大資料：讓網路行銷更「聰明」大資料：讓網路行銷更「聰明」

線民劉洋來到一個B2C商城選包包，看了一會兒發現沒有合適的。 第二天卻在看其他新聞網站的時候再次看到這個包包的廣告。 於是又勾起了購物的欲望。 「奇怪了，昨天還覺得一般，今天卻覺得挺喜歡的。 」劉洋說。

這項反復跟蹤推薦的技術，就是行銷公司開發的所謂「到訪定位」技術，針對目標使用者進行再次行銷，其精准的效果要大大好于其他定向技術。 而這背後則是資料分析在起作用，將資料運用於行銷正改變著傳統傳播方式和消費者洞察方式。 這就要求企業在傳播過程中，更加精准地找到自己的目標使用者，把握使用者行為特徵。

2013年將會是大資料爆發年，作為以資料和技術為驅動力的互聯網行銷，大資料將為其帶來巨大的應用價值，也會在廣告行銷層面上説明企業做得更好。

日前，昌榮傳播集團與百度進行戰略合作，成為首家與百度達成戰略合作夥伴的廣告公司，雙方初期將重點在百度消費者搜索洞察研究領域開展深度交流與合作；而近期品友互動也推出了針對中小商業網路行銷的「品友大算盤」， 讓中小企業也可以借助大資料開展網路行銷。

擁抱大資料

在傳統媒體時代，電視臺的數量是幾百家，報紙的數量是上千家，雜誌的數量是數千家，而互聯網時代，網站的數量是數以百萬計，線民的數量是數以億計，而每個網站上每一天的互動行為則不計其數，因此，互聯網上的資訊和資料是海量的。

「這個資料大得驚人，如何挖掘到這些資料背後的規律，需要通過技術手段獲得。 海量資料的意義在於，雖然表像複雜，但是從本質去看，就很簡單了，找到資料背後的規律就會對溝通和傳播帶來價值。 」品友互動聯合創始人謝鵬表示。

在謝鵬看來，無論是百度、騰訊還是淘寶、新浪，每個平臺上都有海量的資料，即便是一個單一的媒體平臺，其資料也反映著線民的各種行為，例如百度的平臺上呈現的是線民的各種與搜索有關的行為，而淘寶上則顯示著線民的購買行為， 新浪的平臺上則可以看到線民的閱讀行為。

「我覺得這些行為都非常有價值，區別在於各自媒體上都有不同的互動行為，如果把這些不同平臺的資料都拼在一起，我們就會全面掌握線民的上網行為，這些行為包括網路行為、購買行為和點擊行為等。 」謝鵬說。

百度搜尋引擎行銷部總經理劉偉告訴記者，去年百度提出了一個行銷理念CIW，這也是在整合行銷之後提出的，CIW即是百度關鍵時刻搜索的方法論：第一是基於大資料的洞察；第二是基於對消費者的理解， 對媒介進行選擇並提供行銷策略和傳播策略；第三是怎麼進行更好的價值評估。

「百度之前在資料積累方面做的很多，但是怎麼應用這些大資料屬於沙裡淘金，如何為企業行銷做更好的説明，目前我們在共同研究這些資料。 」劉偉說。

對於眾多國內的協力廠商行銷傳播機構而言，很難會像奧美等大傳播集團直接收購和購買成型的資料公司，但是仍然可以通過其他方式擁抱「大資料」。

對於百度和昌榮傳播的戰略合作，昌榮傳播副總裁朱宏剛覺得通過百度向昌榮傳播開放資料，可以彌補昌榮現有研究資料中線上搜索資料方面的不足，深化消費者洞察，提高解決企業在行銷過程中品牌定位或傳播策略問題的效率， 給企業提供更加優質化和更加精准的傳播。

不同方式獲取大資料

未來的企業市場行銷費用的分配，除了部分品牌投放外，多數投放都將是大資料指引下產生的。 企業的消費群分佈在哪裡？ 企業的潛在使用者在哪裡？ 通過大資料找到他們分佈的地方，然後用有創意的投放形式讓他們成為企業的粉絲以及形成銷售。

在大資料行銷時代，任何投放帶來的點擊率、轉化率和銷售，都將以資料形式呈現，而如何利用大資料的價值，對於協力廠商機構而言，都是「技術性」的挑戰。 「平臺公司擁有海量的資料，但是他們通常並不分析資料，分析和挖掘的工作通常是由DSP（數位信號處理公司）來做。 」謝鵬說。

在大資料時代，平臺公司積累大資料，但是具體的應用和分析則是協力廠商的資料行銷機構和傳統行銷公司的事情，這裡邊就出現了一些不同的陣營，百度副總裁曾良告訴記者，在百度的合作陣營中，有幾種不同的類型， 一種是很多傳統的綜合性代理現在也在自己建立搜尋引擎的團隊，做大資料研究，例如一些國際傳播集團，他們通過收購成熟的資料公司來迅速彌補自身在這方面的短板，例如奧美集團、電通集團；還有一些傳統做搜尋引擎行銷的代理， 他們除了接觸互聯網行業以外的客戶，也願意為客戶提供綜合性的服務。

「像昌榮傳播這樣的傳統代理公司，現在也看中了互聯網媒體這一塊，他們有更強的意願做線上線下整合行銷。 我們在資料研究方面、服務客戶方式方面，線上上線下媒體投放模式方面有資源，雙方聯手對廣告主是非常好的事情。 」百度副總裁曾良表示。

而像品友互動這樣純技術型的DSP，其出身就是以大資料為基礎的。 「大資料行銷的核心在於對資料的挖掘和計算，這是建立在海量的互聯網資料基礎上的，因此，雲計算的概念很自然的就被引入到這個領域。 」謝鵬表示。

對於資料安全和隱私的問題，其實目前全球都沒有很好的解決辦法，奧美全球總裁SteveKing覺得這需要尋找平衡，一方面使用者需要個人化的資訊，這來源於對使用者上網行為的洞察；另外一方面，使用者也不希望這些資訊過度干擾到他們， 它需要建立一個平衡關係。 而這依靠技術也是可以解決的。

用技術挖掘大資料

某汽車客戶希望在南京針對對汽車感興趣的20~25歲的男性線民進行產品推廣，傳漾科技運用Samdata進行使用者行為檢索，通過相關關鍵字的檢索，查找出所有符合目標受眾的頁面，這樣聚合度很高，頁面會自動列舉出來， 通過廣告平臺Mediamatrix投放到使用者，根據成本和觸達頻次的綜合考慮，進行投放。

通過這次使用者行為檢索，在南京地區找到了將近20萬符合條件的使用者樣本，然後以富媒體的形式推廣到目標使用者，將展示頻次限定在6次，最後的綜合點擊率達到1.5%~2%，企業客戶對這次不到30萬元的廣告投放感到非常滿意。

事實上，對於海量的資料，如何進行運算和分析，這雖然是一個技術性很強的內容，但是不同公司也有著各自的核心競爭力。 例如，多數數位媒體的協力廠商機構在研究線民行為的時候，都是通過cookies的方式去跟蹤的，借助cookies做標籤來追蹤使用者的行為。

一般而言，數位行銷公司都會針對受眾資料庫進行分類管理，通過搜尋引擎、雲計算技術，分析使用者資料庫中每一個使用者的網頁流覽記錄，提取正文關鍵字，找到使用者興趣關注點，然後對使用者屬性進行多個行業大類、幾百個產品小類的細分管理。

「其實我們在做人的分析的時候從三個緯度來分析：第一個是人口統計學的屬性，這些屬性來自登錄使用者的資訊，比如姓名、年齡、性別、職業、收入等；第二個是地域屬性；第三個是心理系統層面的屬性。 」劉偉告訴記者。

舉一個簡單的例子，廣告主通過電視媒體的方式激發起了興趣，有興趣後的第一種行為可能是上互聯網搜索，搜索得到更準確的資訊，然後搜索之後產生點擊並指導消費，這就是一個非常有效的迴圈。

「我們要做的事情，就是能把這些行為有效地結合起來指導客戶投放，做電視投放的同時是否應該在搜尋引擎上投放，哪些關鍵字怎麼搜索或者組合。 實際上這樣的東西是通過資料整合計算出來的，對客戶制定跨媒體整合投放策略更有效。 」百度副總裁曾良說。