福特的广告名牌。 通过对Ford.nl上近500万个历史数据点的分析,Xaxis和Mindshare开发了每个汽车类型的独特自动竞价模型。 在活动期间,我们对自定义策略与第三季度的最佳副驾驶策略进行了A/B测试。自定义模型在CPA、CR(点击)和ROAS上的表现优于其他策略*。这使得整个营销活动的结果明显改善,ROAS平均增加47%,CPA平均减少43%。 *结果是基于2018年10月至EOD的所有程序化福特活动。
44,6%
整体CPA的减少
43%
整体CPA的减少

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