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数据商业化的挑战

2017-09-05 来源:市场部网

在数据化时代,单一的、片面的数据营销只是猜测性营销,只有将多元化的用户轨迹进行整合才能真正实现智慧营销。
剖析数据应用多样性
大数据时代,大家讨论的最多的就是数据怎么应用?对TalkingData来说,数据的应用从方向来讲分为三大部分,第一部分核心是围绕用户的洞察;第二部分是利用数据与数据结合,体现为数字化广告的形式,这其中除了用户洞察以外,更多的是做用户定向的精准营销,比如现在经常提到的程序化广告。最后的第三部分,是整个环节的监测和分析。
对这三大类应用进行拆分,就会有不同的小场景和应用。在洞察部分中分为两类。
一、媒体洞察,使用的策略更侧重利用数据来寻求最适合的媒体做营销,与传统自行选定媒体布局方式差异较大;
二、人群洞察,人群洞察更多的是找到其特征,这些特征往往是指导营销活动的方向。
洞察分为两个子功能体现数据的应用,在投放过程中做相关客群的构建、挖掘、定向等。不单单是找到适合的媒体,更是要真正去找到目标客群,围绕客群在广告中做定向营销,这一部分数据的应用就包括了如何定位和如何挖掘。后期对营销效果的监测分析和优化,也是数据的应用。
以上几个步骤形成一个完整的数据应用闭环,每个分支下都会有小环节,每个环节都会相互影响,TalkingData也是这样的一个演化路径。
 
“标准化”与“定制化”共存
第一个是更标准化。整个移动互联网市场的数据种类非常多,而且相对也非常复杂。应该通过清洗和加工使数据标准化,并且设置一定的技术门槛。TalkingData每天能够采集近80亿位置点的数据,将这些数据直接投入应用是不现实的,所以一定程度上必须要进行标准化。
TalkingData有很多算法逻辑,例如能够判断用户事实上是偏男性还是偏女性,而且这些算法逻辑会进行日常更新和迭代。这都是标准化的部分。
第二个是更定制化。这与标准化在一定程度上是相互冲突的,更标准的数据其实很难说更定制,但TalkingData的优势是将这两方面分得很清楚。举例来说,通过数据采集可能采到移动终端的运营商信息,那应该不是联通、就是移动或是电信。但事实并不是这样,国内基本上70%是安卓机,但安卓并不规范,很有可能这个终端的运营商信息也并不标准。TalkingData会为用户做标签,应用标签的整个架构也应该是标准化且能够工程化,包括标签的逻辑也应有迹可循。
数据定制化能提供更强的灵活性,而数据标准化则会大大提升效率,想更好的应用数据,既需要灵活性也需要高效率。例如要叠加时间、位置、业务场景的逻辑,再应用数据,这一部分需要具备灵活性和数字化的能力来综合服务。所以标准化和定制化要并存才能够做得更好的。
 
从智慧数据看到未来,期待共同发展
“数据改变企业的决策方式,数据改善人类自身和环境。”这是TalkingData的愿景。现在人类生活变得越来越数字化,数字化背后就意味着每天都在产生很多的数据,不仅是线上线下有大量的传感器,每个人的生活场景也与数据息息相关。
做精准营销的目的,是为了减少无效营销所带来的困扰。比如用户收到一条广告,可是这个广告对用户来说毫无价值,这就是无效的营销。TalkingData能提供降低这些广告出现的服务,帮助广告主节省营销成本,同时提升用户体验,这对我们所有人来说都是件好事。
TalkingData希望打造一个数据闭环。从一开始收集数据,到数据应用,再到效果监测和后续优化,实现整个数据链路的闭环。客观来讲,这个链路还没有很好的打通。国内的媒体、监测方、广告主等更多只愿意提供数据的统计值。如今数据的闭环仍是一个殷切期盼,还没有完全实现,但TalkingData能够感受到这个环境在变得越来越好
TalkingData围绕生活场景用数据做出改变,而这些改变也不单单是围绕营销本身。例如TalkingData利用移动端的数据与城市规划合作,帮助对北京交通、人口迁移等方面进行调整和优化,打造更好的城市环境和规划管理。
帮助客户转型升级为数据驱动型企业,带来商业价值的提升,这是TalkingData一直不变的目标。在业务重心上,TalkingData也跟着市场在不停作出调整和改变,2017年上半年TalkingData致力于数据应用与产品工具打磨;下半年TalkingData将拥抱更开放的心态,进行能力开放,做一个开放的连结器,不仅是围绕TalkingData的数据和能力,也希望能联合各行业各领域中具有影响力的企业,联手打造更好的生态。
从目前来看,整个行业离大数据真正商业化还有一段距离,这也反映着行业的现状。当数据只局限在各个公司内部,不能进行良好的沟通,就很难体现数据价值。TalkingData愿意进行能力开放,愿意帮助企业连结各方的能力,同时愿意接纳更多的数据进来,相信这才是行业更加需要的市场与平台的发展方向。






 
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