PPT干货 | 中国电信的大数据探索:媒体营销及效果评估实践

2017年6月22日,由大数据产业联合会主办,清数D-LAB承办的《清华大数据思享会》在学研大厦圆满完成,来自中国电信北京研究院灯塔大数据产品线的产品总监钱兵,在会上分享了中国电信在泛娱乐大数据媒体营销领域的探索与实践,包括如何利用电信大数据进行用户洞察、媒体商业价值评估、广告精准投放及营销效果分析,并与在场观众深入探讨了灯塔在电信大数据方面的技术创新与场景应用。

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。

拥有7年数据分析和挖掘工作经验,5年大数据领域的研究经验,目前主要从事大数据在媒体营销效果评估、影视节目商业价值的研究与产品开发工作的钱兵,在对泛娱乐媒体营销效果评估AdFun的相关介绍中主要谈及以下三点:

1、打造同源数据差异化能力,建立行业合作共赢生态

灯塔大数据基于电信运营商数据,打通娱乐、电商、汽车、房产、旅游等多领域,智能电视IPTV、PC、移动三个终端的数据资源,建立真正的同源数据;同时采集线下人群的位置信息,做到线下同源。

但在营销效果评估理论上,需与行业客户共同合作,提升营销效果评估的研究能力。

在运营商数据融合方面,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灯塔大数据资源库。

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。

2、从用户洞察到精准投放再到效果评估的闭环体系

AdFun的主要目标客户在于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。

首先根据需求圈定目标人群,分析圈定人群的行为特征,圈定人群在电影、电视剧收视排名,圈定人群使用的媒体渠道排名,各类电影、电视剧广告转化率等指标,最后再进行媒体、电视剧、电影、综艺节目的商业价值排名。

在用户收视指数排行模块,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。

3、构建核心技术壁垒,致力合作案例落地

在合作的经典案例中,我们选择了国内某著名影视集团。灯塔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。

原文发布于微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文发表时间:2017-06-29

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