案例研究 Case Study

瑞幸咖啡 (Luckin Coffee)

互联网广告投放与数据分析实践

以 "生椰拿铁" 推广活动为例

核心目标: 生椰拿铁推广

主要目的

  • 推广爆款新品: 生椰拿铁
  • 吸引新用户下载App
  • 驱动新用户完成首次下单

关键指标 (KPIs)

  • App 安装量 (Installs)
  • 新用户首单量 (First Orders)
  • 单次首单获取成本 (CPA - Cost Per Acquisition)

广告生态中的角色

广告主

瑞幸咖啡

媒体/平台

微信, 抖音, 微博, 小红书...

广告平台

腾讯广告, 巨量引擎...

用户

潜在咖啡消费者

瑞幸利用自有数据 (类DMP) 和广告平台实现精准投放。

瑞幸的投放流程

  1. 需求确定: 推广生椰拿铁, 获取首单, 定预算/CPA目标 (如20元/首单)。
  2. 策略制定: 主投微信/抖音, 定向年轻白领, 突出优惠 (9.9元)。
  3. 创意制作: 设计吸引人的图片/视频素材。
  4. 账户搭建: 在腾讯/巨量平台建广告计划。
  5. 定向设置: 基于地域、年龄、兴趣、LBS等。
  6. 出价竞价: 采用 oCPA (优化首单) 智能出价。
  7. 广告投放: 在选定平台展示广告。
  8. 数据监测: 追踪展示、点击、安装、下单数据 (通过SDK)。
  9. 分析优化: 分析各渠道/素材效果, 调整预算/出价/创意。
  10. 效果报告: 汇报花费、新增、CPA、ROAS。

广告形式与计费

常用形式

  • 信息流广告 (朋友圈/抖音)
  • 社交媒体广告 (KOL合作)
  • 应用安装广告
  • 搜索广告 (少量)

核心计费

  • CPI (Cost Per Install): 按App安装付费 (如10元/安装)
  • CPA (Cost Per Acquisition): 按首次下单付费 (如20元/首单)
  • oCPA/oCPI: 平台智能优化以达成目标成本

核心数据指标解读

关键转化漏斗指标 (示例)

  • CTR (Click-Through Rate): 1% (点击量/展示量) - 素材吸引力
  • Install Rate (Click-to-Install): 20% (安装量/点击量) - 安装引导效率
  • First Order Rate (Install-to-Order): 50% (首单量/安装量) - 新用户下单意愿
  • CPA (Cost Per Acquisition): 20元 (总花费/首单量) - 核心成本指标
  • ROAS (Return on Ad Spend): 0.75 (首单收入/总花费) - 需结合LTV看

拉新活动ROAS < 1 常见, 关注用户生命周期价值 (LTV)。

数据分析方法与工具

常用方法

  • A/B 测试: 对比不同素材/定向效果
  • 维度分析: 按渠道/人群/地域拆分CPA
  • 漏斗分析: 找到转化瓶颈
  • 归因分析: 评估各渠道贡献 (需第三方工具如AppsFlyer)
  • LTV分析: 衡量新用户长期价值

常用工具

  • 广告平台后台 (腾讯/巨量)
  • App分析工具 (友盟+/AppsFlyer)
  • BI工具 (Tableau/Quick BI)
  • Excel / WPS 表格
  • SQL / Python (进阶)

总结: 数据驱动增长

瑞幸的案例展示了互联网广告投放中:

  • 清晰的目标设定至关重要。
  • 精准定向和创意优化是关键。
  • 数据分析是效果评估和优化的核心。
  • 理解核心指标 (CPA, LTV) 并持续监控。
  • 利用合适工具提升效率。

在广告投放领域, 数据洞察力 = 竞争力。

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