二、钻展自身准备
在钻展方面的准备 ， 着重说下定向 ， 聚划算前常规定向测试是必须的 。我们还要关注定向测试的两个方面 ， 一个是地域的测试 ， 另一个是dmp的测试 。
在地域测试时 ， 从生意参谋中挑出店铺里转化TOP的地域尝试测试 ， 为聚划算时优质转化计划做准备 ， 此次我们为女鞋店选了如下的top前10地域做了专门的定向测试（如图5） ， 再最后聚划算投放结果 ， 很明显看到有做地域调整的计划比没做地域调整的计划roi高70%(如图6)可以说是非常恐怖的一个值差！
有人就会问了 ， 为什么没有拿时间定向作为重要的测试呢？因为在聚划算时 ， 基本上聚划算期间转化率都是相对较高的 ， 所以我们在时间端的投放上 ， 除了夜间大家熟睡的时间段不用投 ， 其他时段都建议大家投放 ， 特别是在聚划算快开始前的几个小时的时间要着重关注下 。
再次 ， 我们还需要再关注一个定向——dmp定向 ， 其实我们在接手女鞋店时 ， 钻展测试阶段 ， 用访客定向和兴趣点做了一系列测试 ， 当时相较兴趣点定向 ， 访客定向转化结果还是比较理想的 ， 但是一查看访客定向人数 ， 发现了问题的严重性 ， 访客定向店铺人数 ， 远远达不到我们聚划算时店铺需要带来的流量 ， 但兴趣点流量不太精准 ， 进行流量补充有很大可能会拉低钻展整体转化！
相信很多卖家也有遇过这样的情况 ， 这时候我们第一时间就想到了dmp的运用！
DMP定向主要可以分成两个维度来进行圈人 ， 一个是店铺行为圈人 ， 一个是属性圈人 ， 换句话说 ， 我们可以自由组合圈出我们的新老客户 。
新老客户圈人的思路 ， 可以按照以下公式尝试圈人
属性圈人组合维度=基本属性+购物习惯+兴趣点+其他
行为圈人组合维度=周期+店铺行为+其他
这次聚划算dmp圈人的思路就沿用以上的公式圈人方法 ， 最好的dmp人群回报率能达到25.52 ， 如果商家有条件也可以去研究下御膳房是如何使用 ， 下图部分数据也是笔者团队自身利用御膳房针对店铺做的更进一步数据拆分、组合、提炼进行的大数据实战演练 ， 也取得了不错的成绩 ， 御膳房人群回报率也达到11.09 。

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