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数据为王,大数据时代下的移动营销之道 | 易观数聚论

2017-08-22 18:17来源:搜狐科技


 
       随着互联网下半场的到来,网红直播、移动广告、微信等新兴传播渠道层出不穷,消费者的需求也逐渐变得更加个性化和碎片化,但不变的是企业互联网营销的主旨始终得围绕着消费者来进行。
    
       在大数据时代,谁能迅速有效地找到用户、 理解用户和服务用户,谁就能占得先机和商机,而这种分析、预判和洞悉能力就是大数据精准广告营销的价值所在。基于此,易观邀请到去哪儿网、奋斗大讲堂和零点有数的朋友们一起聊聊数据营销的那些事。
       
    
       大数据营销重点落在获客问题上,我们将面临的主要有三个问题:一个是我的用户是谁,第二是我的用户在哪,第三就是如何触达到用户。
    
       易观现在做这种精准营销的解决方案,更多的是基于我们的大数据。我们描述用户的基础就是我们的标签体系,我们把标签体系分三层,最基础的标签是用户的一些基本行为及基础信息,包括设备信息、手机机型、以及手机应用和场景的使用情况,以及他是哪个城市的,活动在哪些商圈,他生活在什么样的区域、工作在什么区域,这是最基础的用户标签。第二层是属性层,更多的利用机器学习的算法,比如这个人是男性还是女性,年龄段什么样,他的消费能力什么样,我们是通过建立一些机器学习的算法,利用一些学习集和验证集去计算出我们的用户特征。再往上更多的是应用层我们就会去结合场景、行业去给用户打消费观、价值观的标签。
    
       我们易观的广告营销大数据工具的实现流程主要是:第一步筛选用户,第二步看用户在哪些媒体上,第三步让广告主筛选渠道、合作伙伴,第四步实现广告触达。在触达的过程中,因为我们现在有1000多家APP合作伙伴,可以成为我们推广和营销的渠道,并且可以通过技术手段对其广告效果进行评估,有比较权威的数据支撑。通过这样的流程,形成闭环,不断的优化我们的广告和投放。
    
       大数据在我们的营销、运营当中起到了什么样的作用,最核心的就两点:一个是让我们多赚钱,第二个就是能让我们多省钱,其实最终目的就是这两个,因为可能未来不管是市场、投资人,更多的看的不是我们的用户规模,而是看我们的用户价值,看我们的收入,所以我们认为大数据在移动营销领域,能够帮助企业去实现增收、节支、提效和避险的目的。
    

    
 
       这是一个未来的趋势,我们认为就几个方面。第一,业务壁垒,如果你能够通过数据改变你的业务质量,并且在展业过程中能够有独家的信息量,这个信息又能够为你未来做决定,带来更高的效果,这个时候恭喜你,你可能得到了非常有效的壁垒,你不能说你也有这个规模,别人也有这个规模,别人跑得比你快,那你成功概率不会特别高。
    
       那成功结构变化,现在我们发现很多产业是金字塔结构,一层一层往下走,未来这个结构是新型结构,一个中心,然后直接管到终端去,比如大家看到的滴滴就是这样的案例,滴滴和出租车公司有很大的区别,没有队长,最起码队长不提前帮你排你在哪个区域扫街,不管你怎么开展工作,然后出租车公司队长管谁谁谁在哪条街逛,而滴滴不管,所以这个我相信是未来很多很多行业会发生的很大的管理形态的变更。
    
    奋斗大讲堂CEO兼创始人刘英男
    
       一家公司要有一个重大的变革目标。重大变革目标有了、定了,选准之后,外部属性有五条:第一条是能够招到随需招聘的员工,就这个员工不一定给他钱,给他别的,召之即来挥之即去。第二条就怎么发挥社群与大众的,他们能够深度的参与到你这个宏大的变革目标里边。还有一个是用一个算法,而不是一批控制人员让你用户和产品之间进行分配,就像滴滴,不是人来分配,而是算法,那我们的组织有没有可能用一条算法变得互相交互起来?
    
       还有一点很重要,大家有没有开分公司的?找到一个合格的人,又不贪污、不瞎花钱,这点确实太难了。另外一个就是有关内部内容,大家公司内部有个特别清晰的用户界面吗?是套软件吗?还是个APP?就是能看到各种各样的数据和用户有多少人流失了?因为可能很复杂,今年我们可能有很多很多像什么公号、流媒体、ERP,能不能是透明的?不透明,价值要少很多。
    
    零点有数大数据事业部总经理宋志远
    
       关于精准营销,常规意义上理解依靠大数据找到一些符合条件、符合大家未来销售需求的潜在客户。怎么找到一个用户模型,通过用户模型找到可能和我们用户群比较相似的人呢?最简单的逻辑,就是拿现有的客户的信息,无论实际客户还是潜在客户,外链一些大数据资源,构建一个模型。
    
       我们将触媒分两类,一类线上,一类线下,当然当PY引入,大家也会关注线下出现在哪里,那这是线上的行为浏览,我们也可以分析本品和竞品的用户差异,包括覆盖的APP,大家的不同的时间的不同时段的使用频度,如果传统企业的用户投广告,要自己买广告位,有相应指引。 包括活跃时段,偏好内容,这是在传统的大数据研究中都很常见的分析,以及我们把每一个内容都做标签化处理,可以分析大家到底对什么样的信息感兴趣。包括线下的居住地、热力分析,来分析在哪打户外广告影响更大。那这是通过线下消费看的,大家都刷卡,可以识别大家在什么区域进行消费。超过出境消费,什么时候出的,去了哪里,以及在整个中国境内的关于不同的类型的消费,以及典型的品牌类型的消费,在银联当中都可以识别到。

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