大數(shù)據(jù)，數(shù)字營銷的靈魂

大數(shù)據(jù)應用作為一個高滲透力的行業(yè)，正在與廣告業(yè)發(fā)生深度的融合，從預算分配到投放調整，再到投放后評估，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始打破原有的思維，徹底改變了整個廣告行業(yè)。在數(shù)字廣告受到越來越多廣告主青睞的同時，廣告投放的真實性和精準性、廣告效果評估等關鍵因素成為了廣告主關注的焦點。

站在公正的立場上扮演裁判的角色，通過尖端的技術挖掘數(shù)據(jù)并進行深入分析和研究，并利用數(shù)據(jù)的價值來實現(xiàn)營銷層面和戰(zhàn)略層面多重用途的公司顯得尤為可貴，AdMaster就是其中的一家。成立于2006年，作為國內少有的第三方數(shù)據(jù)解決方案提供商，AdMaster早期專注于為廣告主提供全流程的網(wǎng)絡廣告效果監(jiān)測、分析評估、媒介優(yōu)化咨詢等數(shù)據(jù)應用和解決方案服務。隨著AdMaster技術發(fā)展和行業(yè)逐漸成熟，目前AdMaster已經(jīng)發(fā)展成為國內最大的整合數(shù)據(jù)解決方案公司。我們特別采訪到AdMaster（精碩科技）首席運營官Calvin Chan（陳傳洽），揭開大數(shù)據(jù)“高冷”的面紗，為抓住數(shù)據(jù)爆炸時代的機會提供重要參考。

大數(shù)據(jù)構建營銷洞察力

在大數(shù)據(jù)年代之前，公司只能先播廣告再進行一系列抽樣調查，這常常使得廣告主處于“后知后覺”的情況中。而大數(shù)據(jù)的來臨使得系統(tǒng)研究目標受眾人群的消費趨勢和生活行為狀態(tài)成為可能，從而給營銷策略提供參考。

Calvin和我們分享了一個經(jīng)典案例。前段時間大熱的可口可樂昵稱瓶活動，AdMaster正是此次活動的大數(shù)據(jù)服務商。通過捕捉全網(wǎng)社交媒體數(shù)據(jù)，提取最頻繁使用的熱詞，然后從多個維度進行定量比較（如傳播深度和廣度，聲量、互動性等），AdMaster攜手可口可樂從100個熱詞中選出24個積極向上，以及能引起消費者互動的詞匯，并最終印在了可樂瓶子上與大家見面。

這也反應了另外一個趨勢，Calvin表示：“未來大數(shù)據(jù)從消費者心聲開始，以前的創(chuàng)新都是來自于企業(yè)，現(xiàn)在的好玩的點子不是由營銷公司做出來的，而是由用戶產生。”

購買后數(shù)據(jù)的價值

除了購買前，也有購買后的心聲。通過抓取消費者購物評論，設置不同的時間段、評論的正負面、以及品牌的關鍵詞來針對海量評論信息進行篩選和分析，分析品牌消費者洞察力以及線上表現(xiàn)趨勢，同樣會給廣告主帶來極大的價值。

例如杜蕾斯之前會認為男性是購買的主力，但經(jīng)過實際售后評論的收集與分析之后，會發(fā)現(xiàn)給出評論的購買者中其實有近四成是女性，跟原來的認識有偏差。這種具實際執(zhí)行指導意義的洞察能為廣告主提供后續(xù)廣告宣傳的戰(zhàn)略方向。

除此之外，Calvin強調未來講的是消費者輿情跟進，購買后的海量數(shù)據(jù)必須及時處理。但這恰恰是現(xiàn)在很多品牌主在電商的短板。以大型快消公司為例，原來處理評論的方式是人工手動去搜索，售后薄弱。AdMaster匯聚主流電商完整的產品評論信息分析，通過其平臺系統(tǒng)的工作流分配，記錄與分類評論的情況，大大提高了企業(yè)主對消費者的售后回復、跟進的效率。同時，AdMaster也通過數(shù)據(jù)可視化的應用，在廣告主的辦公室滾動式播放，實時展現(xiàn)營銷的全流程數(shù)據(jù)，隨時查看數(shù)據(jù)變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)與市場和消費者溝通過程的問題。

“過去式是R&D即Research and Develop，現(xiàn)在要變成C&D，變成Connect and Develop，所以數(shù)據(jù)合作很重要，通過各家交換匿名化和整合處理的數(shù)據(jù)，得到有商業(yè)價值的結論。”Calvin表示。

實時，大數(shù)據(jù)的另一面價值

大數(shù)據(jù)是實時的，能夠反饋并預測社會行為，實時調整策略會獲得更大的價值，給營銷者帶來了更多的思考和指導。

以騰訊Ola！世界杯！為例，在決賽周的三十多天里，AdMaster是實時營銷團隊的重要一員。通過整合數(shù)據(jù)挖掘、研究和分析世界杯期間熱點話題、KOL、消費者情感等社交數(shù)據(jù)，找出每天賽事相關和周邊的潛在熱點在哪里，騰訊作為媒體方及時借助有影響力的事件展開相關的內容和創(chuàng)意設計，調整營銷策略，做到與用戶即時互動，持續(xù)引爆或擴大興趣點。

“這里面的難點在于是否有更快捷的流程和體制去支持這個改變，傳統(tǒng)媒體從創(chuàng)意到制作可能要半年，也許知道問題何在也沒法及時反應。”Calvin表示。

除了社交數(shù)據(jù)的應用優(yōu)勢，在廣告價值評估方面，AdMaster也擁有領先的研究模型和技術優(yōu)勢。AdMaster是中國市場首家提出了“可見曝光”的概念，通過算法和模型，結合歷史數(shù)據(jù)等因素，幫助廣告主評估廣告的可見比例，更清晰了解、評估每種廣告形式的價值，而一旦發(fā)現(xiàn)可見曝光系數(shù)極低的廣告就可以考慮停止投放或進行優(yōu)化組合。

DMP幫企業(yè)整合大數(shù)據(jù)

品牌廣告主數(shù)據(jù)來源多樣，有第一方數(shù)據(jù)、代理公司數(shù)據(jù)，還有第三方數(shù)據(jù)，讓人困惑是，這些數(shù)據(jù)如何進行有機整合成為有價值的工具。而DMP能實現(xiàn)無縫整合跨不同接觸點的消費者數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)對何時及如何同每個用戶互動做出更好的決策。

Calvin透露，AdMaster現(xiàn)在正在建立一套超級ID和標簽體系，能夠站在公信的第三方立場幫助廣告主判斷通過受眾購買方式的目標受眾的精準性，廣告主還可以利用AdMaster的平臺去深度了解網(wǎng)民的網(wǎng)上瀏覽行為軌跡和廣告觸達情況，從而進行重定向等精準投放。

“最關鍵是落到實處，達到營銷效果的實質提升。通過此前項目的驗證，我們的客戶利用AdMaster的DMP工具可以把目標受眾的達到濃度從25-30%左右提升至50-60%。這樣可以落地到營銷部門的KPI，落地到怎么在媒體投放中應用。”Calvin強調。

DMP，

國內數(shù)字營銷行業(yè)的最大短板？

大數(shù)據(jù)可以和營銷業(yè)務流程中的每一個關鍵步驟相結合，為未來的營銷做更精準的預估或者更精準的執(zhí)行。但是在國內DMP扎堆的時代，相反，DMP的發(fā)展道路卻反而不是很清晰。

實際上，做DMP平臺要求很高。技術層面，DMP要多方對接返回數(shù)據(jù)、涉及多家業(yè)界公司的協(xié)作，對軟硬件的要求也很高；這也是為什么AdMaster會采用SAP的HANA和Hadoop等大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。其次，DMP提供商需要有廣泛的數(shù)據(jù)采集和整合能力，AdMaster提出P.O.E.S.整合分析模型，即Paid，Owned、Earned、Sales，從付費媒體、自有媒體、賺得媒體和銷售四大維度去幫助廣告主分析廣告效果、消費者反饋及最終銷售轉化情況。專業(yè)人才也是關鍵，由于大數(shù)據(jù)缺乏結構性，更需要開放性思維的去觀察其中的關系。所以不僅得有研究人員，還得積極吸納來自媒體、代理公司和直客等行業(yè)人才。

Calvin對于市場目前的繁亂有自己的深刻思考，他認為中國公司習慣上下游一條龍全部去做，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也不例外。目前有的DSP由AdNetwork發(fā)展而來，兼做DMP，有的DMP提供商同時推出Adserving和AdExchange服務，做的事情相對雜亂。的確，有了數(shù)據(jù)就順理成章想做投放，但“心有旁騖”就沒辦法做好DMP。

反觀AdMaster，一直堅持做獨立的裁判，專注于自己所長，所以在這個領域也取得了一定的成就和認可：“還是不要那么貪心，我們的定位很清晰。AdMaster有個使命，就是踏踏實實把中國的DMP平臺做好。好的技術基因有了，多元數(shù)據(jù)的覆蓋有了，同時這八年來打造的獨立第三方身份和數(shù)據(jù)管理能力也被300多個廣告主認可，客戶的信任也是我們自信的來源。”

大數(shù)據(jù)的局限性

我們可以看到，和大數(shù)據(jù)比起來，小數(shù)據(jù)是結構性的，樣本少，代表性比較低，沒法規(guī)模化，并且通過大數(shù)據(jù)能獲得全新的洞察，繼而進行產品創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)顛覆了傳統(tǒng)調研的時間進度，基于數(shù)據(jù)能夠實時發(fā)現(xiàn)新的價值。

但以為有了大數(shù)據(jù)，就沒有解決不了的問題，也是一種誤解或神話。

數(shù)據(jù)本身的安全性，大數(shù)據(jù)模型的不斷驗證與矯正都是大數(shù)據(jù)能否算出正確結論的必要因素。還有很重要的一點，大數(shù)據(jù)解決不了“為什么”的問題，小數(shù)據(jù)恰恰在這個時候有用。所以未來營銷中肯定是小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的結合。

同時，大數(shù)據(jù)雖然能降低決策過程中人的因素，減少不確定性，但軟件和模型無法取代和復制經(jīng)過數(shù)據(jù)科學原理和最佳實踐訓練的人的能力。在大數(shù)據(jù)時代，“人的因素”仍舊擁有其重要地位。