华硕：结合第一方数据和机器学习，实现创纪录的转换率

挑战

通过识别客户资料改进媒体战略

考虑到每天访问华硕电子商务网站的用户数量巨大，确定一种有效的在线媒体策略，以区分处于购买漏斗不同阶段的用户，既具有挑战性，又势在必行。

解决方案

通过对第一方数据进行机器学习，对个人用户进行评级

我们的数据驱动型机器学习解决方案可通过浏览深度、参与率和转换概率等各种综合信号对单个用户进行评级，而通过人工完成这些工作将非常复杂和耗时。

这种方法的核心是针对高转化率用户实施独特的动态和自信的传播战略。利用数字信号在早期识别高价值客户，媒体预算可以优先考虑购买潜力最大的受众。例如，如下图所示，2 号访客极有可能完成购买；因此，华硕应为该用户设定更高的竞标价格，并实施更果断的传播策略。

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结果

提高 ROAS，优化预算规划

准确的用户评分有助于华硕更好地 了解高价值访客的情况，通过将更多资源集中在高价值用户身上来优化预算规划，并最终提高其媒体活动的ROAS。华硕在各个媒体渠道都看到了巨大的性能提升，目前该计划正在新的市场上推广。