Traveloka 借由数据驱动实现高效营销

从桌面到移动的模范转变

2014 年，印尼科技巨头 Traveloka 开发了其首款移动旅行预订应用，当时他们面临的主要挑战是将桌面用户转化为移动用户。他们需要一种方法来衡量公司最有效的营销渠道，但是他们也优先考虑将其所有活动统一集成到一个位置。

我们需要找到方法来衡量所有的营销渠道，而不在应用中添加更多的 SDK，因为这样可能会影响用户体验。我们还想直接连接到 Facebook 和 Google，并有效扩大广告渠道和供应商的规模。

在对生态系统及其中众多参与者进行全面的审查后，Traveloka 在 2015 年选择与 Adjust 合作并集成。

数据驱动的改变

如果没有回传，我们的许多客户都将无法工作。Adjust 的回传数据包括从安装时间到实际触发应用内事件（如产品搜索或实际预订）期间可用的所有应用用户数据。完成设置后，这些回传通常会直接发送到应用发行商自己的专用服务器上，以便能够以适合自己的方式收集和存储所有内容。和我们的许多客户一样，Traveloka 也开始立即同步 Adjust 回传数据。然后，他们就可以将这些精细的应用用户数据用作实际情况的 来源，交叉检查其他数据来源，并推动各部门的业务决策。

我们利用来自 Adjust 回传和其他来源的归因数据，进行 内部深入分析和用户旅程建模。这意味着，在制定营销计划 时，我们能匹配移动设备和桌面上用户旅程的不同接触点， 并且我们可以放心、灵活地建立我们的模型。正是这一点帮 助我们提高了效率，并且通过更全面地了解用户，我们的效 率提高了 30%。

个性化是提高转化和收入指标的关键驱动因素。在旅行预订方 面，在恰当的时间向最有可能购买的客户展示合适的产品可能 成为业务成败的关键所在。

Traveloka 开始通过 Adjust 开展和衡量其营销推广活动后， 他们就开始使用从 Adjust 接收的回传数据来创建自定义受 众。eMarketer 数据表示，获得一位在应用内进行购买的用 户的平均成本已经飙升到 60 美元以上。由于 90% 以上的 用户在 90 天内就会流失，未有效定位的公司可能会面临失 败。但如果能够有效地划分受众，则会降低用户流失相关的 成本。Traveloka 根据自己的推广活动目标创建了不同的受 众，其或利用个性化广告对现有用户进行再营销，或根据“ 最佳”用户创建相似的受众。

我们使用内部数据建模来了解哪些事件会引导用户购买或提高购买可能性。然后，我们基于这些事件，使用回传数据来创建受众，并将它们同步至 Google、Facebook 和其他各个渠道。回传数据为我们提供所需的内容，从而帮助我们超出营销表现目标并发现新用户。

由于多个渠道合作伙伴向 Adjust 发送可操作成本数据，Traveloka 能利用其回传中收到的成本数据来创建自定义付款模型。这帮助他们在 Facebook 和 Google 之外扩展时更具灵活性，在洽谈条款时更加高效。

对我们而言，提高营销绩效的成本效益十分重要。我们使用成本和归因数据来确定能促进大规模高质量安装和交互的合作伙伴。总的来说，我们的绩效成本效益提高了 25%以上。