618、雙十一等大促是“搶曝光、搶增長”的關(guān)鍵檔期，但在流量高度碎片化、消費者跨多平臺頻繁跳轉(zhuǎn)的現(xiàn)實中，品牌往往面臨這樣的困境，花了一大筆預(yù)算投放廣告，卻常常弄不清：

哪條廣告真正拉動了銷量？

哪些觸點貢獻了最大增量？

如何更高效地觸達目標(biāo)人群、提升轉(zhuǎn)化？

針對“多渠道投放、效果難以衡量”的行業(yè)普遍難題，加和 科技 推出 「全鏈路廣告歸因解決方案」 ，通過 ?ReachMax（程序化投放） 與 ?DataMax（多觸點歸因及應(yīng)用） 兩大核心產(chǎn)品協(xié)同驅(qū)動，在隱私計算環(huán)境下構(gòu)建 “廣告投放—效果歸因—策略優(yōu)化” 的全流程 營銷 閉環(huán)，實現(xiàn)廣告效果可衡量、人群路徑可追蹤、營銷策略可持續(xù)優(yōu)化，幫助品牌主把每一分廣告預(yù)算都花在刀刃上！

case：科學(xué)歸因+跨平臺觸達

助力頭部日化品牌打出大促品效“組合拳”

618 大促前夕，某行業(yè) TOP5 日化品牌攜手加和科技開啟全域整合投放，覆蓋OTV 貼片、熱劇直投、小紅書 KOL 種草、抖音信息流等多渠道，同時希望精準(zhǔn)評估各 媒體 觸點對電商生意的真實貢獻，反哺后續(xù)投放節(jié)奏與預(yù)算分配，最大化撬動大促電商銷量增長。

品牌核心需求如下：

會員可見OTV是否比非會員資源更值得投？

15s vs 8s 廣告，對轉(zhuǎn)化的實際差異有多大？

OTV 互動率與電商支付回報率之間是否存在正相關(guān)？

小紅書/抖音觸達人群如何影響電商生意？

項目挑戰(zhàn)：

挑戰(zhàn)1：曝光周期偏差，傳統(tǒng)歸因方式無法區(qū)分用戶真實曝光時間，導(dǎo)致“早曝光用戶被過度歸因”。

挑戰(zhàn)2：歸因模型偏差，阿里 OTV 等資源在AIPL歸因中存在偏差，難以還原真實貢獻。

挑戰(zhàn)3：數(shù)據(jù)壁壘，跨平臺行為數(shù)據(jù)割裂，影響人群回流與再營銷效果。

解決方案：

加和科技基于 阿里SDH隱私計算技術(shù)與跨媒體ID打通能力 ，實現(xiàn)了廣告前鏈路投放數(shù)據(jù)與電商后鏈路轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的無縫對接，從而科學(xué)量化各渠道及媒體點位對電商銷量的真實貢獻。同時將高潛人群精準(zhǔn)回流電商平臺再營銷，顯著提升廣告投放效率，拉動電商生意持續(xù)增長。

在技術(shù)實現(xiàn)層面，公司通過兩大核心產(chǎn)品構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)：

ReachMax： 通過加碼監(jiān)測技術(shù)，實時追蹤程序化廣告投放中的媒體曝光數(shù)據(jù)，并完成跨平臺的數(shù)據(jù)整合與回傳。

DataMax： 基于隱私計算開展全域觸點歸因分析，精準(zhǔn)識別高轉(zhuǎn)化潛力人群并回流至電商平臺再營銷。

核心策略：

Step 1：數(shù)據(jù)歸因革新

依托與阿里 SDH 的獨家隱私計算合作，基于用戶級曝光時間戳及觸達頻次，實現(xiàn)T+15天全鏈路歸因，統(tǒng)計到精確到個位數(shù)的后鏈路轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)（如瀏覽UV、加購UV、下單UV、下單金額等）。

Step 2：全域數(shù)據(jù)打通

打通字節(jié)系、小紅書、OTV等平臺的設(shè)備ID，實現(xiàn)全域用戶數(shù)據(jù)整合，識別高潛人群并回流至電商平臺，提升再營銷效率。

價值：

科學(xué)歸因，量化預(yù)算決策 ：完成全域多觸點廣告科學(xué)歸因，為后續(xù)硬廣投放提供數(shù)據(jù)優(yōu)化依據(jù)，并驗證“跨媒體觸達 → 電商轉(zhuǎn)化”閉環(huán)可行路徑。

關(guān)鍵人群再營銷，ROI提升 ：將小紅書、抖音等渠道觸達的高潛用戶回流至電商站內(nèi)再營銷，提升大促ROI。