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從行為分析到身份認證 大數據助推跨屏營銷

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2014-12-20 22:20:28 本文摘自:21世紀經濟報道

“很多公司還在單純的做第三方數據搜集、分析,以此判定包括年齡、性別等在內的上網人群特征,這種方式有很大的局限性。”悠易互通CEO周文彪近日接受21世紀經濟報道記者專訪時表示。

數字營銷曾踏著互聯網的浪潮極大沖擊了傳統的營銷模式,即通過在第三方網站(比如新浪、搜狐等門戶)布代碼,搜集、分析用戶行為,然后針對性投放廣告,因此,被視為一種更加精準的推廣營銷模式。

但在大數據時代,這種模式面臨的問題開始暴露。周文彪表示,根據瀏覽行為做數據分析是一個弱關系,不是強關系,悠易互通也曾做過三年嘗試,但去年發現,單純以第三方數據去分析,數據豐富度不夠,想要得到一些用戶的深度屬性,難度很大,導致廣告投放的精準度依然不高。

因此,今年悠易互通推出了“數據銀行”,引入品牌商的第一方數據,并通過與第三方數據的匹配,形成新的數字營銷模式。

數據銀行的核心便是從單純的對用戶行為分析升級為對用戶身份的認證,進而進行跟蹤分析。同時,在多屏時代,基于身份認證和后端的大數據分析,可以實現跨屏營銷。

數據銀行思路

“對廣告客戶的第一方數據和第三方數據整合,是我們做數據銀行要最先解決的問題。”悠易互通負責產品的副總裁蔣楠表示。

周文彪介紹說,數據銀行的大數據來源主要包括第一方數據(客戶網站上布代碼搜集數據)、自己的數據(去全網布代碼搜集分析的數據)、第三方數據(比如百度淘寶、新浪等)、垂直領域的一些數據供應商。

據了解,悠易互通的數據銀行模式首先是將代碼布到廣告客戶的官網和APP上,進行數據搜集分析,比如有1000萬個用戶點擊進入,首先要分析有多少人只是到達首頁,多少人進入到產品頁,又有多少人轉化購買了產品。

周文彪表示,第一方數據非常精準,因為瀏覽的用戶和品牌的關聯度很高,不只看過廣告,而是有足夠的停留時間,這樣分析的結果比在第三方平臺上分析的數據準確很多。但也有局限性,一般的品牌商自有數據量比較小,對于營銷遠遠不夠,所以要結合第三方數據。

在兩類數據結合的過程中,悠易互通加入了ID身份認證,既可以激活品牌商的原有客戶,同時以此又可以帶來增量用戶,并形成循環。

周文彪以一家汽車品牌商為例,該品牌商已擁有500萬的CRM數據,包括名字、住址、手機號、身份證號以及保養情況等,但最大的問題是這個數據庫沒有被充分運用起來,一直處于離線狀態,無法跟蹤這些用戶平時在線干什么。

悠易互通則通過對這500萬客戶的手機號加密,然后去自己的數據庫中(同樣積累了大量加密手機號)匹配,一旦確定為同一個用戶,便會給該用戶賦予一個悠易互通的ID。當該ID在其它網站瀏覽時,便可實時跟蹤,并結合CRM離線數據庫,了解用戶的需求,比如該保養或換機油了,精確地推送給用戶。周文彪稱,通過這種方式已為該品牌商激活300萬用戶。

而對于增量用戶,周文彪表示,因為這300萬用戶的全網行為都可分析,便可以總結出這些用戶的在線行為特征,然后再去第三方數據庫中尋找一批行為特征相似的人群去投放汽車廣告,比如面向3000萬潛在用戶投放,如果有500萬用戶到4S店試駕或購車,又可以進入數據庫,“用300萬現有客戶去找潛在的客戶,這是一個很有效的方法”。

由此,圍繞數據銀行形成“第一方數據庫挖掘——匹配ID——跟蹤全網行為——總結特性——尋找類似用戶精準投放廣告——新數據進入第一方數據庫”的循環模式。

跨屏營銷場景

百度展示廣告事業部產品總監沈昭陽在悠易互通一次發布會上公布的一組數據顯示,中國65%的用戶擁有電腦、平板、手機甚至更多的設備,他們的行為大量分散在各種設備上。同時他稱,PC流量的自然增長速度無法承載產品所需要的增長速度,PC不可能做到流量的翻倍增長,因此只從PC深挖,已經看到了局限性。

多屏時代的用戶行為變化必將激發出新的營銷模式。周文彪表示,不同的終端擁有不同的ID,以前會認為不同的終端設備后面是不同的人,但在多屏時代,不同設備背后可能是一個人,如果還按照以前的模式投放廣告,勢必會造成資源浪費,跨屏營銷就是要確定用戶正在使用哪個屏幕,并且以差異化的方式將相關產品推送到正在使用的屏幕上。

但要實現跨屏營銷,背后依然需要大數據的支撐。周文彪稱,今年對一群用戶的行為數據分析發現,同一個人,閱讀行為發生在手機上的頻次遠遠高于PC,而在對汽車、家電信息的獲取上,PC端的使用量遠遠高于移動端。傳統模式下,汽車品牌商分析移動端數據時,就會認為該用戶是一個閱讀用戶,而不是一個汽車相關用戶,就忽略掉了,但這個人可能就是一個汽車發燒友,只是在其它屏幕上進行相關行為。

解決這一問題,依然是通過統一ID的方式,即通過ID賬號實時跟蹤用戶行為,形成大數據,以此綜合分析判斷使用多屏的用戶屬性。悠易互通是百度移動流量僅有的兩大DSP合作方之一,百度旗下的音樂、地圖等應用均在PC端和移動端實行統一ID賬號,悠易互通在與其流量交易平臺對接時,該ID信息進入悠易互通平臺。

但從目前來看,并非每家大平臺都開放這部分數據,因此周文彪稱,另一種方式是通過IP號段,在同一IP號段下,即使不同的屏幕也可判斷可能是一個人,成功率沒有第一種準確,但也能達到60%到70%,在互聯網營銷領域,這個水平已經很高了。

周文彪稱,跨屏時代的數字營銷,最大的難點還是技術,對大數據分析能力要求非常高。

關鍵字:數據整合營銷模式

本文摘自:21世紀經濟報道

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從行為分析到身份認證 大數據助推跨屏營銷

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2014-12-20 22:20:28 本文摘自:21世紀經濟報道

“很多公司還在單純的做第三方數據搜集、分析,以此判定包括年齡、性別等在內的上網人群特征,這種方式有很大的局限性。”悠易互通CEO周文彪近日接受21世紀經濟報道記者專訪時表示。

數字營銷曾踏著互聯網的浪潮極大沖擊了傳統的營銷模式,即通過在第三方網站(比如新浪、搜狐等門戶)布代碼,搜集、分析用戶行為,然后針對性投放廣告,因此,被視為一種更加精準的推廣營銷模式。

但在大數據時代,這種模式面臨的問題開始暴露。周文彪表示,根據瀏覽行為做數據分析是一個弱關系,不是強關系,悠易互通也曾做過三年嘗試,但去年發現,單純以第三方數據去分析,數據豐富度不夠,想要得到一些用戶的深度屬性,難度很大,導致廣告投放的精準度依然不高。

因此,今年悠易互通推出了“數據銀行”,引入品牌商的第一方數據,并通過與第三方數據的匹配,形成新的數字營銷模式。

數據銀行的核心便是從單純的對用戶行為分析升級為對用戶身份的認證,進而進行跟蹤分析。同時,在多屏時代,基于身份認證和后端的大數據分析,可以實現跨屏營銷。

數據銀行思路

“對廣告客戶的第一方數據和第三方數據整合,是我們做數據銀行要最先解決的問題。”悠易互通負責產品的副總裁蔣楠表示。

周文彪介紹說,數據銀行的大數據來源主要包括第一方數據(客戶網站上布代碼搜集數據)、自己的數據(去全網布代碼搜集分析的數據)、第三方數據(比如百度淘寶、新浪等)、垂直領域的一些數據供應商。

據了解,悠易互通的數據銀行模式首先是將代碼布到廣告客戶的官網和APP上,進行數據搜集分析,比如有1000萬個用戶點擊進入,首先要分析有多少人只是到達首頁,多少人進入到產品頁,又有多少人轉化購買了產品。

周文彪表示,第一方數據非常精準,因為瀏覽的用戶和品牌的關聯度很高,不只看過廣告,而是有足夠的停留時間,這樣分析的結果比在第三方平臺上分析的數據準確很多。但也有局限性,一般的品牌商自有數據量比較小,對于營銷遠遠不夠,所以要結合第三方數據。

在兩類數據結合的過程中,悠易互通加入了ID身份認證,既可以激活品牌商的原有客戶,同時以此又可以帶來增量用戶,并形成循環。

周文彪以一家汽車品牌商為例,該品牌商已擁有500萬的CRM數據,包括名字、住址、手機號、身份證號以及保養情況等,但最大的問題是這個數據庫沒有被充分運用起來,一直處于離線狀態,無法跟蹤這些用戶平時在線干什么。

悠易互通則通過對這500萬客戶的手機號加密,然后去自己的數據庫中(同樣積累了大量加密手機號)匹配,一旦確定為同一個用戶,便會給該用戶賦予一個悠易互通的ID。當該ID在其它網站瀏覽時,便可實時跟蹤,并結合CRM離線數據庫,了解用戶的需求,比如該保養或換機油了,精確地推送給用戶。周文彪稱,通過這種方式已為該品牌商激活300萬用戶。

而對于增量用戶,周文彪表示,因為這300萬用戶的全網行為都可分析,便可以總結出這些用戶的在線行為特征,然后再去第三方數據庫中尋找一批行為特征相似的人群去投放汽車廣告,比如面向3000萬潛在用戶投放,如果有500萬用戶到4S店試駕或購車,又可以進入數據庫,“用300萬現有客戶去找潛在的客戶,這是一個很有效的方法”。

由此,圍繞數據銀行形成“第一方數據庫挖掘——匹配ID——跟蹤全網行為——總結特性——尋找類似用戶精準投放廣告——新數據進入第一方數據庫”的循環模式。

跨屏營銷場景

百度展示廣告事業部產品總監沈昭陽在悠易互通一次發布會上公布的一組數據顯示,中國65%的用戶擁有電腦、平板、手機甚至更多的設備,他們的行為大量分散在各種設備上。同時他稱,PC流量的自然增長速度無法承載產品所需要的增長速度,PC不可能做到流量的翻倍增長,因此只從PC深挖,已經看到了局限性。

多屏時代的用戶行為變化必將激發出新的營銷模式。周文彪表示,不同的終端擁有不同的ID,以前會認為不同的終端設備后面是不同的人,但在多屏時代,不同設備背后可能是一個人,如果還按照以前的模式投放廣告,勢必會造成資源浪費,跨屏營銷就是要確定用戶正在使用哪個屏幕,并且以差異化的方式將相關產品推送到正在使用的屏幕上。

但要實現跨屏營銷,背后依然需要大數據的支撐。周文彪稱,今年對一群用戶的行為數據分析發現,同一個人,閱讀行為發生在手機上的頻次遠遠高于PC,而在對汽車、家電信息的獲取上,PC端的使用量遠遠高于移動端。傳統模式下,汽車品牌商分析移動端數據時,就會認為該用戶是一個閱讀用戶,而不是一個汽車相關用戶,就忽略掉了,但這個人可能就是一個汽車發燒友,只是在其它屏幕上進行相關行為。

解決這一問題,依然是通過統一ID的方式,即通過ID賬號實時跟蹤用戶行為,形成大數據,以此綜合分析判斷使用多屏的用戶屬性。悠易互通是百度移動流量僅有的兩大DSP合作方之一,百度旗下的音樂、地圖等應用均在PC端和移動端實行統一ID賬號,悠易互通在與其流量交易平臺對接時,該ID信息進入悠易互通平臺。

但從目前來看,并非每家大平臺都開放這部分數據,因此周文彪稱,另一種方式是通過IP號段,在同一IP號段下,即使不同的屏幕也可判斷可能是一個人,成功率沒有第一種準確,但也能達到60%到70%,在互聯網營銷領域,這個水平已經很高了。

周文彪稱,跨屏時代的數字營銷,最大的難點還是技術,對大數據分析能力要求非常高。

關鍵字:數據整合營銷模式

本文摘自:21世紀經濟報道

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