大数据营销向何处去:AdMaster的观点

标签:大数据营销AdMaster

访客:40799  发表于:2015-09-13 20:14:40

【编者按】9月11日,“AdMaster数据世界CMO峰会”在乌镇召开,来自国际、国内近百家知名品牌的营销负责人以及来自业内各主要机构的数据和营销专家汇聚乌镇,共同交流和探讨如何实现大数据营销的突破性发展。中国CMO俱乐部特将AdMaster CEO 闫曌的主旨演讲整理分享给大家,核心内容包括:

★对数据技术在营销领域的应用发展历程回顾和梳理;

★对下一步实现突破发展所面临的主要挑战做了分析;

★AdMaster在这个全新事业中的定位和愿景:成为贯穿各行业和领域的数据枢纽(Data Hub),通过安全、可靠的数据流通机制帮助企业应用和管理数据,从而提高商业价值。

2009,2012,2015:三个年份,开启三段数据科技历程

首先跟大家分享一下我自己的工作经历,以及相关的一些感悟。我毕业后先是在宝洁研发中心工作了两年,围绕着一件事情就是到底消费者需要怎样的洗衣粉产品,以及在实验室里面,到底哪些技术是可以被连接起来的。在这个过程当中,我自己也打上了两个宝洁人的烙印,一个就是基于数据的商业决策;第二个就是consumer first,品牌对消费者理解的水平,决定了你在市场竞争中能够达到的水平。

然后,我转到一家咨询公司,做的事还是跟数据有关,主要是整合数据和商业洞察,如何让数据能够影响业务。那一年我做了两个项目,都是汽车行业的。我们发现,企业当中有大量的商业数据,例如供应链的数据,财务相关的数据,销售相关的数据,等等,这些数据都实现了电子化,你可以非常快速地通过ERP把它们集中起来,但是营销相关的数据却相当的分散,分析起来非常不容易。所以我当时就想,如果有一天营销领域能够有一些公司把这件事情做了,这会是非常了不起的。这样一来商业数据的大饼就完整了。

2006年我下海投身到互联网创业的大潮当中,做互联网广告营销。头三年,为了生存,我们各种盈利模式都探索过,直到2009年。2009年无论是对我自己,还是对于数字营销行业而言都是很重要的一个年份。2008年以前绝大多数的数字营销广告都是按天去卖的,都是以截图作为广告有没有投出去的证据,基于数据的监测只能做到监测一点点击量,品牌所能掌握到的跟消费者互动的数据非常有限。我们可以把它当作为一个基数,用X表示,然后来看一下2009年发生的事情:

首先,2008年股灾之后,经济环境特别恶劣,同时互联网的普及率快速上升,品牌在数字媒体的广告投放增加。此时有一些品牌希望加强对数字营销效果的评估。我们也希望更多的掌握数据。当时Intel整合了他的小伙伴们,就是那些做OEM的笔记本电脑厂商们,一起去跟门户媒体进行谈判,经过差不多六个月的时间,所有的门户媒体都开放了。此后品牌能够掌握的跟营销相关的数据的量有了一个近千倍的提升。

第二个驱动力量是像ad network和视频这种按CPM模式售卖的媒体也开始在市场上崭露头角,做了大量的教育市场的工作,让大家越来越接受数据分析和效果评估的理念。那个时候我跟我的合伙人洪倍做了一个重要的决策:我们all in,把其他所有跟这件事情不相关的,或者有矛盾的事情都不要做了,来专注来做这样一件事情。我们希望能够成为一个“currency”(货币),成为买方和卖方之间一个信任的桥梁,我们希望能够做一个好的裁判。于是就开启了AdMaster的数据旅程。

2012年前后,数据有了一种爆炸式的飞跃。这主要是社交数据的爆发所导致的。自诞生之日起,社交数据的体系就是非常开放的,任何人都有机会获取和了解到消费者丰富的在线行为,例如,他喜欢什么,他跟品牌之间是否有过互动,他的兴趣是什么,他最近在想什么,他的心情怎么样,……你可以非常清晰地描绘出消费者的一个profile(轮廓特征),以及找到消费者与品牌之间的联结。在这个时期,数据的价值进一步被市场认可,困难的地方在于,数据跟营销数据的结合还比较弱,我们做过一些尝试,有一些小范围的打通,但是到今时今日为止还存在困难。

过去两年,有两个特别大的一个趋势在驱动数据技术领域的发展,一个是移动,移动的出现使得数据的多样性、规模、时效性都有了一个质的飞跃。而且移动有一个好处,就是他特别的个人化,没有人会愿意跟别人分享你的手机。这也使得品牌有了更多的机会去真正地理解他们的消费者,拉近和他们之间的距离。

第二就是程序化的趋势。举一个可能不太恰当的例子,滴滴、Uber这种移动程序化软件,使得打车这个过程变得如此简单。对于整个营销行业而言,程序化可以说给了我们一次做出像滴滴、Uber一样牛逼的事情的一个机会。

另外,程序化里面有一个特别特别好的理念,就是以消费者为中心,以人为本。这也使得我们对于数据的重要性又有了一个更加更加深刻的认知。

AdMaster的定位:Data Hub

在上面这个我们回顾的过程当中,数据的规模、多样性和可得性,以及数据所能够创造的价值都在不断演变,而AdMaster作为这个行业当中的一个player,我们自己的角色也在不断调整。现在,我们非常希望能够成为一个data hub(数据枢纽),能够帮助品牌把营销相关的各种各样的数据非常好地整合和管理起来,能够成为业界去互联互通的一个桥梁。

在过去的3月~6月,阿里巴巴、腾讯、百度召开了大大小小的各种会议,都在谈一件事情:他们都准备把他们自己的数据金矿整合和开采起来,希望可以帮品牌在商业世界里取得成功。大家先把自己的内功炼好,然后一起坐下来想办法看怎么样能够有一个convergence(融合),来共同创造更大的价值。

今天的股市这么寒冷,跟2009年的时候异常的相像。在这种情况下,大家可能会更加愿意开放,更加希望一起来把一件事给做成。所以我心里有强烈的一种urge(迫切的希望),我特别想呼吁大家在这样一个时刻好好的思考一下,看清楚这样一个趋势。

下面介绍一下我们设想的Data Hub的概念,这五个圈我先从蓝色,也就是AdMaster赖以生存的效果评估和分析讲起。

首先我们希望能够帮助品牌建立与业界的一个高度的互联互通。从效果评估的角度,我们希望能够跟所有的平台,所有的设备,不管是移动的,还是PC的,智能电视,以及未来的智能手表、智能汽车,只要它能成为一个媒介的载体,我们都希望能够帮助品牌跟它营销相关的数据整合在一起。而且我们目前也不仅仅局限在中国,而是希望跟全球的数字媒体的平台都实现这样的对接。这是第一步。

第二步,基于cookie的映射,基于移动ID的映射,以及各种在程序化购买生态里面所用到的互联互通的技术,我们希望能够完成跟AdExchange,DSP(例如悠易互通),搜索引擎(例如百度),以及还有一些自身具有了程序化对接能力的媒体平台的对接。这样在我们做好评估工作的时候,就能够及时地将一些讯号传递给我们的合作伙伴,告诉他们哪些是有效的,哪些是无效的,这样大家就不用等到项目结束之后再说“我们下次怎么做好”,而是可以在上线第一天之后,第二天之后,就可以开始做一些动态的优化。

我们也希望能够把品牌的历史数据利用好,能够配合代理机构做好planning阶段的一些工作,能够让客户在一开始起点就比原来高,少犯一些可能别人已经犯过的错误。在创意阶段,我们也希望能够跟业界那些做得非常好的像程序化创意机构(例如筷子科技),或者是design house合作,把他们的这种能力也营造到我们整个的这样一个闭环的ecosystem里面去。

总之,我们的概念就是,如果行业当中有人能做得非常专精,做得非常好,我们就愿意跟他C&D(Connection and development),大家联结在一起,来共同推动整个数据流的运转。在这个系统里每一方各司其职,做好自己擅长的事情。

在Control & Deliver的阶段,中国跟国外有很大不同。我相信,在程序化购买和以受众为中心的大趋势下,这方面会迅速改观。

当这样一个闭环能够非常好的形成以后,我相信数据技术对于整个营销行业能够创造的价值会有本质上的提升。

未来1~2年克服三大挑战,迎接数据技术爆发性增长

目标是非常好的,梦想是非常美的,当然确确实实在实现的过程中我们会有非常大的挑战,而且有些挑战并不是一两家公司就能够解决的,而是需要汇聚大家的力量共同去推进。我这里边列出三个最重要的事情。

第一,数据如何可以在令买卖双方都放心的,安全的情况下完成交易。这就跟早年电子商务发展的前期,如果没有支付宝的创新,让买家跟卖家能够放心的交易和支付,这个数据流是很难启动的。所以我们也希望通过努力,能够找到这样一条路。

这条路怎么走,我现在也不敢说知道,但是我们已经有一些框架,需要大家的帮助和配合。我们希望看到,比如说腾讯有很多优秀的数据愿意给到海尔的时候,如何能让腾讯放心,这些数据是安全的,不会被滥用。这个过程当中可能需要有像AdMaster这样公司的配合,来让双方相信数据绝对不会有任何滥用的情况,甚至可能要及时的销毁。这样一个机制的建立,是未来两年行业迫切需要解决的一个问题。这个道路通了,就跟高速公路开通一样,才能够让数据在营销行业的价值创造变得更加顺畅。

第二,如何保证数据的透明度。如果要证明数据确实有用,就不能在里面夹杂很多虚假流量、作弊,所有这些噪音都有可能会影响到我们对于数据价值的判断。如何在多样分化的媒介消费环境下,能够让数据的真实性越来越高,而不是越来越乱,避免出现劣币驱逐良币的窘境,这个事情也非常重要。

第三,跨设备的用户身份识别。这个是特别大的挑战。有两条路,一条就是像腾讯这样拥有超强ID体系的老大哥站出来,然后汇聚行业的力量,形成一种标准。如果第一条,第二条是通过数据的挖掘,通过一些相对零散的拼凑,这种能力也可以被建立起来,只不过需要比较长的时间。

如果上面这这点都能够在未来的12—24个月形成的话,我相信在三年之后,数据技术爆发性的增长就绝对不是儿戏,而是实实在在的事情。

(本文由中国CMO俱乐部原创首发,转载请注明来源于微信公众号“CMO俱乐部”)

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