确定好用户、时机、渠道，最关键的是推送内容的确定。在信息过载的时代下，人们对信息已经越来越麻木，绝大部分的信息都被直接忽视掉。因此，要推送用户感兴趣的内容，一般基于用户的浏览、收藏、点赞、评论等行为，有针对性地发送不同类型的内容。

比如：用户B在某保险APP上完成风险评估，这个时候我们可以判断该用户有可能会产生购买欲望，且是首次购买保险产品。那么，就可以向其推送一些保险产品的知识科普，比如：“百万医疗险”“重疾险”“意外险”等险种之间的区别等。

与任何活动一样，最后一步便是数据检测和效果分析，通过对数据的监控，可以得出各种各样的经验总结，帮助进行优化。比如：吸引用户关注的内容有什么共性、流量比较多的渠道有哪些、渠道的ROI情况等。

而传统的广告监测主要提供曝光量和点击量两个维度的衡量指标。

但是，在自动化的数据监测中，除了对曝光量和点击量进行监测，更重要的是打通了之后的转化数据——即，用户点击后有多少人经过引导并成功激活？多少人完成注册？有多少人转化成真正的投资用户？又有多少人完成首投？多少人留存？每个留存用户在整个生命周期中为企业创造了多少价值？

从曝光到点击，到激活，到转化，到付费，每一个环节的转化率都能够清楚地查看。通过衡量分析来指导广告优化策略，明确广告投在哪个渠道上能获得的付费用户更多，采用何种形式用户更愿意付费。显然，这一完整分析，通过曝光数和点击数是无法评估的。

怎么才能不浪费“一半的广告费”？

具体来说，就是通过营销自动化，对数据进行收集，并以此建立丰富的用户画像，搭配精细化的营销手段，找到适合的渠道、精准化投放，就不会浪费“一半的广告费”，实现真正意义上的“精准触达”，降低营销成本。