艾瑞咨询集团 上海·北京·广州 Internet Research, Insight Research 用户族群研究下的新媒体营销策略 邹蕾 Lily 副总裁 艾瑞咨询集团 上海·北京·广州 Internet Research, Insight Research

1 广告主在媒体选择上的新问题

用户行为轨迹逐渐复杂化、接触媒体逐渐多元化， 用户行为轨迹变化决定媒体选择 用户行为轨迹逐渐复杂化、接触媒体逐渐多元化， 广告主如何选择媒体？

经济环境影响媒体选择重心 单位（%） 2008 2009e 2010e 经济走低，预算有限 广告主如何选择营销方式？ 世界经济 3.4 　各区域经济年度增长率 　单位（%） 2008 2009e 2010e 世界经济 3.4 -1.3 1.9 发达国家 1 -3.8 0.0 美国 1.1 -2.8 欧元区 -4.2 -0.4 英国 0.7 -4.1 新兴市场 6.3 -5.1 1.2 中国 9 6.5 7.5 印度 7.3 4.5 5.6 巴西 5.8 2.2 Source：IMF，《世界经济展望》，2009年4月22日。 经济走低，预算有限 广告主如何选择营销方式？

2 新媒体的价值和市场认可

新媒体是传统媒体的最佳补充 新媒体覆盖了传统媒体难以达到的“灰色时间带” 在“覆盖交集”中，新媒体亦获得一定认可 上班途中 上班时 午休时 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 上班途中 上班时 午休时 下班途中 回家后 时间轴，行为轨迹，不同时段/行为接触的媒体 网络广告占中国广告市场5%左右的市场份额，大概在170亿左右 广播 平媒 互联网 电视 户外 新媒体

消费者对新媒体的依赖性增强 中国网民规模逐渐递增：说明新媒体受众基数正在扩大，其影响力不可小觑； 调研数据显示，网络媒体成为对网民消费决策影响对大的媒体类型，进一步论证受众对新媒体的认可

新广告主对新媒体认可度增高 2005-2009年中国网络广告市场份额（亿元） 全球各媒体 2006 2007 2008 2009e 　全球各媒体 2006 2007 2008 2009e 2010e 报纸（亿美元） 1275 1300 1283 1272 1284 份额（%） 28.4% 27.1% 25.6% 24.5% 23.3% 杂志（亿美元） 560 579 584 594 613 12.5% 12.1% 11.7% 11.4% 11.1% 电视（亿美元） 1684 1793 1875 1939 2038 37.5% 37.4% 37.3% 37.0% 户外（亿美元） 280 311 331 351 378 6.2% 6.5% 6.6% 6.8% 互联网（亿美元） 304 410 511 617 758 8.6% 10.2% 11.9% 13.8% 品牌图形广告 搜索引擎广告 移动互联网广告 2005-2009年中国网络广告市场份额（亿元） 8

09Q2网络广告市场回暖 市场规模快速增长 2007Q2-2009Q2中国网络广告市场规模

3 通过网民行为研究优化营销策略

现在广告主关注哪些问题？ 细分人群以及其行为轨迹的研究 我的目标人群在哪里？ 如何扑捉目标人群的网络行为轨迹？ 如何采购媒介有针对性的投放？ 如何提高广告投放的转化效果？ 这样的一系列问题，有一个逻辑出发点是广告主不得不关注并重视的；那就是，如何细分人群并对其网络行为轨迹进行研究； 能够有效的组织媒介策略组合

方法论之：深度了解受众属性 行为轨迹 预购产品 网民属性及网络行为 研究体系 效用偏好 品牌偏好 时尚态度 性别 谨慎程度 年龄 尝鲜心态… 教育程度 收入水平 所在地区 TGI… 追求实用 追求外观 追求档次 追求潮流… …… 网民属性及网络行为 研究体系 基本属性 消费观念 效用偏好 行为轨迹 预购产品 广告观念 广告绝缘体 广告信任者 广告追随者 广告形式 喜好特点… 首先我们从方法论上去回答上述疑问， 注意商品 产生兴趣 搜索信息 对比商品 产生购买 事后反馈… 数码产品 服饰 家电 快消…

方法论之：依据多维度属性细分用户群体 全体用户 IUT用户属性数据 因子分析 用户聚类分析 全体用户 因子分析是“从众多可观测的变量中，概括和推论出少数不可观测的因子，目的在于用最少的因子去概括和解释大量的观测事实”。 聚类分析是通过计算个体之间的距离，将距离接近的个体归类形成不同的组群。使得组内的差异最小化，组间差异最大化。 分为K-Means快速聚类法和Hierarchical分层聚类法。 生活语句修改MOP细分语句 www.iresearch.com.cn 13 13 13

方法论之：为特定用户量身定制营销方案 通过planplus对目标人群进行网络行为特征分析，综合考察覆盖人数、目标用户集中度两个维度，确定其经常访问的网站类型。 通过媒介计划，可以得出相关查询结果，基本可划为三类区间分析： 红色：覆盖目标人数多，集中度表现良好，一般成本较高，适合量化投放。 蓝色：集中度表现最好，覆盖目标人数相对较少，成本适中，适合集中投放。 绿色：集中度高，覆盖数较低，成本较低，可以少量投放以观后效。 通过重合分析，得知某媒体独立访问的人数，以及与其他媒体重合访问的人数规模，以确定广告投放比例策略，尽可能避免重复投放及遗漏投放。

TGI指数评价体系 网站类型 高收入家庭 B2B网站 105 IT网站 98 财经网站 108 电子杂志 97 房产网站 124 分类广告 　网站类型 高收入家庭 B2B网站 105 IT网站 98 财经网站 108 电子杂志 97 房产网站 124 分类广告 旅行网站 146 体育网站 73 网络游戏 96 网上购物 99 网上交友 95 网上招聘 100 音乐网站 94 银行支付 116 综合门户 101 企业白领 107 100 117 86 137 105 132 94 81 101 111 82 119 职业女性 104 91 101 83 119 103 110 62 78 107 89 94 111 100 IT从业 115 119 104 118 138 125 111 96 103 101 139 79 120 100 大学就读 91 110 82 119 106 102 133 105 103 114 104 90 101 那么，下面，我有IUT导出了一些数据，向大家展示一下，由于属性的不同，行为轨迹的差异在哪里； 数据出自艾瑞的网民行为监测系统，我们采用了一些简单的统计学方法，如TGI指数，来描述不同细分人群的行为轨迹；我们发现。。。

不同用户属性决定网络行为轨迹的差异 在校学生 高集中度 低集中度 服务类别 TGI 学校论坛 180.32 金融厂商 60.87 高校论坛 171.2 家装资讯 60.96 原创音乐 147.62 网上黄页 67.38 游戏交易 137.26 企业服务 67.56 网吧联盟 136.47 亲子 68.91 培训机构 134.52 移动SP 73.97 游戏厂商 130.54 彩票 74.27 图片搜素 130.4 房产资讯 75.24 贺卡 129.86 旅游资讯 77.19 百科搜索 127.15 饮食 77.53 网络硬盘 126.77 网上银行 78.14 视频搜索 126.74 婚恋交友 78.87 动漫 126.17 军事资讯 79.63 在线翻译 126.15 网上冲印 79.83 音乐搜索 123.22 校友录 80.98 教育资讯 122.06 招商平台 82.45 音乐综合 121.48 小游戏 82.72 P2P资源 119.05 健康 84.91 电器厂商 118.23 财经资讯 85.49 网摘 118.06 汽车资讯 86.21 企业白领 高集中度 低集中度 服务类别 TGI 航空厂商 183.79 原创音乐 63.52 饮食 136.75 游戏交易 70.02 商务交友 136.55 游戏厂商 73.54 旅行预订 131.43 虚拟形象 74.33 金融厂商 129.30 网吧联盟 74.47 房产资讯 127.95 贺卡 77.89 家装资讯 125.53 动漫 78.46 网上冲印 123.11 流量统计 78.7 IT论坛 122.73 视频搜索 81.74 旅游资讯 120.33 音乐综合 82.26 网上银行 119.11 网摘 82.34 军事资讯 116.52 游戏运营 83.51 汽车资讯 116.35 图片搜索 84.04 奥运服务 115.23 网络硬盘 84.32 地图搜索 112.48 音乐搜索 84.57 摄影 111.09 招商平台 84.95 电子易货 110.25 游戏平台 85.38 出国留学 110.21 二手车 85.52 财经资讯 110.13 P2P流媒体 86.23 亲子 110.10 小游戏 86.39

A网站频道内容对细分用户影响力评价 那么即使对于一类网站，不同细分人群的网络行为轨迹也是有明显的差异的；

再思考。。。 广告主在网络营销过程中不单考虑媒介组合 针对不同个性的人群广告创意的切入点也不尽相同 仅凭基本属性细分用户是否可以满足广告主进行网上整合营销？ 广告主在网络营销过程中不单考虑媒介组合 那么刚才，我们用一些数据分析手法，以及监测数据，说明了：不同的细分人群，行为轨迹是有差异的，并且这种差异和轨迹我们也是可以通过一定的分析判断出来的；由于时间关系，针对这个话题，我不能再进一步细说；那么，现在，再假设我们已经能够轻松的扑捉到某一类人群的行为轨迹了，我们再思考另外一个问题。。。 针对不同个性的人群广告创意的切入点也不尽相同

再思考。。。 §不同的用户所带来的效果是否相同？ §用户黏性高，效果是否一定明显？ §哪一类受众才是真正的目标受众？ 只看不买 看了就买 偶尔看看 §不同的用户所带来的效果是否相同？ §用户黏性高，效果是否一定明显？ §哪一类受众才是真正的目标受众？

价值观及网络行为特征对用户细分同等重要！ 单靠基本属性细分用户已不能满足广告主进行网上整合营销。。。 价值观及网络行为特征对用户细分同等重要！ ——中国网民族群的研究 ——中国网民族群的研究

通过因子分析进行多维度细分 仔细考察12个因子所包含陈述的实际意义，抽取概念后进行因子命名。 具体的12个因子和相关测试性语句如左表所示，12个因子的累积方差贡献率达到56.7%，考虑到与前期预判相符，因子累积方差贡献率基本达到要求。 。。。。我们知道，将价值观和网络行为态度考虑进去的细分人群往往对广告主的广告投放更有利； 12个因子命名

案例分析：可口可乐的受众人群细分 受众定位： 核心问题： 解决方案： 18-30岁 不同价值观不同生活态度的受众选择有差异？ 他们的网络行为有何不同？ 解决方案： 不同价值观的人群网络行为轨迹不同 针对不同价值观的人群广告创意也不同

不同价值观的人群网络行为轨迹不同

4 媒体价值及营销效果评估体系

iResearch Model System 艾瑞咨询研究服务体系 iResearch Model System AD Effect User Exp Traffic Monitoring Branding Media Value Satisfaction 评估网络广告的实际效果 指导广告主优化下轮投放 评估网站的用户体验，为网站改版确定方向 对网站全流量监测和网站用户结构分析 真实反映网站实际流量情况 衡量品牌价值 明确品牌优劣势，为品牌战略规划和调整提供支持 评估新媒体的营销价值 跟踪用户满意度，为提升服务品质，强化用户忠诚度确定改进方向和策略 周数据上线

iUserTracker 产品内所有功能及数据，均提供按周分析数据的功能 自2009年1月1日起的数据提供按周分析数据功能； 自2009年8月起，iUserTracker 产品将按周更新数据，每周一将更新上上周（即7天前）的数据。 优势：1.更及时的反应用户行为情况；2.更好的匹配广告投放周期；3.更能突显网站在黏性方面的优势

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