4月20日，UBDC全域大數據峰會 2016在北京舉辦。會議以“無數據不智能”為主題，除主論壇之外，分別設立了“數據化運營”、“數據營銷”、“IOT和O2O數據應用”、“數據開放與發展縱橫談”四個平行分論壇。
谷歌渠道業務部總經理張駿在“無數據不智能”的主論壇上，分享了谷歌在大數據時代營銷創新的經驗。他認為，大數據營銷的三個關鍵點是：從數據中發覺洞察，用洞察應用在營銷活動中，在多個媒體接觸點的傳遞個性化互動，衡量真正有效的KPI。
他進一步解釋，Google試圖在進行人群畫像時，會運營到用戶在過去7天 30天以及在當下時刻的行為進行綜合分析，為人群進行精準畫像。當然還有很多第三方 數據，這里的第三方數據也包括線上、線下，各種各樣 的看起來和營銷有緊密關系的，和營銷有一定距離的數據。
張駿在會上分享了谷歌的一組數據：在中國，谷歌目前搜錄成功的有27000多家的PC網站和10萬多個網站，谷歌可以廣告主信息推送到這些推點上。根據數據的驅動 ，我們實現創意的千人千面，進行個性化的互動。
在衡量真正有效的KPI環節上，張駿分享了谷歌數據歸一模型。簡單來講，可以分為兩步。第一，根據以往的數據來源的分析來建模；第二步根據建的這模型把整個營銷當中的功勞或者貢獻，或者是價值，把它分配到不同的營銷環節中去，從而實現歸一模型的建立。
歸一模型有很多種，既可以在一個渠道，從線上信息的獲取到線下實體店的，又回到線上完成交易。也包括在不同的渠道和不同的設備，在未來甚至還會覆蓋到智能家居、智能汽車，都有可能。
以下為張駿在UBDC全域大數據峰會·2016中分享的速記實錄：
剛剛開場的時候朋總提到了阿法狗，它在比賽當中戰勝了人類的著名棋手。我在這里用的一個心得或者我們內部分享說，這個勝利不是機器的勝利，可能我們聽到這個比賽勝利的第一反應是機器戰勝了人，我們不是這么認為的，是一群人戰勝了一個人，是大量的工程師戰勝了一個人是人類在某個細分領域的頂尖高手，這是3000多萬步下棋的走法的算法和數據的整理和運用，一群人的智慧戰勝了一個人。
今天整個論壇 的主題叫無數據不智能，用在這里也是很貼切 的，沒有數據，沒有辦法實現真正的智能，沒有真正的智能，很難戰勝某個領域里頂尖的高手。
剛才談到一群人的智慧戰勝了一個人的智慧，有一個普通人，他的大腦計算能力有多強？有一個數據是這么說的，每秒鐘一個正常人的大腦處理信息的能量有400個G，但是我們能夠真正感知到的或者關注的只有2K。那么2K相比較400G的能力，其實是幾乎被忽略不計的，這原因是說人的大腦會在那一瞬間把關注點聚焦在聚光燈下，而聚光燈以外的其它部分燈都關掉了。大家想象這聚光燈以外的地方都打亮的話，那是多亮，那人的智慧會發展到怎樣的境界。
回到今天的主題，大數據底下的營銷創新，我們營銷的一個目標就是讓每個人從事營銷的人的品牌和客戶的信息，要成為那個聚光燈下，而不是要成為周邊關黑的領域，那怎么實現？理想的世界在正確的時間和空間，把正確的信息傳遞給正確的人，這是大家做營銷的朋友進入這個營銷里面，這是一個目標，這是一個理想。在大數據的驅動之下，我們比以前任何一個時刻更接近這樣的境界，怎么能夠做到？我們只是從谷歌的角度跟大家做一些分享和討論，當然在座各位也可以有不同的觀點。
數據驅動 的營銷有三個關鍵的結點，第一個結點是數據的收集和整理，并且得出一些洞察。第二個結點是用這些洞察應用在營銷的活動當中，準確來講，在多個媒體的接觸點傳遞個性化的信息，進行個性化的互動。還有最后一個環節，你的營銷活動做完之后需要衡量是不是真正有效的。
接下來跟大家做一個環節一個環節的探討。首先，數據的收集整理或者洞察，數據的收集有哪些來源？有哪些渠道？有很多，今天我們講的是全域大數據，具體到營銷，有這樣三點來源。首先是第一方數據，假設在座各位代表某一個品牌或者營銷的廣告主，每一個品牌都有第一方的數據，包括網站的數據，線下CR的數據，這都可以經過整合應用到營銷的活動當中。當然，谷歌我們作為營銷伙伴，我們也有自己的數據，我們的PM跟我們講，當谷歌試圖在對一個人做人圖畫像的時候，我們的數據會對這個人過去30天，過去7天，以及在當下這個時刻，他的行為做綜合的分析，從而給這個人試圖畫出更精準的畫像。當然還有很多第三方數據，這里的第三方數據也包括線上、線下，各種各樣的看起來和營銷有緊密關系的，和營銷有一定距離的數據。谷歌在全球也保持著一個數據合作方面的開放心態，在全球有多家獨立的綜合的垂直領域里非常擅長的數據合作伙伴，和我們開放多種多樣的合作。
數據在營銷當中應用的幾個步驟，它包含了數據的采集，中間不同渠道數據的對比這樣的分集整理，也包括數據在具體營銷案例的應用和效果評估。最后希望我們在座的，以及更多的在國內從事數據的公司、朋友，我們可以一起探討，我們其實是一個開放的心態，我們也在中國不同的數據提供方做一些合作的討論。
在這個案例當中，我們可以看到谷歌體現的價值，我們是說把第一方數據、第三方數據和谷歌自有的數據做一個整合。還有數據的安全和透明，我們相信任何一家做數據的公司都會把自己的數據視為自己最寶貴的資產。在合作的過程中是不是安全也是非常這的一個環節。
第二個步驟，我們說的是在數據的驅動 下，在多個接觸點的個性化 互動，這里多個接觸點運用 到營銷當中，能不能讓用戶跟多個場景的時刻，你的廣告出現在它面前。中國，目前我們有成功27000多家的PC網站和10萬多個網站，我們可以把信息推送到這些推點上。下一個問題是找到這些接觸點之后，我們給大家看我們和合一品牌合作的案例，中間也體現出了這樣的趨勢和特點。
這個案例最后一句話是說根據數據的驅動 ，我們實現創意的千人千面，進行個性化的互動。第三個部分是衡量真正有效的KPI，我們講了那么多大數據的分析、洞察和應用，我們來看這個效果是不是真的有用呢？提高了效率呢？傳統意義上，從最早的CPI到現在的LOI，現在衡量的指標都存在，并不是非此即彼的，更多的向CPI，數據歸一模型的分析。我們來看一個生活當中的案例，這是一個投籃，我們衡量一支球隊是不是好，并不能完全看最后的進球得分這一個環節，還有很多，比如后場的運球、前場的欄板到最后的得分。具體到營銷當中也是一樣，除了最后的點擊之外，中間有很多營銷環節都在做它自己的貢獻，都在跟客戶做互動。在這個過程中，我們歸一模型顯得尤為重要。
歸一模型從最早的，大家把所有的功勞歸結于最后點擊的媒體或者投籃得分的人，以及我們更多的根據數據的驅動，簡單來講，兩步，第一，根據以往的數據來源的分析來建模；第二步根據建的這模型把整個營銷當中的功勞或者貢獻，或者是價值，把它分配到不同的營銷環節中去，從而實現歸一模型的建立。歸一模型有很多種，既可以在一個渠道，從線上信息的獲取到線下實體店的，又回到線上完成交易。也包括在不同的渠道和不同的設備，除了我們通常所說的PC、手機、平板，現在有些趨勢出現在手表或者智能電視，甚至還會覆蓋到智能家居、智能汽車，都有可能。
通過這兩個案例都能體現出來數據驅動 的營銷大致是三個環節，一個是數據的收集和整合分析，得到一些洞察，第二個，在洞察過程中，在多個媒體的接觸點，有更多個性化的互動，最后是衡量真正 有效的KPI，是否能實現數據的價值。
以上是跟大家分享的內容謝謝。
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