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“数据连接”不等于“数据集成”,一起来看看smart data营销solutions

2022-06-24 09:08:31阅读量:1123  

近年来,大数据和人工智能技术的应用范围不断扩大,各行各业都在积极拥抱技术变革,推动营销升级。尤其是在细分场景下争夺用户有限的在线时间份额和注意力,建立品牌与用户之间的长...

近年来,大数据和人工智能技术的应用范围不断扩大,各行各业都在积极拥抱技术变革,推动营销升级。尤其是在细分场景下争夺用户有限的在线时间份额和注意力,建立品牌与用户之间的长期联系,数据的重要性有目共睹。但在具体的营销实践中,数据资产是否得到充分开发利用,平台数据能否真正让营销品牌“无障碍”成为当前进一步释放的制约因素。大数据的潜力营销关键问题。

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“数据连接”不等于“数据集成”

自从 在2005年提出“营销”的概念以来,在正确的时间和地点,我们将正确的信息以正确的方式推送给正确的人,成为营销行业。目标之一。为了让营销信息准确到达目标用户,基于用户数据画像的精准定位在大数据时代起到了关键作用,而这完全依赖于对用户属性和多维行为数据的综合采集和处理.

现阶段普遍提倡的各种平台和应用之间的“数据连接”更多是通过标签匹配来实现。由于不同的平台或应用程序有自己不同的算法和产品逻辑,它们很难实现数据。相同分辨率的系统一、只能通过各自产品的逻辑匹配不同的标签,然后使用移动端统一的设备ID进行数据处理。了解一些数据的人都知道,每部手机的设备ID都是固定的,所以在PC时代营销数据通通的账号系统或者User ID就变得不那么重要了。但是由于固定设备ID的存在,在移动终端上打通数据并不是很困难。

所以这种“数据访问”只能帮助广告主实现特定维度的人群定位,比如识别在电商平台上看过某款产品的人,或者在视频上看过某部综艺的人网站,然后在另一个新闻客户端投放广告。显然,数据更深层次的价值并没有真正发挥出来。仅依靠数据标签进行人群定位只是营销大数据的主要应用。而一些一直声称可以打通他们的APP矩阵数据,整合营销的广告效果的综合平台,并没有我们想象的那么显着。其实这些平台可以基于同一个群体的优势打通数据,但是如何让大数据和广告算法在营销中发挥作用,需要在此基础上解决更多的问题。

首先,开放标签或开放底层数据的价值是不一样的。 “标签”更大的意义在于帮助人们对它们进行标记,但对于广告算法来说就没那么重要了。同样被贴上“ 101”标签的两个用户在他们的真实用户行为上仍然存在差异。用户 A 可能观看了 90 分钟的故事片,而用户 B 可能观看了 60 分钟的精彩片段。显然,如果算法建模是基于真实的用户行为,效果要比单独基于标签“ 101”建模要好很多。

其次,动态数据连接或离线数据连接的价值也不同。同一个用户A在第一周看了《创造101》90分钟,第二周可能只看了10分钟。短短一周时间,他的爱好和喜好或许已经发生了很大的变化。如果我们算法建模的基础是离线的,而且数据长时间只更新一次,那么广告效果不如预期也就不足为奇了。

此外,广告算法能否在跨业务组和跨应用的底层数据中进行持续的数据学习和价值验证?这个问题是最根本的问题,因为一旦这个问题解决了,前两个问题就很容易解决了。该算法可以实时根据用户行为而不是离线标签数据进行自我优化。但是在一个群体平台上,这个问题显然是非常棘手的。业务组之间发展目标的不一致,往往会导致数据碎片化。可以想象,商业广告部门想要跨业务组检索数据。即使商业广告部门能够检索到这些数据,仍然面临着非常大的挑战,因为这些群类平台的APP矩阵中有相当一部分是获取的,这意味着APP之间的底层数据结构是完全不一致的,系统地梳理这些App之间的数据架构,将是一个非常庞大的工程,往往不是商业广告部门能够单独推广的。我们经常可以在一些群类广告平台的介绍中看到一个非常丰富的APP矩阵生态,但是通过这些APP数据所经历的悲伤,可能只有他们自己清楚。

可以说,如果这些问题没有得到很好的解决,那么所谓的“数据连接”,就相当于只是刺激了数据资产的表面价值。数据的准确性和方向性很重要,但通过数据“找对人”只是营销的第一步。品牌需要利用智能算法的价值将数据资产存入“品牌众包资产”智能数据营销,并使用统一的底层算法对数据进行校验,更精细化的应用才是营销行业对于数据应用应该追求的更深层次的价值,而这些深层价值需要通过“数据包容”来实现。

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数据包含

用大脑分析、解决、指导营销-

如果说“数据连接”是大数据应用的1.0,那么“数据集成”应该是其2.0版本的演进升级。基于数据整合,数据资产不仅可以提供更细化、更深入的挖掘,为广告主“找对人”提供可靠、全面的数据分析,还可以为品牌和用户搭建长期的沟通环境,帮助品牌数据资产有效转化为品牌人群资产智能数据营销,推动品牌营销全链路升级,最大化营销数据价值。今天的头条无疑在实现数据整合方面最有发言权。

今日头条作为基于数据挖掘技术的个性化信息推荐引擎产品,通过人工智能技术和智能分发技术向用户推荐有价值的个性化信息。依托以智能算法起家的字节跳动,通过自主孵化不断拓展平台边界,现已拥有今日头条、西瓜视频、抖音短视频、火山视频、悟空问答、知乎等多元化产品布局车皇,涵盖资讯图片、短视频、社区等更多垂直细分内容场景,满足用户多样化兴趣。

但是,无论字节跳动的产品如何扩展,所有产品的底层算法都是统一的,就像自然界中的一切都按照相同的物理规律运行,城市道路受到相同的交通法规的约束。秩序是有效率的。基本上,这保证了数据以“一个大脑”的思维方式运作,可以用数据更加立体、多样化、精准地定义、描述和分析目标人群,深度还原用户特征。 .

同时,信息、图文、短视频、问答等不同品类的多样化内容金矿保证了信息的密度,而信息密度是数据价值的重要指标之一。再加上不同产品对用户环境特征的精细化区分,以及对所有信息接收场景的全面覆盖,可以说今日头条的核心业务及其平台产品都在不断推动其个性化推荐算法的优化和迭代。推动数据挖掘能力的不断提升。 .

通过动态算法优化和多维数据整合,平台可以从海量的用户数据资产中净化更高粒度和精度的数据,不仅提供精准的服务信息推荐,也方便营销推广策略升级。基于以上优势,今日头条 Data营销平台“云地图”应运而生。通过实现智能数据管理、人群管理和策略管理,全流程赋能广告主商业决策。

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数据整合让数据真正被营销使用

基于“数据整合”的云图实现了数据管理中多平台、全维度数据的高效整合,通过高精度的智能数据应用为营销提供有效指导。

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技术的发展给了营销人更广阔的想象空间,也让我们意识到用户数据资产不仅仅是曝光、点击等一系列冷数字。通过对大数据更细粒度的挖掘和可视化呈现,用户数据背后更生动的价值正在逐步展现。今日头条云图利用数据整合优势,为整个营销行业提供品牌众包资产建设方案,让数据的挖掘和利用真正回归“人”的本质,挖掘“人”的潜力。数据营销可以进一步发布。

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