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沙龙回顾 |大数据精准营销且看运营商如何玩

近年来,无论你在刷微博、微信朋友圈、QQ空间、小窗口等等,都会在无疑中看到广告,而且那条广告还是你关注的,恭喜你,你被精准营销了。最高境界的精准营销,无限趋近于“私人订制”。此时,每个用户收到的广告都是量身定制的。这是无数广告业者正在追求的境界。

6月29日晚,中国电信北京研究院灯塔大数据产品线产品总监、CDA二级数学建模师——钱兵,就《大数据时代的广告精准营销》与大家分享运营商数据在助力广告精准营销和效果评估方面的心得,为大数据百人会社群带来一个多小时的精彩演讲。

当前在各类数据资源市场鱼龙混杂良莠不齐的大环境下,电信大数据作为覆盖率和数据质量较高的数据来源,在金融、广告、营销等领域正逐步地被广泛应用。

对于商业市场的用户来说,选择数据资源优质可靠,分析指标完善,数据分析能力强大的数据平台成为重要决策要素。

钱兵老师从运营商大数据领域在广告效果评估和精准营销上的定位,运营商对外提供服务和数据的能力,近两年灯塔大数据在娱乐领域的实行案例,以理论联系实例为我们做出描述。

十足的干货、结合案例的讲解方式,专业的视角和独到的解读吸引了近六百人次在线观摩学习。

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此次沙龙录音内容以第一人称整理。

运营商大数据领域在广告效果评估和精准营销上的定位

运营商里面的大数据做广告效果评估在市场上是什么位置,主要分为两大类,一类是传统的研究公司,他们很早之前就在通过传统的调查方式研究方式做效果评估而且各家都有很完善的评估体系以及投放策略;

另一类是BAT这些大的互联网公司,他们从传统研究领域里面挖了大量做研究岗位的人群,通过运用大数据技术来做现在的一些传统业务的研究。比如消费者洞查、营销、效果评估。

那么现在这些网络公司跟电信运营商比起来他们的研究能力和数据能力都在运营商之上。我们运营商的优势在于数据和维度优势

包括但不限于以上几家公司

在运营商数据融合上,由固网及移动管道数据(DPI)、用户注册信息(CRM)、流量及话单数据(ODS)以及移动位置数据(信令)组成的电信数据,加上涵盖电商、视频、触媒以及汽车等的互联网数据,以及包括教育、工商、航空以及公安等的第三方数据,这三大类数据共同组成了当前的运营商数据资源库。

在技术创新方面,AdFun使用的ID关联模型,基于BigGraph技术构建,采用图数据库(Neo4j),进行数据存储和模型计算,并可实现DPI数据内的多种用户ID关联,识别用户上网模式,并可帮助打通电信外部数据源。

运营商对外提供服务和数据的能力

目前给泛娱乐领域提供的客户服务是将运营商的数据做清洗,服务的内容是针对广告投放的场景,定位于特定的目标客户,而不是针对全网民做投放以及效果评估。

当前运营商对外主要目标客户在于4A公司、媒体影视公司、视频网站、自媒体、市场研究公司、行业咨询公司等。

从特定客户的收视指数排行模块,提供圈定用户的所观看的电视剧、电影TOP10榜单,以及每部电影或电视剧的收视指数。

在媒体渠道排行榜模块,我们将提供圈定用户所使用的渠道媒体TOP排行,包括媒体渠道大类的使用排行及占比情况,以及每一类媒体渠道的排行情况。

同时,通过各媒体渠道的转化率、覆盖率、目标人群重合率来辅助广告商进行投放决策。接下来通过对用户性别、年龄、学历、收看节目时间分布、浏览电商时间分布等五大块对其进行营销效果评估。

最后通过每个媒体除上节目的商业价值指数计算出该媒体/节目所有观众商业价值指数的均值。

除了媒体商业价值,我们还在探索明星商业价值,客户定位为需要跟明星合作的相关行业,如影视行业、传统品牌代言等方面。

近两年运营商大数据在娱乐领域的实行案例

在合作的经典案例中,我们选择了国内某著名影视集团。我们与该影视公司基于双方优势资源和能力,打通在影视剧产品上从人群圈定到营销效果评估的全链路解决方案服务,服务内容主要包括以下几大部分:

  • 合作时间:2015年11月至今;
  • 用户洞察:人口属性、位置等;
  • 观众网络行为分析:收视情况分析、购物偏好、汽车行为等;
  • 观众媒体渠道分布:提供所圈定人群所使用的媒体渠道的排行;
  • 广告效果评估:TOP10的门户、网站、公众号广告的认知指数和转化率;
  • 节目商业价值:提供渠道、电视剧、电影的商业价值排名;
  • 明星商业价值:提供明星关注度、商业价值排名;

在大数据分析部分,以热播剧《欢乐颂》为例,通过对《欢乐颂》观众人口属性,观众收视时间分布,观众兴趣指数以及观众网络行为分析等各项指标进行大数据分析,我们了解到在该电视剧的观众人口属性中,女性观众多于男性,观众普遍为年轻人,观众的职业较为分散,而且观众学历较高。

在该电视剧观众网络行为分析中,我们可以看到,社交网络和在线社区指数远高于其他网络行为,说明社交网络和在线社区已成为人们生活不可或缺的一部分。

该自有剧观众在电商平台浏览最多的为电脑办公和手机,说明该剧观众中,采购、行政、认识、管理类职业占较大比重,且电商浏览行为主要来自这部分观众。

在大数据盛行的时代,大数据产品也如雨后春笋在产品市场中规模化的扩大,这些产品是否真的具有稳定可靠的大数据资源,是否具有高效高质的数据分析工具,是否真的能够针对需求分析出切实有效的产品报告,这些都是值得大数据使用方在选择大数据产品时最首要考虑的问题。

Q1:电信数据来源如何解决https加密的问题?

当前没有很好的解决办法,在技术上通过一定的行为识别技术,预计在下办年将在一些APP上进行尝试。

Q2:移动,联通,电信三家运营商之间的数据是否是打通的?

这是当前都希望打通的,目前只有在特定领域由其他政府部门或一些大型的企业来主导整合。

Q3:消费能力考虑了哪些因素?

分简单的算法和复杂的算法,简单的算法是基于一段时间内一家电商的消费数据进行计算。复杂的算法是需要将线下数据和人存在在一起,目前只存在于理论上。

本文分享自微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-07-03

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