广告随人意TM
爱投数创科技公司运用非Cookie大数据和人工智能引擎,统一在移动、固网、视频和社交媒体上按照意向人群实现程序化购买,提升广告主在数字媒体的投资回报。爱投数创在上海、广州、深圳和福建设有分支机构,为数百个品牌客户服务(百事可乐、奔驰汽车 、海尔,华为等)和大型营销代理机构 (奥美、群邑、实力、浩腾、传力等)提供了数字广告和营销服务。
爱投数创段培力:企业用户数据营销的应用趋势
2016-07-29    来源:中国经济网
在过去的十几年里,数据对广告产生了根本性的影响,在移动化、程序化、数据化的大潮下,为了达到更精准的广告投放,企业用户对数字营销的应用将呈现哪些新的趋势?IT桔子•阿里云系列沙龙第1期:多屏数据时代,数字营销的现状及发展趋势主题沙龙中,爱投数创CMO段培力博士为大家揭晓了答案
趋势一:企业数据从“零碎”走向数据整合
移动时代,用户数据已经到达了“粉碎”状态,每个用户都有N个标签,都可以算作市场的分割。从企业的角度来看,零碎的数据将使得营销效果打折,所以企业必须要求用户数据从零碎走向整合。在多屏互动和跨屏投放中数据不整合,不知道用户手机和PC端是一个人的话就会出现问题。那么把这个用户找出来,就需要不同的数据重合在一起,这既是企业需求的发展趋势,也是爱投数创这样的技术服务商必然要解决的问题。
企业数据从“零碎”走向数据整合
如上图所示,左边是企业积累的传统数据,例如销售记录、线下购物情况、传统调研等。右边是包括PC端和手机端的互联网数据。很多广告公司为广告主做DMP,第一件事情就是把传统数据和互联网数据整合到一起得到完整的用户画像。数据库里每个人都是不同的,用任意维度在数据库里找到目标人群,才能进行精准营销。 随着自媒体逐渐被大家谈及,越来越多的企业都会使用社交媒体。媒体流量的来源有买的、赚的和建立的三种。企业的微信平台和APP都属于自媒体,自媒体内容有垂直、长尾、可信的优势。由于有了自媒体的爆发,又产生了一种新的需求——企业既有的数据需要变现。
企业数据从“零碎”走向数据整合
如上图,左边是企业自己建的一个整合的数据库;右边是有不同的渠道跟客户交流得来的数据,包括微信,官方的website/APP,传统的客服中心和线下沟通渠道等等。大部分企业数据是零碎的,由于零碎数据的效率明显不够高,企业的需求必将是数据要从零碎走向整合。
趋势二:以企业用户大数据为驱动,实现包括自媒体在内的媒介资源的优化
以企业用户大数据为驱动,实现包括自媒体在内的媒介资源的优化
现在,媒介渠道在趋于整合,从去年下半年到现在这个需求越来越明显。如上图所示,左边是平台,右边是通信渠道。上面是客户营销的KPI,也就是要达到的效果,比如新客户获取,潜客的转化,还有购买的促成,向上销售、交叉销售等等。下面是数据整合,还有自媒体和曾经购买媒体的整合。其实跨屏不仅仅是这些,客户需要的是怎么把跨屏和自媒体结合在一起,怎么把所有的媒介资源放在一起来操作。
数据在这种环境里产生什么样的变化?
移动营销问世以后,以前计算的维度变得越来越多了。爱投数创从去年开始使用了场景算法:每样东西都有一个旗标,它的权重在不断发生变化,权重是多少由机器决定。今天我们研究的是大数据能有什么,而不仅仅是场景的算法。这是爱投数创企业客户提出的一个需求,他们每年都在像腾讯这样的媒体上购买固定广告,为自己的平台带流量。当然也收到了无数的评估报告,但是这些评估报告都是根据当时的KPI做出的。企业希望把这些数据积累起来,利用这些数据让以后的广告活动变得越来越好,就是用同等的钱带来更多的有效流量。
广告曝光,有用户点击就会有信息,像地理信息、设备信息等等。有这些信息就可以开始记录,机器就可以开始学习。在过去没有谁能做这样的事情,因为数据都放在代理商那儿,是不动的。我们认为广告的内容其实也是有信号的,内容也是有它的位置要求,设备要求和其他的要求,有了要求以后其实可以做一个类似黑匣子的东西,黑匣子就是我们常说的推荐引擎,这里面有各种算法。从很少的数据开始记录进行学习。每次数据导出来,读完以后补充给离线系统记录,就像企业的数据库那样进行不断的循环。其实在这样的系统里,数据进来,开始分析,然后把结果“吐”给离线数据库,离线数据库变的更大,然后再做出反馈。然后根据刚才讲的KPI进行策略调整。
除了基于外部的媒体还有基于内部的媒体。即纯粹的广告推荐或者内容推荐。DSP和DMP绝大部分是基于购买媒体来讲的,但是大企业的需求还不仅仅在这儿,他还需要有自媒体的控制。现在企业都在做微信,也有自己的CRM系统,如果企业有上千个不同的产品,几千个SKU,但是手机屏幕只有那么大,只能推荐3-5个产品,那么到底要给微信用户推荐什么呢?
现在企业推送的内容包罗万象,都跟品牌有关系。但是用户的时间是有限的,如果推的东西用户不感兴趣,可能就不看了,那么品牌粘性就会下降。所以在有限的屏幕上怎样展现用户想要的东西也需要一套推荐系统来决定。以前这样的事情企业交给广告投放平台做,现在也要给自媒体和其他的应用方式做出相似的技术。所以企业必将以用户大数据为驱动,实现包括自媒体在内的媒介资源优化。