从一个成功的创意里，我们可以窥见“情感”和“数据”在其中扮演的重要角色。利用程序化投放的创意，能够收集到许多数据反馈，反过来作用于创意优化，颇有一石二鸟之效。不过，面对程序化广告带来的海量数据，如果不清楚怎么利用数据驱动创意的话，创意优化就会面临巨大挑战。
为了弄清数据驱动创意策略的形成和贯彻过程，谷歌的DoubleClick与数字创意工作室Fancy Pants Group、管理咨询公司埃森哲进行合作，展开了一系列数据驱动的程序化广告活动试验，获得了数据驱动创意的多维洞察。我们来一起感受一下。
利用所有可用数据，驱动创意设计
传统的营销“套路”使用的是CRM和市场调研数据来指导营销活动。但近年来，更多的数据也参与到了数字营销活动策略的制定当中，比如品牌官网的分析数据（了解最受欢迎的产品等），用户数据（年龄、性别、兴趣等），以及有关用户设备、位置、媒体类型的情境洞察等。这些数据都可以用来定位目标人群、推送个性化广告、构建一个成功的广告活动。而且数据来源越广，越能分析出哪些数据能够驱动一个成功的创意。所以，不要吝啬用于搜集和分析数据的精力。
举个栗子，欧莱雅旗下的薇姿在法国推广了两款不同人群定位的防晒霜，分别面向女性和儿童。为了设计出符合特定消费群体的广告，欧莱雅公司在生成创意时，将广告的定向人群划分为母亲以及没有孩子的女性。这样的人群数据可以帮助品牌在合适的时间定向到符合特征的消费者，推送不同的创意，从而达到营销目的。
全球第三大零售集团——麦德龙也采用了同样的投放策略，针对不同目标人群（商贸人群、生活家庭人群、时尚人群、网购人群），展示符合目标人群属性的个性化广告创意，大大提升了用户的体验和视觉感知，吸引到更多的目标用户进站。最终交出了整体landingrate超过60%，平均CPV控制在3元人民币以下的优秀“成绩单”。
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在营销活动初期纳入广告公司
广告公司和广告创意工作室一般都是在广告主决定好媒介策略后，才被纳入到营销活动中来。实际上，广告主如果在营销活动初期就将相关数据分析结果告知到广告公司，他们才能更好地建立符合目标受众的相关创意策略。
栗子：Gilt (美国闪购网站)曾经做过一个广告，展示了4种商品类别。在广告活动开始前，Gilt整理出了以往广告活动中表现最佳的关键词信息，并将这个关键词列表给到广告公司。最终广告公司依据这个列表，分别为4种商品类别设计出了符合受众口味的创意。取得良好效果的背后，与开始阶段就给到广告公司相关的数据与信息有着直接的关系。
保持贯穿整个营销活动的沟通与协作
每一个营销活动通常都会遇到如下问题，当每个组完成自己负责的工作，对接到另一组后，经常收不到自己工作的反馈。但如果我们在营销活动中纳入广告公司、代理公司和广告创意工作室，则能确保整个营销活动处于时刻沟通的状态，提高营销效率。
栗子：加拿大皇家银行为了向喜欢旅游的加拿大人推广其高端信用卡，其市场部一同与广告公司、媒介购买公司和数据分析公司开了一个项目会，制作出具有不同产品卖点的传播信息，用来测试出一条能够影响品牌意识的文案。最终，他们发现只有一条文案——无座位限制——让广告的转化率提高了28%。
所以策略、分析和创意团队一起共事，不但可以深度利用程序化广告的价值，还能为潜在消费者设计出相关的个性化广告。这个广泛搜集各种数据源、联合各大代理公司和合作伙伴的过程，可能会导致营销活动中策略的变化，但是却能帮助输出更有效的结果，值得一试。
使用动态创意优化（Dynamic Creative Optimization）
数据驱动创意依赖于对数据的积累与深耕。生成的创意不仅要充分展现商品信息，拥有灵活的创意组成元素，还要满足人群定向等要求，才能在实际转化中吸引受众，完成营销目标。动态创意优化技术即是支持数据驱动创意的一种程序化广告技术。以舜飞的DCO为例，依托用户人群行为数据和商品信息数据，可以实现对广告创意素材拆解、广告创意模板选择、广告创意组合、广告创意实时优化等功能，为不同人群提供不同模板和策略，个性化定向展示品牌/商品广告，触动不同用户的特定需求和喜好，激发用户兴趣，完成转化。
比如在长安福特福睿斯这个案例中，就运用到了DCO将创意按元素拆解以及重新动态组合，生成更多尺寸与不同组合的创意版本进行投放，实现“千人千面”之景，为广告活动带来了点击率将近20%的提升。
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结论
逾越数据与创意的鸿沟，实现数据驱动创意，不仅要注重数据的收集和创意的展现，更要借助技术填平数据和创意之间的沟壑，实现两者的融合。这样广告主在利用程序化广告提高投放效率的同时，也能从创意设计角度提升广告效果，借力各方最大化ROI。
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