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身处数字经济的高速赛道,如何提升数据联动力?
TopMarketing
2017.10.27
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在今天日新月异的数字信息化时代,所有人都在接受挑战——如何用大数据重塑原来习以为常的工作和想法。


欢迎来到高速变化的赛场。毫无疑问,消费者的触点数量不断扩展,从这些触点和技术中产生的数据正在以指数的规模扩大。它们是数据引擎,像喷薄而出的信息火龙,源源不断地给营销乃至商业运作提供原料。



这些数据包含了客户的行为、意向和偏好等信息,是营销和商业的金矿。但是,如果没有数据联接形成基础,没有技术筛选形成洞察,没有场景应用实现转化,金子就无法提炼出来 。


作为一个组织,需要数据规模和能力去管理大数据。考虑到海量的存在于企业内部、外部的数据“孤岛”和快速变化的技术创新,数据管理的工作可不是一件小事。它需要自上而下的决心,将数据变成组织流程的一部分,而不仅仅是企业的资产;它需要组织管理者构建愿景,把技术与营销运营进行整合;它还需要财力和人力的投入,构建组织的数据资产平台。


2013年 ,AdMaster开始进军研发 DMP(Data Management Platform,数据管理平台),与信任AdMaster的客户一起,联手打造属于品牌客户自己的数据资产平台。目前,AdMaster DMP为包括宝洁、英特尔、百威英博、中国平安、丸美、汇丰银行、广汽菲克、米其林等提供服务,获得了来自不同行业品牌的信任与市场的肯定。


DMP成功的核心是数据的联动与应用。联动数据,其魅力不仅是提升Reach(触达)的质与量,更是真正帮助企业优化与消费者连接的每一个环节,以解决商业需求为目标,创造“RICH”价值。


盘活数据的基础


品牌对于数据的利用一定要多维度,把不同的数据连在一起,把一个消费者在不同设备上、不同时段的数据联接到一起。需要联接的不仅是媒介接触的行为,还要整合电商行为、社交行为,甚至线下营销活动的行为数据。只有在多种数据源的联接下,经过多种维度的交叉分析之后,才能产生真正有意义的洞察,从而产生更大的价值。


多元化数据源,是 DMP的“基础设施”。 AdMaster在研发 DMP之前,就已经自营了多线产品,包括广告监测产品、网站分析产品、移动端归因分析产品、社会化舆情监测、CRM管理产品等。这意味着AdMaster拥有覆盖全网的海量稳定数据,在对接微博、腾讯、阿里巴巴、京东、高德等第三方数据源后,将AdMaster的数据跟品牌主、合作商的数据有机整合、无缝应用、回流沉淀,共同为企业创造便捷的数据积累。



AdMaster帮助品牌收集、沉淀的数据,不仅仅是广告监测数据,还扩展到网站访问数据、社交数据、CRM数据、运营商数据、线下数据等,同时对接其他第三方数据源。尽可能将全网多元化数据沉淀,让其为企业多次使用,提高未来的销售及生产效率。


一切以解决商业需求为目标


DMP要帮助品牌实现的,是以解决商业需求为目标的数据应用,从应用场景出发,找到最合适、能解决问题的数据,优化企业与消费者连接的每一个环节。


数据联动提升Reach质与量


自 1942年IBOPE公司在巴西执行第一次受众测量,媒介的“ Reach ”指标(触达,也翻译为到达),已经被行业应用 75年,是评价媒介投放效果的基础指标之一。


但在如今复杂的数字媒介环境下,要看到真实的 Reach非常重要,也极具挑战,不仅仅是跨屏、跨媒体的触达测量,更要考虑到场景、广告内容以及技术等维度。


在DMP的助力下,实现由“购买媒体”到“以人为本”的转变。过去的目标人群 Reach,相对“粗放”,通过媒体属性判别,间接获取目标消费人群。相比以往“广而告之”的广告形式,现在能够通过 DMP直接管理用户的数据,建立完整的用户画像,包括人口属性、生活方式、社交群体、财务状况、购买意愿及兴趣点等,从而让AdMaster DMP数据管理平台帮助品牌寻找高质量用户,同时提升投放精准度及量级,为品牌保卫广告预算。每个品牌都有消费额高的“超级VIP”,即高质量客户。AdMaster DMP以高质量用户数据作为种子,在AdMaster DMP数据库和第三方数据平台中使用Lookalike功能,寻找相似特征人群,对其进行广告投放,真正让每一次 Reach都能触达人心。达到目标用户精准度和投放量级同时提升的目的。


数据联动延伸RICH,环环相扣


DMP数据所应用的场景不仅仅是媒介,不仅仅是程序化投放,而是真正帮助企业优化与消费者连接的每一个环节,实现商业价值“RICH(Response, Impact, Commerce, Data Hub)”


Response(响应):对媒体和营销传播做出响应,行动是关键。


在消费者决策路径的每一个阶段,都是一场注意力的竞争。


过去企业仅通过购买行为了解消费者,对消费者的洞察有限。AdMaster DMP打通线上线下多维数据,还原全流程行为路径,完善消费者画像。从而以消费者为本,精准定位,利用adserving工具智能推送最适合的广告,让品牌能够直接把正确的故事在正确的时间讲给正确的人听,唯此才能娱乐、教育、激发和说服他们,产生响应,而不是被人忽略,或者让人看了适得其反。


除此之外,DMP通过提前筛除异常流量,让广告到达“真人”。异常流量是广告投放时的“害虫”,AdMaster DMP所做的就是提前“防虫”。在品牌主投放前,对媒体投放资源进行筛查,识别异常流量后直接退回,帮助品牌主避免无意义的投放。


Impact(震撼):深入消费者心智,情感是关键。


营销的所有工作,所有努力,都围绕着争夺消费者这颗心,影响这颗心。而深入心智的关键,是能够在一个品牌和消费者的共同时刻,激发受众和品牌产生深度的互动,达成和消费者之间的共鸣,才能使其产生对品牌的好感度、忠诚度。


AdMaster“以人为本”的理念不仅体现在真人营销评估解决方案“People-based Measurement Solution”中,也融入了DMP的产品设计中——即让CRM管理更科学和富有延展性。


传统的CRM管理完成销售转化的顾客,覆盖面有限,沟通闭塞。AdMaster DMP管理分析品牌第一方数据,与生态内强大第三方数据平台实现对接,精准定位、广泛覆盖目标消费者,并对他们有序管理。


同时,AdMaster团队在收集海量数据后,站在企业客户的角度,解构每一个数据,以消费者为本,重新解读并应用。让DMP平台成为了“超级 CRM ”,升级了消费者管理量级、应用场景渠道丰富、消费者画像360度完善等多方面,帮助企业高效处理目标消费者信息,自动个性化回复咨询与反馈,提升沟通效率与品牌喜爱度。


Commerce(商业价值):创造消费者转化、购买与交易,收益是关键。


客户传播和客户购买之间的距离已经缩减到只差一个点击。


如何实现临门一脚?


答案是:智能预测购买时间,精准定义目标消费群。随着消费者购买场景体现多渠道多屏化,抓住消费者关键购买时间进行精准沟通至关重要。AdMaster DMP立足品牌第一方数据及CRM数据,建立人工智能“黄金购买时间”预测模型。帮助企业预测并筛选最容易产生购买转化的消费群体,精准定义目标消费人群,针对性触达消费者,提升市场营销效率与销售转化。


当广告触达消费者后,引发消费者互动,其中一部分人产生购买,这是传统的消费者行为 “漏斗”模型。如果利用DMP的数据管理,跨设备进行重定向曝光投放,可以不断优化 TA Reach表现。


以智能电视广告OTT为例,不少品牌在投放过程中,发现很难仅凭 OTT一个渠道触达目标消费者多次。针对该痛点,AdMaster DMP利用独有跨设备识别技术,在传统触达的 OTT人群中找回移动端设备 ID,进行重定向曝光投放,在其他渠道触达目标消费者,有效提升TA Reach效率,引导销售转化。


“我们和各个合作伙伴走到一起,通过数据连接实现了多个第一次——第一次帮助品牌连接巨头数据提升受众触达和TA验证,第一次帮助品牌连接线下门店数据,评估数字广告营销效果等等。通过技术,汇聚成商业的联动力,帮助品牌建立起与消费者的连接,” AdMaster程序化、数据平台副总裁杨纯表示。


Data Hub(数据枢纽):数据枢纽是实现响应、震撼、商业价值的基础与核心,也是AdMaster的企业战略,数据是关键。


说到底,所有的应用都需要一个公正、可信的“数据枢纽(Data Hub)”作为桥梁来确保数据的规模化流通。


在近期由AdMaster举办的“数据联动力从Reach到RICH”高峰论坛上,来自宝洁、美素佳儿、银联智策、OPPO、联想、新浪微博、腾讯、科大讯飞、京东金融、高德、上海家化、亿滋、利洁时、华为荣耀、戴森等企业的管理层齐聚一堂。大家指出,打通并整合应用多方数据所带来的价值不容小觑。


广州宝洁有限公司信息技术部副总裁林丽指出,大数据的挑战主要来自四个方面:企业内部的数据散落在各个系统中;合作伙伴数据如何进行共享;如何打通各种用户ID;数据建模需要技术能力。



2015,AdMaster首次提出“数据枢纽”的宏伟战略布局,通过安全、稳定的数据流通机制帮助品牌管理和应用第一方数据,同时有能力对接来自其他第三方数据平台的数据,利用数据技术提升品牌商业价值、推动行业纵深发展。


“每一个触点的数据采集下来,进行提炼,就像石油炼油,我们朝着这个方向前进,希望炼成高浓度、燃烧效率高的航空机油,为客户带来商业价值最大化,” AdMaster首席运营官陈传洽说道。


AdMaster相信,未来品牌与消费者的连接将走向高度智能化,而DMP是能够驱动信念走入现实的“最强大脑”。作为客户第一的拥护者,营销天然就应该是和市场与时俱进的先锋,而不是困在时间里。是时候做出改变了,引领组织走向未来。

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