從Google準確預測流感爆發區域,到Walmart分析出颶風與蛋撻售賣的相關性……大數據的商用化正在一步步重新構建人們的生活。在大數據的支撐下,營銷的定位理念被實踐的更為深化和準確。基于全體數據而非樣本,基于更復雜數據而非結構化,基于相關性而非因果,大數據帶來的不僅僅是數據體量的激增,更是商業思維模式的轉變。
程序化購買
中國的RTB興起于2012年的,作為一種新興的媒介購買方式,它打破了傳統的營銷主、代理商(即廣告公司)以及互聯網媒體之間的媒介采購方式。通過將媒體資源與媒介需求共同放置在一個交易平臺上,競價高者獲得廣告展示,這一系列全部依托機器計算完成,整個過程僅需100毫秒,大大提升了廣告購買和展示的效率。實現RTB技術的背后,是實時數據收集和分析技術的實現。基于追蹤用戶代碼,實現對目標客戶的鎖定,再進行對應的廣告投放,這一廣告購買流程變換的背后是事實上廣告界由“廣告位購買”向“受眾購買”的根本性理念轉變。
基于網絡結點的社會關系挖掘
網絡世界的連接結點構成一張網,將用戶的社會關系越來越多的通過結點囊括其中,尤其是社媒的深入發展,社會化關系屬性表現出的內容越來越豐富。文字、圖片、視頻、音樂等用戶的網絡數據被記錄和收集,基于特定的算法,實現不同屬性間相關性的探究,從而描繪出用戶圖譜,分析預測該用戶的消費傾向或趨勢,甚至于針對其社交圈進行相應的廣告投放。
無論是RTB還是社交關系管理,大數據驅動的營銷策略都讓廣告更加個性化和針對性,精準地命中目標消費者。
未來廣告方向的指導
當把過去一個世紀的廣告數據資料收集、整理、分析會出現什么樣的結果?賓夕法尼亞大學沃頓商學院營銷學教授斯科特·阿姆斯特朗通過幾十年的研究給出了答案。當過去一個世紀所有的廣告數據被收集分析,將影響廣告效果的85個變量進行相關性研究,終得出的結果出乎我們的意料。廣告界中的常識性認識被推翻,比如廣告的“動之以情,曉之以理”事實上并不如單一訴求(或感性或理性)來得有效;廣告效果的終效果也可以事先進行評分,以預測終的效果。
大數據以及實現實時及海量數據分析的云計算技術的成熟和商用,廣告未來將會受到更多的沖擊。技術將成為驅動營銷變革的主要力量。