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圖像廣告設計分析

擺脫主觀決策流程

給成效至上並以數據訂定策略的行銷設計團隊

如果你已經具備大量圖像廣告投放數據,廣告視覺呈現也是經由內部的設計團隊規劃,在長期、穩定投放廣告的狀況之下,這套方案將利用數據提供洞察,分析視覺與成效的關係

為什麼需要數據導向設計?

同樣的準備期間,更顯著的廣告成效

無法衡量創意成效

數位廣告與數據分析形影不離,透過企業長期累積的投放數據找出廣告素材與成效的關係,將為廣告視覺的策略帶來更客觀定案方式。

不完整的優化流程

廣告成效優化的過程涵蓋客戶定位、投放策略、文案撰寫、視覺呈現,透過視覺分析,將過去無法衡量成效的創意,與客戶行為、投放數據做完整的結合。

品牌創意資產浪費

全通路行銷需要一套完整的廣告體驗,每一組視覺都必須是上一個廣告的延續。廣告素材分析為品牌保留優質的設計決定,讓每組企劃都是上一組的經驗傳承。

圖像廣告設計分析

依據品牌過往廣告投放成效,分析專屬於不同受眾的反應,協助品牌在未來企劃導入數據設計決策

廣告素材解剖,製圖深入分析
以文字處理、廣告構圖、圖像內容、圖像處理作為素材標籤的主要分類,交叉比對多達百項的素材標籤,解析廣告視覺和投放成效之間的影響特徵。

導入投放策略,提供更精準的分眾製圖
主不同的行銷目的和受眾都會需要不同的製圖方式,才能最有效的引導受眾的注意力。針對不同行銷目的、投放方式、受眾策略,分析出適當的視覺內容,提供行銷團隊執行廣告客製化的數據洞察。

機器學習,找出廣告成效關鍵的視覺DNA
導入企業自有的第一方廣告投放數據,建立機器學習模型,找出影響廣告成效關鍵的視覺特徵,以此預測廣告視覺未來點擊率。

以機器學習分析,建立素材策略洞察報告

素材標籤、成效分析、製圖洞察
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