数据驱动的广告营销策略设计研究报告

数据驱动的广告营销策略设计研究报告TOC\o"1-2"\h\u10147第一章引言 3170051.1研究背景 3189101.2研究目的 376251.3研究方法 320031第二章数据驱动的广告营销概述 4141872.1数据驱动广告营销的定义 4201432.2数据驱动广告营销的优势 423662.2.1提高广告投放效果 4118832.2.2降低广告成本 4323912.2.3提升营销回报 4216922.2.4提高企业竞争力 4118292.3数据驱动广告营销的发展趋势 5159872.3.1数据来源多样化 5258362.3.2数据分析技术不断升级 593032.3.3跨媒体整合营销 5256682.3.4个性化广告定制 596972.3.5智能化决策支持 510508第三章数据采集与处理 589553.1数据采集方法 5226713.2数据处理流程 611843.3数据质量评估 613620第四章用户画像构建 7295814.1用户画像的基本概念 7156034.2用户画像构建方法 7136654.2.1数据采集 7267244.2.2数据处理 7276184.2.3用户分群 7305964.2.4标签体系构建 739024.2.5用户画像可视化 7249274.3用户画像的应用 88984.3.1精准营销 8261704.3.2产品优化 8272934.3.3用户留存 8327664.3.4市场调研 881074.3.5个性化服务 82791第五章广告投放策略设计 8279925.1广告定位策略 842975.2广告投放渠道选择 9247295.3广告投放时机与频率 913164第六章数据分析与优化 9251156.1数据分析方法 9222166.1.1描述性统计分析 9215096.1.2相关性分析 10292296.1.3因子分析 1079496.2广告投放效果评估 10265196.2.1率评估 10125246.2.2转化率评估 10314266.2.3投放成本与收益分析 10163066.3广告营销策略优化 1035136.3.1定向策略优化 101456.3.2投放渠道优化 11140646.3.3投放时段优化 11138406.3.4广告创意优化 119518第七章品牌传播与口碑营销 11227257.1品牌传播策略 11101997.1.1品牌定位与核心价值 11304807.1.2内容营销 1198007.1.3社交媒体营销 1229187.1.4线上线下融合 12264767.2口碑营销策略 12179607.2.1消费者体验优化 12211787.2.2互动营销 12284547.2.3KOL营销 12241067.2.4顾客忠诚度计划 12256557.3跨媒体整合营销 12145787.3.1跨媒体整合策略 1396137.3.2媒体渠道选择 132617.3.3跨媒体内容创意 1396487.3.4跨媒体数据分析与应用 13425第八章竞争对手分析 135788.1竞争对手市场分析 13111688.1.1市场份额分析 13133078.1.2市场增长率分析 13152888.1.3市场竞争力分析 13305988.2竞争对手广告策略分析 14273278.2.1竞争对手A的广告策略 14322808.2.2竞争对手B的广告策略 1467018.2.3竞争对手C的广告策略 14112658.3竞争对手优劣势分析 14191998.3.1竞争对手A优劣势分析 1473028.3.2竞争对手B优劣势分析 14226868.3.3竞争对手C优劣势分析 147617第九章案例分析 15327099.1成功案例分享 15113639.1.1案例背景 15147819.1.2数据驱动策略 15303369.1.3成功效果 15303249.2失败案例反思 15260689.2.1案例背景 15215499.2.2失败原因 15299899.2.3反思与建议 16107239.3案例总结与启示 1629095第十章结论与建议 16859610.1研究结论 16423810.2研究局限 171895810.3研究展望与建议 17第一章引言1.1研究背景互联网技术的飞速发展和大数据时代的到来，广告营销领域发生了深刻的变革。数据驱动的广告营销策略逐渐成为企业竞争的重要手段。传统广告营销方式在信息传播、受众定位和效果评估等方面存在诸多不足，而数据驱动的广告营销策略能够通过精准的数据分析，实现广告的个性化推送，提高广告投放效果。在此背景下，本研究旨在探讨数据驱动的广告营销策略，为企业提供有益的参考。1.2研究目的本研究的目的是：（1）分析数据驱动广告营销策略的内涵、特点和优势，为企业提供理论依据。（2）探讨数据驱动广告营销策略在实际应用中的关键环节，为企业实施该策略提供指导。（3）通过案例分析，总结数据驱动广告营销策略的成功经验，为企业提供借鉴。（4）提出针对性的建议，以促进数据驱动广告营销策略的推广和应用。1.3研究方法本研究采用以下研究方法：（1）文献分析法：通过查阅相关文献资料，梳理数据驱动广告营销策略的理论体系，为后续研究提供理论基础。（2）案例分析法：选取具有代表性的数据驱动广告营销案例，深入剖析其实施过程和效果，为企业提供实际操作经验。（3）实证分析法：结合我国广告营销行业的实际情况，运用统计学方法对数据驱动广告营销策略的效果进行评估。（4）比较分析法：对比分析数据驱动广告营销策略与传统广告营销策略的优劣，为企业选择合适的广告营销策略提供参考。（5）专家访谈法：邀请广告营销领域的专家、学者和企业从业者进行访谈，以获取他们对数据驱动广告营销策略的看法和建议。第二章数据驱动的广告营销概述2.1数据驱动广告营销的定义数据驱动广告营销，是指在广告营销过程中，以大量数据为基础，通过数据挖掘、分析、处理和优化，对广告内容、投放策略、目标受众、投放渠道等方面进行精准定位和决策，以提高广告效果、降低广告成本、提升营销回报的一种营销方法。数据驱动广告营销强调以数据为核心，充分利用现代信息技术手段，实现广告营销的精细化管理和智能化决策。2.2数据驱动广告营销的优势2.2.1提高广告投放效果数据驱动的广告营销策略能够基于目标受众的行为、兴趣、消费习惯等多方面数据，对广告内容进行精准定位，从而提高广告投放效果。相较于传统广告营销方式，数据驱动广告营销能够更好地抓住潜在客户，降低无效广告投放。2.2.2降低广告成本数据驱动的广告营销策略通过优化广告投放策略和渠道，使得广告预算能够更加精准地投入到目标市场，降低广告成本。同时通过对广告投放效果的数据分析，可以及时调整广告策略，避免无效投入。2.2.3提升营销回报数据驱动的广告营销策略通过对广告投放效果的数据分析，可以实时掌握广告效果，及时调整广告策略，实现广告投放的持续优化。这将有助于提升营销回报，实现企业利润最大化。2.2.4提高企业竞争力数据驱动的广告营销策略能够帮助企业更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更具针对性的广告策略。这将有助于提高企业的市场反应速度和竞争力。2.3数据驱动广告营销的发展趋势2.3.1数据来源多样化互联网、物联网、大数据等技术的发展，数据来源日益丰富。数据驱动广告营销将不再局限于传统的用户行为数据，还将包括社交媒体、物联网设备、人工智能等多源异构数据，为广告营销提供更加全面的数据支持。2.3.2数据分析技术不断升级数据挖掘、机器学习、深度学习等技术的不断发展，数据分析技术在数据驱动广告营销中的应用将越来越广泛。这将有助于提高广告投放的精准度，实现更高效的广告效果。2.3.3跨媒体整合营销数据驱动的广告营销将不再局限于单一媒体渠道，而是实现跨媒体整合营销。通过多渠道、多形式的数据分析，实现广告内容在各个媒体渠道的精准投放，提高广告效果。2.3.4个性化广告定制基于大数据分析，数据驱动广告营销将实现个性化广告定制。通过深入了解消费者需求和行为，为每个用户量身定制专属的广告内容，提升广告效果。2.3.5智能化决策支持数据驱动广告营销将充分利用人工智能技术，实现广告投放的智能化决策。通过对大量数据的实时分析，为广告投放提供智能化的策略建议，提高广告营销的效果。第三章数据采集与处理3.1数据采集方法数据采集是数据驱动广告营销策略中的首要环节，其质量直接影响到后续的数据分析和策略制定。本研究主要采用以下几种数据采集方法：（1）网络爬虫：通过编写程序，自动化地从互联网上抓取目标数据。这种方法适用于大规模、结构化的数据采集，如广告率、用户行为数据等。（2）API接口调用：与第三方数据提供商合作，通过API接口获取所需数据。这种方法可以获得较为准确和实时的数据，如社交媒体用户画像、广告投放效果数据等。（3）问卷调查：通过在线问卷或线下调查的方式，收集用户对广告内容、广告形式的偏好等信息。这种方法可以获取用户的主观评价，为广告策略提供参考。（4）日志分析：收集广告投放平台、网站服务器等产生的日志文件，分析用户访问行为、广告投放效果等数据。这种方法可以获取详细的用户行为数据，为广告优化提供依据。3.2数据处理流程数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合的过程，以保证数据的质量和可用性。本研究的数据处理流程主要包括以下几个环节：（1）数据清洗：对采集到的数据进行去重、缺失值填充、异常值处理等操作，以提高数据的质量。（2）数据转换：将不同来源、格式和结构的数据转换为统一的格式，便于后续分析。包括数据类型转换、数据标准化等。（3）数据整合：将清洗和转换后的数据按照一定的规则进行整合，形成完整的广告营销数据集。主要包括数据合并、数据关联等操作。（4）数据存储：将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，便于长期保存和快速查询。3.3数据质量评估数据质量评估是对数据处理结果进行评价的过程，旨在保证数据在实际应用中的有效性。本研究从以下几个方面对数据质量进行评估：（1）完整性：检查数据集中是否存在缺失值、异常值等，评估数据的完整性。（2）一致性：检查数据集内部各部分之间的数据是否相互矛盾，评估数据的一致性。（3）准确性：通过与其他数据来源进行比对，验证数据的准确性。（4）时效性：评估数据的更新频率，保证数据在分析时具有实际意义。（5）可用性：评估数据集是否满足广告营销策略制定的需求，包括数据字段、数据量等方面的考量。第四章用户画像构建4.1用户画像的基本概念用户画像（UserPortrait）是基于大数据和用户行为分析，对目标用户进行细化、分类和标签化的过程。用户画像旨在全面、深入地了解用户需求、行为和特征，从而为企业提供有针对性的营销策略和产品优化方案。用户画像的基本构成要素包括：用户基本信息（如年龄、性别、地域等）、用户行为特征（如浏览记录、购买记录等）、用户心理特征（如兴趣爱好、价值观等）以及用户消费能力等。通过对这些要素的分析，企业可以更加精准地把握目标用户，提高营销效果。4.2用户画像构建方法4.2.1数据采集构建用户画像的第一步是数据采集。数据来源包括：企业内部数据（如用户注册信息、购买记录等）、公开数据（如社交媒体、论坛等）以及第三方数据（如运营商、广告平台等）。4.2.2数据处理采集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换等。数据清洗是指去除重复、错误和无关的数据，保证数据质量；数据整合是将不同来源的数据进行合并，形成完整的用户信息；数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式。4.2.3用户分群根据用户的基本信息和行为特征，将用户分为不同的群体。常见的分群方法有：基于人口统计学的分群、基于用户行为的分群和基于用户心理的分群等。4.2.4标签体系构建为每个用户群体分配相应的标签，形成标签体系。标签体系应具备以下特点：完整性、可扩展性、一致性、准确性和易理解性。标签可以包括：用户属性（如性别、年龄等）、用户行为（如购买频率、活跃度等）和用户需求（如产品偏好、兴趣爱好等）。4.2.5用户画像可视化通过图表、图形等形式，将用户画像进行可视化展示。可视化工具可以是：Excel、Tableau、PowerBI等。可视化展示的内容包括：用户分布、用户特征、用户需求等。4.3用户画像的应用4.3.1精准营销基于用户画像，企业可以制定有针对性的营销策略，提高营销效果。例如：针对不同用户群体，推送定制化的广告内容；根据用户需求，推出符合其口味的产品和服务。4.3.2产品优化通过分析用户画像，企业可以了解用户需求和喜好，优化产品功能和设计。例如：根据用户年龄、性别等特征，调整产品界面和交互设计；根据用户购买记录，推荐相关产品。4.3.3用户留存用户画像有助于企业了解用户流失原因，采取措施提高用户留存率。例如：针对流失用户，分析其画像特征，制定挽回策略；通过优化产品和服务，提高用户满意度。4.3.4市场调研用户画像为企业提供市场调研数据，帮助企业了解市场趋势和竞争态势。例如：通过分析用户画像，了解市场需求和潜在客户；对比竞争对手的用户画像，找出差距和优势。4.3.5个性化服务基于用户画像，企业可以为用户提供个性化服务，提高用户体验。例如：根据用户喜好，推荐相关内容；根据用户消费能力，提供定制化的优惠活动。第五章广告投放策略设计5.1广告定位策略广告定位策略是保证广告能够精确传达目标受众、品牌形象以及产品或服务特点的关键。在本研究中，我们首先通过数据分析，识别目标受众的年龄、性别、地域、消费习惯等特征，从而为广告定位提供依据。以下是广告定位策略的具体设计：（1）明确品牌定位：根据品牌的核心价值观、产品特点及市场地位，确定品牌在目标受众心中的形象。（2）挖掘目标受众需求：通过数据分析，挖掘目标受众在广告传播过程中的关注点、痛点及需求，从而为广告定位提供方向。（3）创新广告表现形式：结合品牌定位和目标受众需求，创新广告表现形式，提高广告的吸引力和传播效果。5.2广告投放渠道选择广告投放渠道的选择是影响广告传播效果的关键因素。在本研究中，我们根据目标受众的媒体使用习惯、广告预算及投放目标，为广告投放渠道选择提供以下策略：（1）主流媒体投放：选择覆盖面广、影响力大的主流媒体进行广告投放，以提高品牌曝光度。（2）精准媒体投放：针对目标受众特点，选择与其兴趣、需求相关的媒体进行广告投放，提高广告投放效果。（3）线上线下融合：结合线上线下的广告投放渠道，实现广告的全方位传播，提高品牌知名度。5.3广告投放时机与频率广告投放时机与频率的把握对于广告效果的提升具有重要意义。在本研究中，我们通过以下策略来设计广告投放时机与频率：（1）抓住关键时间节点：根据行业特点、节假日、大型活动等关键时间节点，进行广告投放，提高广告曝光度。（2）分阶段投放：将广告投放分为预热、高潮、延续三个阶段，合理分配投放预算，实现广告效果的持续提升。（3）动态调整投放频率：根据广告投放效果和目标受众反馈，动态调整广告投放频率，实现广告资源的优化配置。第六章数据分析与优化6.1数据分析方法6.1.1描述性统计分析在数据驱动的广告营销策略中，首先需要对收集到的数据进行描述性统计分析。这包括对广告投放数据的基本统计量进行计算，如均值、中位数、标准差等，以了解广告投放的基本情况和波动范围。通过对广告投放数据的可视化展示，如柱状图、折线图等，可以直观地观察广告投放的趋势和变化。6.1.2相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。在广告营销策略中，相关性分析可以帮助我们了解广告投放与营销效果之间的关联程度。通过计算相关系数，如皮尔逊相关系数，我们可以判断广告投放的各个指标（如投放金额、投放时长等）与营销效果（如销售额、率等）之间的关系，为后续优化策略提供依据。6.1.3因子分析因子分析是将多个变量合并为少数几个因子的一种统计方法。在广告营销策略中，因子分析可以帮助我们识别影响广告投放效果的关键因素。通过对广告投放数据进行因子分析，我们可以将众多变量归纳为几个具有代表性的因子，从而简化问题，提高策略优化的准确性。6.2广告投放效果评估6.2.1率评估率（ClickThroughRate,CTR）是衡量广告投放效果的重要指标之一。通过对率进行评估，我们可以了解广告投放的吸引力。评估方法包括对比不同广告创意的率、分析率随时间的变化趋势等。6.2.2转化率评估转化率（ConversionRate）是指广告投放带来的实际销售额或目标达成率。评估转化率有助于我们了解广告投放对实际业务的影响。评估方法包括分析不同广告渠道的转化率、对比不同广告创意的转化效果等。6.2.3投放成本与收益分析投放成本与收益分析是衡量广告投放效果的关键。通过对投放成本与收益进行对比，我们可以判断广告投放的盈利情况。评估方法包括计算广告投放的投入产出比（ROI）、分析不同广告渠道的成本效益等。6.3广告营销策略优化6.3.1定向策略优化根据数据分析结果，我们可以对广告投放的定向策略进行优化。具体方法包括：（1）调整广告投放的地域、人群、兴趣等定向条件；（2）优化广告创意，提高率和转化率；（3）根据用户行为数据，实时调整广告投放策略。6.3.2投放渠道优化通过对不同广告渠道的效果评估，我们可以对投放渠道进行优化。具体方法包括：（1）筛选高效果广告渠道，提高投放效率；（2）调整投放预算，合理分配各渠道投放比例；（3）针对不同渠道特点，制定有针对性的广告创意。6.3.3投放时段优化根据广告投放数据，我们可以对投放时段进行优化。具体方法包括：（1）分析用户活跃时段，调整投放时间；（2）根据用户行为数据，实时调整广告投放策略；（3）结合节假日、活动等特殊时期，制定针对性投放策略。6.3.4广告创意优化根据率和转化率评估结果，我们可以对广告创意进行优化。具体方法包括：（1）分析优秀广告创意的特点，借鉴并改进；（2）尝试多种创意形式，提高广告吸引力；（3）结合用户反馈，持续优化广告创意。第七章品牌传播与口碑营销7.1品牌传播策略7.1.1品牌定位与核心价值在数据驱动的广告营销策略中，品牌传播是关键环节。企业需明确品牌定位，确立品牌在市场中的独特地位和优势。品牌定位应紧密结合企业核心竞争力，彰显品牌个性，以满足消费者需求。同时提炼品牌核心价值，为消费者提供独特的价值体验。7.1.2内容营销内容营销是品牌传播的重要手段。企业应围绕品牌核心价值，创作具有高度共鸣性的内容，通过多种渠道进行传播。内容可以包括品牌故事、产品特点、企业文化等，以吸引消费者的注意力，提升品牌知名度和美誉度。7.1.3社交媒体营销社交媒体是品牌传播的重要战场。企业应充分利用社交媒体平台，与消费者建立良好的互动关系。通过发布有趣、有价值、具有互动性的内容，引导消费者关注、分享和讨论，从而扩大品牌影响力。7.1.4线上线下融合线上线下融合是品牌传播的新趋势。企业应充分利用线上线下的渠道和资源，实现品牌传播的全方位覆盖。线上可以通过电商平台、官方网站、社交媒体等渠道进行传播，线下则可以通过实体店铺、活动、展会等渠道与消费者互动，提升品牌形象。7.2口碑营销策略7.2.1消费者体验优化口碑营销的核心在于消费者体验。企业应关注消费者在购买、使用产品或服务过程中的体验，不断优化产品和服务质量，提高消费者满意度。通过口碑传播，吸引更多潜在消费者。7.2.2互动营销互动营销是口碑营销的重要手段。企业应主动与消费者互动，了解消费者需求，及时回应消费者关切。通过线上线下的互动活动，增强消费者对品牌的认同感和忠诚度。7.2.3KOL营销KOL（关键意见领袖）营销在口碑营销中具有重要作用。企业应与具有较高影响力的KOL合作，利用其专业知识和粉丝基础，为品牌传播提供有力支持。同时鼓励消费者在社交媒体上分享自己的使用体验，形成良好的口碑效应。7.2.4顾客忠诚度计划顾客忠诚度计划是口碑营销的重要组成部分。企业应制定合理的顾客忠诚度计划，通过积分、优惠、礼品等方式，激励消费者持续关注和购买品牌产品，从而形成稳定的消费群体。7.3跨媒体整合营销7.3.1跨媒体整合策略跨媒体整合营销是指将多种媒体渠道整合起来，形成一个统一的营销传播体系。企业应制定跨媒体整合策略，实现线上线下、不同媒体间的相互补充和协同作战。7.3.2媒体渠道选择在选择媒体渠道时，企业应充分考虑目标消费者的媒体使用习惯，以及各种媒体渠道的特点。结合品牌定位和传播目标，选择具有较高覆盖率和影响力的媒体渠道，实现品牌传播的最大化。7.3.3跨媒体内容创意跨媒体内容创意是跨媒体整合营销的关键。企业应围绕品牌核心价值，创作具有高度创新性和互动性的跨媒体内容，以吸引消费者关注。内容可以包括视频、音频、图文等多种形式，通过不同媒体渠道进行传播。7.3.4跨媒体数据分析与应用在跨媒体整合营销过程中，企业应充分利用大数据技术，收集和分析消费者行为数据，以了解消费者需求，优化营销策略。通过对数据的深入挖掘，发觉新的市场机会，为品牌传播提供有力支持。第八章竞争对手分析8.1竞争对手市场分析数据驱动广告营销策略的不断发展，市场竞争愈发激烈。本节将对竞争对手在市场中的表现进行分析。8.1.1市场份额分析根据市场调研数据显示，竞争对手A在广告营销领域占据市场份额的30%，竞争对手B占据市场份额的25%，竞争对手C占据市场份额的15%。由此可见，竞争对手A在市场中占据领先地位，而竞争对手B和C则紧随其后。8.1.2市场增长率分析在市场增长率方面，竞争对手A近三年来的复合增长率为15%，竞争对手B为20%，竞争对手C为10%。这说明竞争对手B的市场增长率较高，发展潜力较大。8.1.3市场竞争力分析通过综合评估竞争对手在市场中的竞争力，发觉竞争对手A在品牌知名度、产品创新、渠道拓展等方面具有优势；竞争对手B在客户满意度、服务品质、价格竞争力等方面表现突出；竞争对手C则在技术研发、团队实力等方面具有竞争优势。8.2竞争对手广告策略分析本节将对竞争对手的广告策略进行分析，以期为我国广告营销行业提供有益的借鉴。8.2.1竞争对手A的广告策略竞争对手A的广告策略以品牌推广为主，通过明星代言、线上线下活动等方式提升品牌知名度。竞争对手A还注重利用大数据分析用户需求，精准投放广告，提高转化率。8.2.2竞争对手B的广告策略竞争对手B的广告策略以产品推广为主，通过打造爆款产品、优化广告创意等方式吸引消费者。同时竞争对手B还重视社交媒体营销，借助网红、KOL等资源扩大品牌影响力。8.2.3竞争对手C的广告策略竞争对手C的广告策略以技术创新为主，通过开发新型广告形式、优化投放算法等方式提升广告效果。竞争对手C还注重与合作伙伴共同成长，构建良好的行业生态。8.3竞争对手优劣势分析8.3.1竞争对手A优劣势分析优势：品牌知名度高、产品创新能力强、渠道拓展广泛。劣势：广告创意较为传统，缺乏个性化。8.3.2竞争对手B优劣势分析优势：客户满意度高、服务品质优良、价格竞争力强。劣势：广告投放渠道有限，市场覆盖面不足。8.3.3竞争对手C优劣势分析优势：技术研发实力雄厚、团队实力强大、广告效果显著。劣势：品牌知名度相对较低，市场推广力度有待加强。第九章案例分析9.1成功案例分享9.1.1案例背景本节以某知名电商企业为例，分析其数据驱动的广告营销策略。该企业成立于2010年，以大数据和技术驱动为核心竞争力，通过精准营销、个性化推荐等方式，实现广告效果的最大化。9.1.2数据驱动策略（1）大数据分析：该企业通过收集用户行为数据、消费数据等多源数据，进行深度挖掘和分析，为广告营销提供有力支持。（2）精准定位：根据用户特征和需求，为企业提供精准广告投放方案，提高广告投放效果。（3）个性化推荐：基于用户行为数据，为企业提供个性化推荐方案，提升用户满意度和转化率。9.1.3成功效果通过数据驱动的广告营销策略，该企业在短时间内实现了以下成果：（1）广告投放效果显著提升，ROI达到行业平均水平1.5倍以上。（2）用户满意度提高，复购率提升20%。（3）企业知名度大幅提升，市场份额持续增长。9.2失败案例反思9.2.1案例背景本节以某传统零售企业为例，分析其数据驱动广告营销策略的失败原因。该企业成立于1990年，拥有丰富的线下资源，但在数据驱动广告营销方面存在不足。9.2.2失败原因（1）数据收集与整合能力不足：企业无法有效收集和整合线上线下数据，导致广告营销策略缺乏针对性。（2）技术支持不足：企业缺乏大数据分析和技术支持，无法实现精准定位和个性化推荐。（3）营销策略执行不到位：企业对数据驱动的广告营销策略执行力度不够，导致效果不佳。9.2.3反思与建议（1）加强数据收集与整合能力：企业应重视数据收集与整合，为广告营销提供有力支持。（2）提升技术支持水平：企业应加大技术投入，提升大数据分析和技术支持能力。（3）优化营销策略执行：企业应加强对数据驱动广告营销策略的执行力度，保证效果最大化