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大數據營銷勢如破竹,下一個風口你準備好了嗎?

大數據 發表時間:2017/11/16??

大數據 發表時間:2017/11/16??

    宋顯赫北京騰云天下科技有限公司(TalkingData)數字化營銷總經理


    大數據與營銷的結合是如此的迅速、緊密——結合上下游的資源,SSP(媒體服務平臺)、DSP(需求方平臺)、RTB(實時競價)等層出不窮的新玩法給廣告主帶來了遠超以往的營銷效果,并以更低的成本,更精準的投放去覆蓋目標人群,而且還都“有據可查”。不過才三、四年間,傳統的營銷生態已經被顛覆。TalkingData這個平臺似乎就是為了這個風口而搭建的,正好大顯身手。


    曾經集中進行數據采集的TalkingData因數據量以指數級增長,所以在幾年前開始籌劃數據變現的商業模式,因而邁入市場營銷大門,從此一帆風順勢如破竹。


    大數據營銷的力量——When, Where, Who, How


    相較于傳統營銷,大數據營銷的最大優勢在于數據讓所有的事情變得有據可依,效果可量。而且,還可利用其中的數據去進一步打通傳統的交易墻。


    目前,TalkingData的大數據營銷能力大都集中在Marketing Could這個產品中。它能結合移動端的數據去發現并分析用戶,做到精準觸達和效果再分析,形成一個數據再營銷的閉環,為廣告主實現在合適的時間,通過合適的媒體,向合適的人群,推送合適的內容。


    1.適合的人群-移動端的數據更貼近用戶,分析數據來確定最合適的目標人群。


    2.合適的媒體-利用TalkingData在移動端數據方面的優勢,推薦媒體。分析用戶更適合哪些媒體,各家媒體的覆蓋比率是多少等,并更合理地分配廣告預算。


    3.適合的內容-通過分析得出用戶的特征,輔助決策要制作什么樣的內容來吸引他們。


    大數據的應用讓營銷變得更加精細化、自動化。如果廣告主能看到曝光、點擊、轉化的準確數據,且多維的效果衡量標準越來越豐富,當然會有越來越多的廣告預算投入到大數據營銷中來。以前靠代理拍腦袋或僅以收視率等單一指標做決策的時代真的要終結了。2016年,大數據營銷市場達到了約1300多億元的規模。很多大品牌廣告主預算的80%投入到了移動互聯網營銷。


    優勢地位,領跑未來


    順應市場的趨勢,Marketing Cloud未來將逐步成為自動化、一體化承載大數據解決方案的綜合工具,它所包含的鏈條會越來越多,從最初連接數據,到最終成為連接市場上各個角色的hub。依托于這個一站式的平臺,廣告主無需再與多方進行反復的溝通,營銷效率將大大提升。


    目前市場中有幾類企業有意參與大數據營銷,包括:


    1)擁有強大的媒體資源和大量數據的BAT,希望形成自己的數據營銷閉環;但因為相對壟斷和數據割裂,很多客戶不一定會選擇把整個服務都放在這樣的平臺上。


    2)連接一些外部媒體數據的DSP平臺(Demand-Side Platform,即營銷需求方平臺)沒有穩定的數據源,數據加工能力相對也較弱。


    3)擁有各自領域數據的數據供應商、運營商,但數據不夠開放。


    而TalkingData的優勢則確立了它在移動互聯網的領先地位——數據源穩定、數據體量大、數據加工能力強,能夠與更多元的伙伴一起合作,一方面對上下游伙伴更開放,一方面更深入于TalkingData自己的數據業務。


    Marketing Cloud現在已經對接了30多家媒體、DSP平臺等,他們可以利用TalkingData的數據進行投放或者建模,并選擇應用提升效果。


    程序化購買不容小覷


    談論大數據營銷,我們無法繞過程序化購買。在國內,之前也許曾經歷了一些風雨,例如KPI做假等,但現如今市場已重新趨于理性。2016年,程序化購買市場規模已達200多億元,約占千億大數據營銷市場的15%,雖然占比不高,但增長很快,因此極可能成為下一個大的風口。


    自去年至今年,PDB、PD、PA等新的程序化購買模式相繼在國內出現,例如廣告主大預算投入到OTV廣告。PDB是一種保量和保價的交易模式,也要由數據進行優選,這是在一個比較安全有品牌保障的流量環境里面進行的程序化購買,保障了媒體和廣告主雙方的利益。PDB模式在國內已經發展得相當成熟。未來會有更多的預算投入進來,同時變得更加數字化、智能化。 


    新生代,場景與內容營銷


    隨著市場規模的不斷擴大,交易模式的不斷推陳出新,數據能夠發揮作用的空間也越來越大。內容營銷和場景營銷將成為另一全新的發展:二者都擅長于提升用戶和流量/賣家之間的互動,同時會產生很多數據的結合點,這也成就了TalkingData的另一個重要市場。


    與跟程序化購買有所不同,場景營銷啟動了新的視角,打開了新的思路。以母嬰用戶為例,場景營銷把母嬰用品購買看作是一個家庭行為,因此除了母嬰APP的女性用戶,奶爸、爺爺奶奶、姥姥姥爺都成為目標人群。以TalkingData的數據推算出來以一個人為點,發散到整個家庭,通過智能電視面向整個家庭營銷。由于被統一覆蓋,家庭成員更傾向一致認定同一品牌的產品。


    內容營銷也是依賴大量的數據分析,通過全面地洞察消費者特征來提供更貼合需求的內容。例如美妝大V的粉絲也有不同,通過大數據細分后推送不同內容并不斷地迭代優化,數據累積下來后再做沉淀分組,以分類算法、邏輯回歸算法等分析這些用戶群,重新給他們打標簽,以此指導內容和場景,效果會更加突出。


    大數據,精準觸達所有人群


    隨著大數據的深入應用,TalkingData已經可以滿足廣告主越來越細致的要求,實現品牌和效果的雙贏。


    某著名汽車品牌推出一款年輕型運動轎車,通過搜狐的大數據精準營銷平臺投放廣告。本次投放除了結合搜狗和廣告主的數據外,還加入了來自TalkingData的第三方數據。同樣的素材在利用TD移動數據、利用搜狐自有用戶數據(PC端),以及通投策略三個組同時進行投放,以滿足廣告主兼顧精準和覆蓋的傳播需求。

    TalkingData目前累計的7大維度和800余標簽,本次除向聚類客戶群投放外,還進行了一些組合標簽投放,如“26-35 and IT”、“26-35 and 金融”等。投放過程中,TalkingData也根據效果表現及時進行人群策略的優化調整, 例如,母嬰和旅游的人群效果表現優異,則側重這兩類人群的精準覆蓋,降低表現不好的人群標簽的投放比率。


    結果顯示,搜狐DMP識別率整體達到60%,利用TD數據, CTR(Click-Through-Rate, 即點擊通過率) 平均達到23%,遠高于行業平均水平。而且,在TD 標簽組中,母嬰點擊率達到30%,旅游點擊率達到29%,均高于平均CTR。


    有一位廣告主是嬰兒尿不濕的廠商,需要在嬰兒出生之前,家庭就確定好尿不濕的品牌。因此,TalkingData需要找到備孕、剛懷孕、孕早、孕中、孕晚,到嬰三不同時期的人群,并在一年中對每個用戶持續做12次控頻曝光。其中最困難的是尋找孕早人群,后來TalkingData把母嬰APP每月的新增人群提煉出來作為孕早人群,并以三個月為期迭代至下一組,組建完成整個孕期的運轉,效果非常理想。


    對廣告主來說做營銷的目標是斬獲新客,以及促成老客戶再消費。廣告主往往坐擁豐富的老客戶的數據,可以做很多相關再營銷。但如何去獲取新客,廣告主就需要外來的數據服務。而TalkingData所擁有的數據以及加工應用工具恰好能夠幫助廣告主實現提高廣告效率和降低成本的核心訴求。


    未來,程序化覆蓋和廣告投放的透明化程度都會越來越高,轉型后數據驅動型營銷模式勢在必行。TalkingData也非常注重這一趨勢并呼吁數據的透明化,使行業更加開放,使更多數據相互聯通。TalkingData作為第三方數據公司業態也會越來越開放,業務水準更專業,領域更清晰。


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    基于家族經銷商生意,自身作為經銷商業主,從事商品經銷行業二十余年,期間在數個著名企業兼任業務經理及培訓師等職。

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