干货分享 | TalkingData 宋显赫:让数据在营销中“活”起来

 

近日,由梅花网主办的“梅花网传播业大展”在上海世贸展览馆顺利举行,本次大会旨在向媒体、营销服务商以及广告主展示传播业的年度变革与进步,在“企业传播和营销需求”与“传播业资源与技术”之间搭建桥梁,促进产业内上下游的沟通与合作。

TalkingData作为国内最大的独立第三方移动数据服务平台受邀参加了本次大会,并由数据商业化高级总监宋显赫发表了题为《让数据在营销中“活”起来》的演讲,获得了现场热烈的反响,下面我们将演讲干货呈现给大家。

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宋显赫:首先非常感谢这次有机会来到梅花网再次跟大家做一个分享。去年来的时候,我当时说Talking Data在营销界还是一个幼儿园级别的学生,感谢整个大市场不断地进步,我们今天差不多也可以是一个初中生的身份了。

为什么我要讲《让数据在营销中”活”起来》。就像周总也提到,主持人也提到,这两年不管是程序化购买,big data、DSP、DMP等等各种各样的词汇不绝于耳。那么在这个市场中,数据按道理来讲应该已经贯穿始终,可是到底有没有被用起来,包括程序化购买,我们做到什么样的精准,还是只是在一个讲故事的阶段,我相信在座各位自己的心里都有一杆秤。

幻灯片2对于我来说,今天我是来砸场子的(笑)。我们作为一个第三方移动数据服务公司,坦白讲,至少我们的数据到底怎么用,到底有没有用,甚至还处在一个比较质疑的阶段,但是我依然相信数据可以在营销中使用起来,只不过是如何去用,尤其面对程序化,面对品牌广告主的时候,大家应该有一些改变,应该有些新的想法重新去认识它。

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首先简单介绍一下TalkingData,目前来讲,我们是国内专注于移动互联网的大数据服务平台。目前移动数据体量,在移动端独立设备已经覆盖近21亿,累计服务开发者,就是这些App大概包括10万款。

像在座各位手机里面如果有装唯品会、聚美、滴滴打车,各种休闲游戏,包括喜马拉雅、乐视视频等等,那么您的手机就有可能已经被我们的SDK所覆盖。

这是数字是一个什么概念呢?TalkingData现在月活跃可以在

6个亿。累计的21个亿里面,其实很多数据已经死掉了,像去年换机量就有3.6个亿,6个亿基本上是国内第二大体量,基本上覆盖了移动全流量近70%以上移动端设备

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这些数据到底是怎么来的呢?其实谈数据,往往很多人都说自己是数据公司,然后自己有数据,其实你去质疑一下它的数据源是什么?是否稳定?那就是检验它真枪实弹的唯一标识。

我们所有的数据其实都是通过刚刚像我提到的,服务各种开发者,各种App,通过给他们提供像PC时代,类似百度统计这样一个服务,来收集移动端的数据,我们会帮开发者去统计他在移动侧,你的一款产品,你的运营情况,你的用户新增和使用情况等等相关这样的数据,这基本上占据了我们70%的数据来源。

除此以外,我们也有很大一部分数据是服务于一些传统行业,例如金融、证券、保险等等这样的行业,他们数据保密性要求非常高,我们会给它提供私有化、定制化的服务,我们有近30%的来源来自于企业级用户的采买和交换。这样的话,基本构成了TalkingData主要数据来源,而且目前我们在移动侧覆盖用户是非常多的,所以数据源非常之稳定。

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这样收集来的数据到底是什么样的数据?有些什么样的用途?这是我们目前能够拿到的一些数据维度。例如说一些应用级别的,也就是说在座各位手机里面,您的一些应用安装情况,近期是否有使用,应用的活跃情况等等,也包括很硬件级别的数据,比如机型、品牌、系统、联网方式等等。

除了一些线上数据,比如每次联网的时候,我知道你是iPhone,你是小米,你是在看墨迹天气,你还是在看某个视频,还是在玩某个游戏。除此以外,其实移动数据非常有意思的另外一点,就是我们是真正能够打通线上和线下的桥梁。移动数据可以连接线下的,例如说当你打开滴滴打车或者大众点评的时候,实际上就会抓取你GPS数据,就知道你的经纬度,去过哪里。

除此之外,包括Wifi数据,例如我们现在在这个屋子里,打开你的手机,虽然你并没有连接某个wifi,但是你可以看到wifi列表,列表里面不同wifi有不同名称,强弱信号也会有所不同,你换成屋子就变成另外一个,其实这就是wifi指纹,我们也会取相应这样的数据。

这些数据结合线下wifi合作伙伴就可以变成什么,变成说,我知道一二线城市2700多家购物中心每个店铺的wifi指纹,我知道一些4S店的wifi指纹,我知道一些连锁店的wifi指纹。影射上来就变成我知道这个设备今天去过哪里。

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讲到这里,我看很多朋友们都在交头接耳,心想是不是这家公司拿了好多用户隐私数据,听起来好像我的手机不太安全。其实并不是这样子,整个数据采取过程是这样一个过程,您是给每个App去授权,你是否可以获得我的什么数据,然后我们在服务这款App的时候,App会相应给我们授权,其实移动端的数据并没有关联到您这个人是谁,您的手机号是什么,我只是知道这个设备ID。就像在PC时代,所有数据是靠cookie串联,在移动时代可以变得更加精准和长久化,就是基于设备ID去串联起所有数据。设备ID坦白讲,我并不知道你是谁,你今天用完了手机,明天可能就送给了你的妈妈,那所有数据就被逐渐变得老龄化,这都是有可能的。而且所有数据类别并没有具体到,例如说你打开淘宝,你买了什么,花了多少钱,这样级别的数据,我们并不会有,所以在数据安全性方面,TalkingData并没有做一些其他的事情。

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那么在现在大家反复提及大数据的时代,尤其移动互联网数据都是提及非常频繁的词。移动互联网现状是什么样子呢?后面数据怎样使用呢?我偷了一个小懒,我并没有花时间给大家介绍一下,今年移动互联网累计覆盖已经12.4亿设备了,有30%都在使用wifi,20%开始使用4G,每个人手机里面会装40多款应用,平时会打开20多款应用,我就不浪费时间分享这些。

这是可以在我们官网上免费去看的,整个移动互联网各种维度相关数据,包括实时互联网数据的分享,以及2015年9月份互联网整体数据的盘点,也包括音频类、视频类,金融行业都会定期分享不同的报告。感兴趣自己可以关注一下,这样你可以对移动互联网有一个更好的更清晰的认识。

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还是回到今天的主题,在营销侧数据到底怎么样使用?现在很常见的问题,是我们在跟很多4A和广告主沟通当中,大家经常会问我们的。例如第一个问题,我觉得非常的老生常谈,有很多咨询公司,包括4A在立案的时候都会有这个问题。那我用户长什么样?有什么样的兴趣?有什么样的活动范围?我们怎么样来做这样的事情呢?一般就是通过各种咨询公司、调研公司去做,又或者现在很多广主已经有意识说,我要有我自己的第一方数据,我要把CRM数据盘活起来,用起来,调研和了解我的用户。这是不是唯一一条路呢?我先画一个问号。

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另外一个问题,移动互联网我们去看,好多死掉的App不说了,每个月活跃的App几十万款,苹果的、安卓的,这么多应用,而且12亿多的移动互联网网民,媒体到底怎么选?到底哪个App可以覆盖到他?是不是我只挑一些Top的App就是OK的。如果是的话,为什么连腾讯视频的覆盖量也只有30%,剩下70%的网民怎么覆盖到它,这也是很常见的问题。以往大家在PC侧或者传统怎么来玩呢?是不是我现在依然就是搞定这几大视频,几大门户就OK了呢?我依然画一个问号。

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品牌广告主,我们在移动端程序化购买到底怎么玩?刚才周总介绍了悠易互通非常宝贵的经验,但是我在这里也画一个问号,是不是跟一些DSP来合作,这就是品牌广告主在程序化购买上能够玩的一些手段呢?可能PC侧是这样的,因为好多流量都聚集,移动端流量真的是太散,我们是不是通过这样的活动,就能搞定你所有事情呢?

有了这些问题,我们的数据是否可以给大家一个答案?其实我没有这样一个答案,我只能通过接触很多事情给大家一些小的建议和经验分享。

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首先回答第一个问题,用户到底长什么样子?用户画像怎么去做?很多人会选择说,我盘活我的CRM数据,我有我的一方数据。然后我去做一个人群,做什么样维度的画像。

首先这里我有一个问题,这也是跟很多客户沟通过程当中发现的。CRM数据,有一些它自己的特点。例如如果是快销品牌来讲,这也是大家经常头痛的问题。快销品牌做用户画像,就等于对全中国人民做了一个用户画像,其实很难发现它不同的地方。又有比较特性的东西,像汽车、母婴、房子等等,人群是很有特点的,或者是比较重资产的东西,它也会有一个问题,就是说你的CRM数据,这个用户沉淀的有效时间,其实也是有限的,可能是周期性的,甚至可能是来过之后就不会再试了。当然中国马上会迎来全面开放二胎,大家要珍惜自己手里的母婴数据,马上会迎来下一个春天。

其实我会觉得,以往在营销侧,可能这两年整个市场的原因,我们太过于重视一方数据。然后一方数据除了以上问题以外,还有一个很大特点,就是一方数据组成元素是什么?串起所有数据只要能用起来的,那我们发现一方数据主要是以邮箱、手机号码,这些号码其实非常宝贵。但是你想对一个手机号码去做人群画像的时候,就会有另外一个问题,有多少公司是能够通过一个手机号码或者身份证号,邮箱号,把这个人的兴趣特点,他的消费喜好,他的线下轨迹串起来呢,至少我们不能。或许国政通、公安局、运营商也许OK。

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例如在PC侧打开数据要利用cookies,移动侧都是靠设备ID,这个就会有一个问题,你有大量CRM数据,我也想帮到你,可是我们发现我们第三方数据与你是很难串联起来的。

其实在用户洞察这里,我会更建议大家怀着一颗比较Open的心,除了第一方数据以外,其实是要融合一些第三方数据,一块来看,你的用户通过不同的维度到底长什么样子。最终其实也是有两个目的。一个是了解你的用户,一个是为了你的营销去做一些指导。

Talking Data会有哪些数据维度呢?不能说我们是最全的,但很实在,这是我们能给出来的。首先包括你的位置分布,基于你的IP和基站数据,我肯定知道你这个人大体在哪个城市,今天去了哪个城市,明天换了哪个城市。

人口统计学标签,那有人要问了,你手机怎么回知道我是男是女,年龄多少岁,其实在营销侧这个样子的,你有必要非要知道这个人是男还是女吗?他/她到底要多少岁吗?你就不能让一个老人家非常喜欢买一些年轻人的东西吗?其实我们更多是通过计算得来的。

我们会通过你的应用安装和使用情况。例如装了大姨妈这款应用,那90%可能是女性,我在应用上会有一个评分。当然这个男性朋友特别爱你女朋友,你也装一款,我也是阻拦不住的。

包括我们也会有一些基础的种子数据,是我们在服务银行的时候,我们跟银联会有数据的交换,有大概几千万数据明确知道他的年龄和性别,通过数据检验我们的数据,这样在70-80%的准确度。看我们多实在,我没有说100%的准确。

终端特性肯定是100%准确了,手机终端其实也能大体上表现出一个人的特征。例如你用iPhone,还是用华为,还是用小米,还是有一些基础不同的。包括一些常去的场所,这就是通过GPS和wifi数据判断。比如说线下有没有出现过哪些有业务场景的地方,以及你的兴趣偏好,就是你的应用使用情况,你是更喜欢玩游戏,更喜欢购物,更喜欢看视频,更喜欢听歌,还是怎么样的。以及一些应用偏好,在这个里面,当你关联出一些应用的时候,可以很好知道你对媒体的选择。

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这是近期准备上线的一套平台简单演示,所有这些数据,事实上都能够以可视化的形式给出来,同时所有数据也可以导出。例如一些4A公司,咨询公司,同样一份数据给到他们,其实大家会有不同的解读。TalkingData想做的一件事情很清楚,我只做好分内的事情,我把结果数据给出来,怎么去理解它,其实会有更专业的人去做。

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回到刚刚提到的第二个问题,在媒体部分,其实现在移动端市场,买方和卖方是严重失衡的,其实很多广告主有大量的预算。刚刚我在后台问网易的大哥,我说你现在移动和PC预算怎么分配的?他说,基本上都投移动了。可见移动确实是很好的一个选择,流量在越来越多,用户的时间越来越碎片化,虽然大家反复说屏幕小,但是你想一下PC时候屏幕是大,但是一个屏幕里面塞了多少广告,而移动侧对人的冲击力是更大的。这个时候广告主就会说,我钱到底花那,我买哪些媒体呢?选来选去,别的我也不知道啊,我只能买一些视频和门户。我们在跟一些房产公司沟通的时候更有意思,过来跟我说,我领导手机里面装了什么什么什么,我能不能只投什么什么什么。

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卖方其实也很头痛,在整个移动市场月活过100万的APP,大概只有800多款,这是我来之前刚刚在我们后台看了一下这个数据。我们每天投的APP也有几款,他们也很头疼,自己的流量根本就卖不掉。

怎么解决这个问题呢?TalkingData结合自己的数据,现在会给出一些指导性的建议,在你的媒体上怎么去选择,例如我们会有一些按类别,按周期去看,如果你关心整个大盘,媒体的一些热度排行,会包括媒体的活跃排名,覆盖排名,以及打开使用的频次,这都不同程度的告诉你说,如果我想大覆盖量选什么,如果最近比较活跃的我选什么,哪个使用频次更高,证明用户黏性更大,那我可以选择什么媒体。

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除此以外,我知道大家经常头疼的一个问题,广告主也不要不愿意听,代理公司给你做方案的时候,就是要说服你,我为什么要选择这个App。举个例子,我们做一个金融用户的时候,当时我们给他的结果,你跟一些休闲游戏关联度更高。对于证券来讲,我就是不想投休闲游戏。这个时候怎么告诉他呢?其实我们反过来给你说,你这个媒体的受众到底是什么样子的,包括媒体覆盖排名,地域分布,设备分布,以及相关兴趣和活跃市场分布,这样可以很好的告诉你说,我为什么要选择这个媒体。

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这个媒体TA跟你是有很大关联性的。前面讲的都是数字营销要用到的,了解用户和媒体选择。

回到品牌、程序化、DMP,现在是怎样一个情况呢,我们怎么才能把这个事玩起来呢?这两年,品牌广告主对这个市场有一个很大的误区。我们回头去看一个品牌的营销到底是为了什么?我觉得营销不一定直接跟业绩挂钩的。我做一个灯泡的广告,不是说这一秒广告做出去,下一秒卖20万灯泡,其实在营销到销售过程当中,传播因素,影响因素太多。营销的根本应该就是为了我能够有效的让我的品牌进行传播。

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那什么叫有效的品牌传播呢?有效用户的范围是什么呢?其实大家之前,自打有了程序化精准以后,大家就陷入了一个误区,我的有效就是非常非常精准那一部分TA的人群,其实是这样吗?不一定。

你在一次大范围传播自己品牌的时候,其实有效覆盖人群应该包括强TA人群和弱TA人群。例如说我们跟欧莱雅合作,欧莱雅跟我们提到说,他们说要投放的是女性-35岁-喜欢画眼线。其实泛TA会说女性,30多岁左右。其实还有一类人是在营销中被忽略掉的,就是无法识别的那些人。我可能不太清楚我想要什么,但是我会知道,我一定不要什么。把那些人排掉之后,中间有一个也是你不想要的,那些人就没有可能进行转化吗?你就不打算对他曝光,它就不是你的潜客了吗?我觉得这也是一个误区。其实有效人群应该包括所有的,你对他大范围的曝光,一个品牌的传播和宣传。

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既然这样定义一个有效用户的话,那么在流量上应该怎么去覆盖它?按照优先级,我觉得利用DSP也好,利用数据也好,我能够帮你做的事情,并不是只在塔尖的事情,而是把人群进行分流,从塔尖到塔底,我们分层次,分优先级去覆盖。我可能先覆盖塔尖的人,OK,我利用我的数据,利用标签,找到最精准的那一部分人。然后找到中间泛TA的那部分人。最后无法识别的那组人可能也是你的潜客。只不过数据用途在于我在做用户分群的时候,尽量让塔和塔彼此之间没有重合,完全让你分优先级和人群进行投放和曝光,这是数据能够在流量这里做的一个事情。

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程序化购买,现在已经不再是几年前了,中国人很有能力,我们创造出了很多自己的玩法,从最开始的公开竞价,但会有一个很大的问题。有些广告主说,我最近不太想投DSP主要原因,是觉得流量质量不是很好。

那么大家开始做私有化程序购买,这个就变成什么呢?在视频里面或者在App里面先包一部分自己的流量,在私有化里面再去竞价,它的质量看起来就很高了,但这里也有一个发现,变成所有人都去抢劫那几家已经有竞价能力的流量,说白了就是那几大OTA和几大视频的广告,其实也不是很合理。刚才我说,还有800多个月活过百万APP没有人理他,这是一个问题。

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渐渐我们又出现了优先交易,以及最近出现了程序化预留,在视频里面,直接面向广告主,直客的一种销售,我会按照一个推送比例,一比几给你推送人群,你可以在我给你推送比例里面选一个。之后所有广告采买都将变成程序化形式。整个过程中,从价格到资源上都会有所不同。DSP在里面也会承担不同的角色。坦白讲现在的流量,我更倾向于跟塔尖的玩家来玩,我的数据是可以真正使用起来的。

回到DMP这个话题,我经常说移动侧没有第三方DMP,我们没得用,我们没得选。所以我们要拿第一方数据,所以我们要拿第二方数据。其实并不是,在这里我可以声明一下,TalkingData是有第三方DMP的,而且性能和速度与媒体重合度非常OK的。

怎么评价一个DSP非常好,值得合作呢,我觉得这是DSP的基本职能。首先我们要有流量和人群筛选的能力,能够把有效流量按照人群帮你去做一个决策,而且很重要的是决策出来,我得能投的出去。也就是说我要跟媒体重合度要高,要有可用性,这也是为什么更倾向跟OTA广告去合作,因为这些媒体是真实的。我也不得不承认说移动侧有很多DSP流量确实不是真实的。你想我们这么大的月活体量,结果匹配重合度1%,我想说你是假的,还是我是假的呢?

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数据管理和加工的能力,我们要有效的处理数据,自定义标签,数据导入的能力,满足广告主组合你的人群,定义你的人群,把第一方,第二方各种数据融合在一起再重新加工,这样的一些能力,是不可小觑的。

也包括lookalike能力,就是怎么样扩大第一方数据,更好利用第三方数据。这个词听起来非常唬人,没什么真正的用处,其实并不是,我们现在跟一些4A公司做这样的实验,lookalike这件事情真的要用到算法,用到你的模型,真正找到有效用户,而并不仅仅说,我选择电商这个标签人很少,我改成电商+网购吧,这不叫lookalike。这样的话,程序化基本支持能力,我们都知道程序化购买整个时间就是几十毫秒,那么我们要有一个支持整个ITB速度系统基本基础架构,这块我们基本上在DMP合作的话,我们能够提供得到服务,2毫秒之内,可以完全在我们这边进行所有的查询。

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这是简单的架构,这里不跟大家做过多分享。目前我们也已经对接可以做程序化购买的平台,受众的选择,直接投放能力都已经比较自助化了。由于时间关系,我知道我已经占了主办方很多时间,我非常抱歉,今天的分享就到这里,如果感兴趣我们可以线下交流,非常感谢。

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