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集奧聚合GEO段培力談互聯網大數據的挑戰(zhàn)和營銷應用

5月10日,由簡商社主辦的 “數據及應用,營銷之根本”的沙龍于北京舉行,集奧聚合(GEO)CMO 段培力博士受邀出席,和與會嘉賓分享了關于《互聯網大數據的挑戰(zhàn)和營銷應用》的一些觀點。

北京2015年5月13日電 /美通社/ -- 5月10日,由簡商社主辦的數據及應用,營銷之根本”的沙龍于北京舉行,集奧聚合(GEO)CMO 段培力博士受邀出席,和與會嘉賓分享了關于《互聯網大數據的挑戰(zhàn)和營銷應用》的一些觀點。

互聯網大數據面臨的挑戰(zhàn)

段博士講到,現今,大數據的挑戰(zhàn)主要來自于對大數據的定義。第一個是數據量要大。企業(yè)每天都產生很多數據,卻鮮有企業(yè)具備自己實時處理的能力。第二個是數據維度要足夠多。如人群畫像 -- 有正面、側面和背面,以及一個人的多重行為,如搜索行為、瀏覽行為和購買行為?,F在的問題是量都很大,但維度不夠多。就電商來說,只能看到自己電商站內的信息。而搜索引擎上,一個人搜了一個詞,一般只能知道這是一個臨時觸發(fā)的行為,有這么個意圖,但具體到他有怎樣的屬性,他有怎樣的行為偏好等,都不得而知。當把這些數據全部整合起來,都在一個人身上打通的時候,就會發(fā)現這個人360°都立體起來 -- 這才是大數據。GEO 運用的底層數據,就是“維度”。第三個是和當今的營銷需求有關系 -- 高效處理數據的能力。以前,數據從收集到應用,所需花費的時間非常長?,F在的品牌方希望能做到數據的實時處理。像金融類品牌的營銷對時效的要求很高。因為據可靠研究數據表明,超過72小時,數據就會失去時效性??梢?,面對大數據的浪潮,主要有三個挑戰(zhàn):第一,要搜集足夠多的數據;第二,維度也要足夠多;第三,高速、及時處理數據的能力。

互聯網大數據的營銷應用

關于數據的營銷應用,首先,大數據對傳統(tǒng)企業(yè)的洞察方面有深遠的影響。原來的數據都是結構化數據。比如這些數據是本來沒有的,針對性的設計問卷后,這種收集到的數據叫做結構化數據。大數據是什么?它不是為一個專門的目的設置的,是消費者自然形成的海量數據——無需特地去問誰什么時間、搜索、瀏覽、放進購物車的是什么。雖然大數據擁有眾多結構化數據所不具備的優(yōu)勢,但大數據也存在一定處理上的難題,如數據太多、雜音太大,需要強大的及時過濾信息、提取信息的技術能力。   

第二,DSP 的出現使得廣告模式發(fā)生了巨大的改變。DSP 主要是選“人”。這解決了搜索詞和 RTB 廣告位之間的問題?,F在的創(chuàng)意普遍零碎化,一個廣告可能有數十個創(chuàng)意,假設有五萬個關鍵詞,搜索不同的關鍵詞需要即時匹配不同的創(chuàng)意。那么,大數據的另一個應用就是把媒介、廣告創(chuàng)意以及人群,這三個看似孤立的點串聯在一起,這就是我們經常談論的“實時廣告”。

最后一個應用就是所謂的“衡量”。把一個從站外 PV、UV、點擊到站內到達頁、產品頁以及購買行為這個“漏斗”全部畫出來,其實不完全是一個技術問題。簡單來說,如果電商把它的數據關了,那么到了這家電商后,這個店就變成了一個黑匣子。那么,廣告主投了那么多流量,把客戶送到了店里面,但是至于是否買了東西不知道,幾個人買了也不知道,是誰買的還是不知道。那該如何評價效果的好壞呢?GEO 的大數據為這個問題提供了解決方案。GEO 底層數據能夠實現一站式、端到端的廣告效果衡量,特別是從廣告位到電商平臺購買轉化的衡量。即是說,GEO 可以看到這個店的流量是從哪些媒體來的,以及形成的瀏覽和下單情況。

還有一個應用是實現各方數據間的關聯。品牌方把客戶信息經過加密處理后,把購買數據給到 GEO,GEO 匹配上以后,找到他們網上的行為偏好,線下及店面的購物行為等,再把數據給到品牌方,實現完整的人群畫像。GEO 利用打過標簽的數據,能夠在很短的時間里面進行比對和匹配。這樣,充分激活企業(yè)既有數據,同時提升用戶體驗。

隨著大數據技術的迅猛提升和產業(yè)鏈條的不斷延伸,可以預見的是,未來大數據的應用必將帶來更多的商業(yè)機遇。

消息來源:北京集奧聚合科技有限公司
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