正如《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔·舍恩伯格所说,“数据是这个时代真正重要的东西”,如果能够通过有效的分析手段,为每时每刻产生这些数据的“人”描绘出更准确的兴趣与行为图谱,那么企业为之提供的服务,或者广告商提供的广告,就能更“贴心”与“个性化”,命中率也更为精准。
在峰会上,腾讯广告平台部助理总经理付强发表了“大数据驱动下的移动营销趋势”的主题演讲,在他看来,最好的营销决策,本质上来自于最好的数据、最好的分析和最好的执行这三者缺一不可的结合。
如何获得最优数据
到目前为止,人们在移动互联网上做的最多的一件事,还是获取资讯——这说明关于他们的喜好、行为描述的数据,有很大部分源自多媒体内容的浏览、观看和阅读。
维克托·迈尔·舍恩伯格认定,真正的大数据的来源是复杂的,是多样化的、混杂和多维度的。如果从这个角度去观察腾讯的内容业务,几乎囊括了人们对资讯的绝大部分需求。腾讯新闻客户端、天天快报、腾讯视频、QQ音乐等多元化的移动应用,使得腾讯能够融合各种场景,跨平台深入了解用户的兴趣和行为。
这种靠规模化、全方位的优质服务去“了解”、“细分”和“激活”用户的结果就是,用户越活跃,发生行为越多,腾讯整合跨平台数据后,为用户描绘的“画像”就越精准——这个研究结果将极大地帮助广告主,将他们希望传达的信息更为准确地送达用户。
付强认为,大数据分析运用到一定的阶段,会让我们在营销认知和方法定义上和产生不同于以往的结论。比如通过大数据分析从腾讯阅读端获得的用户洞察结果,就是和我们的常识大相径庭,大家习惯性的认为高收入人群一定会关注一些高大上的内容(比如时尚、新锐科技),但事实上他们更加关心的,是如何优化子女的教育,和如何提高自身修养。
细化大数据挖掘才能有更好的执行
付强在这个演讲中,为腾讯的大数据挖掘提出了一个新的概念,就是“知晓用户的场景”。这其实是对用户画像的进一步“细化”,也就是说,除去那些其他公司也在谈的,应该通过大数据分析充分了解用户的年龄、职业和各种偏好之外,腾讯还可以利用自己的技术优势和分析能力,去洞察用户在浏览或者消费内容时的使用场景,比如,用户到底在上班路上、卧室或客厅里,究竟感兴趣什么内容?他们究竟在每天的什么时段,使用什么终端或者通过什么平台来获取资讯?
这就让腾讯对用户的理解超越了过去简单的兴趣爱好描述,越来越接近他们的日常生活——大数据分析和挖掘一旦细化到这一步,就能够准确捕捉用户的瞬间兴趣。这样一来,对需要在移动端投放各种形式的广告或者需要在特定时点影响用户的广告主来说,他们所做的推送将会事半功倍,更为精确。
而大数据对场景化的分析对营销效果的促进是显而易见的。比如说,大数据可以确定用户只有在WiFi的环境下,才会推荐APP下载广告,大数据分析也会发现天气、交通等环境的作用,将对人的消费习惯产生重大的影响。
腾讯通过场景化的分析,获得和整合越来越复杂、多样化的、混杂和多维度的数据——有了这些优质数据,辅助以越来越细分和精确的大数据分析方法,再结合腾讯广告平台“整合投放、跨屏/跨平控制、可见曝光”等高效率的移动媒体执行机制和技术,广告主获得最好的“执行”是顺理成章的。
付强透露,腾讯未来会对大数据技术在场景和兴趣捕捉上的应用,进行更加深入的探索和研究。
大数据价值不只优化更在于拓展
大数据是最佳分析基础,这个观点已深入人心,但付强认为大数据更大价值还在于,广告主可以以此实现对新用户的拓展。
腾讯已经采用一种名为Lookalike(相似人群扩展)的技术——一种通过种子用户寻找类似人群的大数据方案。通过这个技术,可以最大范围地提升广告主对人群定向的搜索能力。
广告主只需要手动上传待扩展的种子用户,比如说已有客户的数据包(比如QQ号码池),腾讯就可以协助广告主锁定更大范围的类似目标用户群。
付强说,通过这个技术,实际上广告主可以在数亿海量腾讯用户内寻找潜在用户了。目前,这种挖掘潜在用户的模式已经成功地运用到了腾讯全系媒体资源。
对于这样的突出的进展,付强总结为简单的两点:一个是如何深度洞察,包括捕捉用户的瞬时兴趣,知晓用户的使用场景,其次是,如何进行人群拓展,发现潜在客户。
基于腾讯平台的研究和实践,付强提出了一个基于大数据的全新概念:大数据不只是对移动内容和营销效果的优化的方式,更加是广告主们一种犀利的新用户拓展利器。