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大数据就是占有数据?错,如何使用更重要!
2021-03-29 09:22:51
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大数据就是占有数据?错,如何使用更重要!

置身于当下的每个营销峰会,人们讨论的焦点都绕不过这两个字。台上的演讲嘉宾中,开始有了越来越多互联网的身影,从他们口中蹦出的专有名词也不再为传统广告人熟知,每个广告主看起来都开始更关心效果而非创意。


种种迹象表明,广告的变局正悄然开始。


没有人会否认大数据对广告营销的重要性,但也没有人能否认,随着数字营销进程的不断加快,传统营销的经验已经不适用于这个新的时代。广告主们正走入“无人区”,它们亟需一套新的方法论解决营销过程中产生的全新的难题:如何解决数据孤岛?如何把数据应用于实战?以及,如何在最大程度上挖掘出每个数据的价值?


从广告营销公司的层面来说,一套营销方法论同样重要,这是它们应对数字化时代的良方,否则就有被甩下急速行驶列车的可能。尤其当你知道身处一个目的地满是掘金机会的列车时,谁也不愿意中途下站。


作为一家移动广告平台,多盟对数字化时代有着更深的理解。与鳞次栉比的纯技术公司不同,凭借自身对移动互联网营销的深入理解,它的数字营销方法论天然带着更多服务的基因和对营销变化更精准的洞察。


在今年的GMIC上,蓝色光标集团副总裁、多盟总裁边嘉耕受邀做了《数据赋能,营销智能》的演讲。这场演讲向人们全面阐释了多盟的一套名为“DATA+”的系统化解决方案,通过这套方案,多盟能够为每个客户提供定制化的数据及策略解决方案,并提供面向策略、运营和营销管理的咨询服务,而这为那些处于困惑中的广告主们指明了方向。


选择多盟这样一个移动营销行业中数据运用领先的公司作为案例,可以管窥广告营销公司未来该如何应对席卷而来的数据浪潮,并且怎样在其中腾挪移转争取出自己的生存空间。


媒体驱动vs数据驱动


在这场主旨演讲中,边嘉耕提到多盟成立的这七年,也正是移动营销从“媒体驱动型”向“数据驱动型”转变的时期。这让很多广告主及营销公司感同身受,因为这个洞察与他们的切身体会完全吻合。


从历史的维度去看,早期的广告营销公司往往通过掌握媒体资源构建起自己的壁垒。所以,以往判断一家公司是否有价值的标准在于它是否能与更多的媒体建立起合作关系。在高度数字化之前,广告投放遵循着工业时代的经验进行:大投入、多媒体、饱和式攻击......我更愿意将这个阶段定义成“粗放式”的广告经营模式。


但当技术的进步让广告主和媒体能够精细化操作每个流量和接触点之后,媒体资源以外,在实操层面使用数据的能力也开始变得至关重要。


在多盟团队看来,市场中从不缺乏数据,不同的市场主体也都在纷纷构建自己的数据库。但一个不幸的现象是,数据越多,孤岛越多。“DATA+”中的重点在“+”,而不是“DATA”,这意味着如何打通、管理和分析数据是更为重要的,只有这样才能帮助品牌抓住实现生意持续增长的机会。


这已经成为了行业痛点,一个最新的例子是,具有指标意义的可口可乐公司直接用首席增长官取代了首席营销官。


在多盟的构想中,DATA+应该在数据上形成一个闭环,并且在实践过程中根据市场反馈螺旋迭代、向上发展。目前的核心产品模块包括三大类:前端是基于互联网行为数据的营销策略推荐,中端是数据驱动的营销管理系统,后端是提供端到端的闭环数据服务方案。从策略、管理到服务,数据真正活起来了,它的价值能够反复被挖掘,直到最大化。


边嘉耕用了三个标签阐述对团队的定位:广告狂人之外,他们还是技术达人和数据专家。他的定位也反映出未来广告营销公司的一个发展趋势:数据和技术能力将成为比拼的关键战场,不管对于4A这样的巨兽还是技术公司均是如此。


总的来说,数据已经不再仅仅关系着最后的投放环节,还开始影响广告公司的前端创意以及与广告主的沟通交流。高举数据的大旗,并真正脚踏实地地思考营销方法论的革新,从广告主心态的转变以及技术的演进史思考,这么做都势在必行。


占有数据vs使用数据


现在的广告主容易陷入这样一种迷思:认为大数据的重点是“大”,所以对数据的重视只限于收集和存储的层面。但实际上,中国的数据市场割裂非常严重,广告主手上只握有一方数据,更大量的数据集中在互联网媒体手中,但这些媒体对于营销的经验并没有深耕多年的专业公司来得充足。


到头来,广告主的大数据,从收集的角度来讲量不够大,从使用的角度来讲效果也不够好。

多盟认为这给广告营销公司提供了难得的机会:在品牌对数据不了解、媒体对营销不了解的背景下,站在广告主一方的专业公司能够帮助企业对数据建立更清晰的认知,也能更合理化地运用。


人们对广告营销公司推动大数据的质疑,往往集中在能掌握多少数据,对数据的控制力有多强。但实际上,相较简单地占有数据,使用数据才是更关键的环节。


从某个层面讲,《大数据时代》这本具有指标意义的书提供了一些不太完善的观点,譬如认为数据量越大越好。但实际上,漫无目的地追求数据量不太聪明,庞大的数据规模反而会降低分析效率。坦白讲,大数据拼到最后不是比拼谁多,而是在数据赋能之前如何为数据赋能的能力。


以广告发布前的A/B Testing为例,DATA+的解决方案中对数据进行了相当精细化的处理。面对同样的一个数据集,多盟可以从目标受众、创意呈现、体验路径、产品组合/促销方案四个维度深挖价值。


而在针对目标受众的分析中,DATA+首先会将消费者划分出几个不同的子集,并分别从互动、点击、拉新等层面