܄

当谈论大数据的时候,我们在谈论什么

【数据猿导读】 通过百度指数和微博指数等数据来看,“大数据”这个词在中国是2013年兴起,2014年变火的。广告业算是最先感受到其利益的行业。那么,到底大家谈论大数据时都在谈什么,你能给出具体的答案吗

当谈论大数据的时候,我们在谈论什么

每当别人知道我是做大数据分析师的时候,都会问我:你到底在做什么?这就让我时常要想:我是谁,大数据到底是什么?在思考的过程中,思路也略微清晰了一些。

如今的互联网行业,让广告和公关的分界变得模糊了,整合营销开始真正成为可能。在整合营销的过程中,产生了一个从paid media(付费媒体),到owned media(自有媒体,如:网站,官微,公众号等渠道),再到earned media(赚得媒体,如:微博粉丝再次转发带来的曝光和互动等)的POE模型。今天,我们沿着这个思路,谈谈大数据是如何在POE三个环节影响营销的。在此之前,我们先要看,大数据是什么?

大数据现状

通过百度指数和微博指数等数据来看,“大数据”这个词在中国是2013年兴起,2014年变火的。广告业算是最先感受到其利益的行业。但是如果仔细追问,大家谈论大数据时都在谈什么?结果可能会让人啼笑皆非:几乎所有人都在问:“大数据是什么?”参考一些专业的学术论文,我们可以发现,资料中大多也都是是描述性的语句,并没有给出确定的答案。

有一本书,叫《大数据时代》,给出了相对清楚的答案。书中并没有刻意去定义大数据,而是用小数据作为标准,去对比大数据和小数据的不同。参考下图:

大数据时代》的作者认为,相比于小数据的随机样本,大数据能拿到全体数据;相比于小数据追求精确,大数据不得不在数量、数据种类等方面显得繁杂;相比于小数据侧重因果关系,大数据则更看重相关关系。

大家如果之前做过传统调研(小数据的典型代表),就知道,通过调研去看广告效果,我们要回答的问题是:人们有没有记住这个广告?看过广告的人是不是更喜欢这个品牌,是否产生了购买意愿?如果是,就建立了因果关系。

而大数据监测广告看什么?广告看的是达标率(实际曝光/预估曝光),看的是CTR(广告点击/曝光总量)。媒体会根据以往网页的流量给出预估的曝光和点击,大数据会告诉你广告投放的结果是否达标,广告转化如何,至于造成这些结果的原因,有经验的分析师会通过不同指标的影响因素给出推论,但不会过于强调因果。

即便上面说的这些概念已经被很多人聊到,但是大家仍然会存在一些误区:

误区一:大数据就是大数字

上图中,左边就是广告的达标率。当我们扎在数据里的时候,往往会忘记达标的目的,也不会反思自己的广告投放是否存在策略问题。数据在对的场景才有意义。

数据事实上更趋近于信息的概念,文字、图片、甚至声音,视频等等都可以成为数据,我们的每一个行动,每到一个地理位置,在对的场景下,就会产生有用的数据。因此我们可以发现,大数据的概念日趋泛化。另外,使用大数据还需要看场景,在对的场景用对的数据,才能最大化地发挥数据的价值。

误区二:把大等同于多

这也就是我们常说的策略问题。一些广告人,每天对着投放排期表,但也许他们并不知道为什么自己的广告要投在这个媒体上,为什么要放这个位置,为什么要在这一天投放。是想做更广泛的覆盖,让更多人看到?还是想精准定位到个人,让一个人重复观看。于是,有部分对广告不是特别了解的客户就会觉得,让曝光数更高就是好的结果。其实不然,大数据不是说量越多越好。

比如说,在对的策略下,如果希望广泛覆盖不同的人,我们要看独立曝光者(unique impression):不要看次数,看人数,人数最能说明广告的覆盖范围。人均曝光可以稍微低一些,很多人不用重复看很多遍,打个awareness就够了。反过来,如果你原本希望精准投放,定位一部分人进行retargeting,投放的曝光人数未必要多,让每个人多看几次才是投放的目的。

所以,大数据并不是追求“大而全”的数据,还是要看广告的策略。单纯追求高曝光量,恐怕是too naïve了。再举一个关于社交媒体的例子:

社交媒体如果只为了看一个大的数据量,看有多少正负面,其实并不能指导你的行动。人们在社交媒体上面生产的内容,才是最应该关注的。看大家都说了什么,都是哪些人在讨论,了解了这些,也许你的营销内容会更能引起大众的共鸣。

比如某酸奶品牌,之前一直在做零散售卖,但是通过微博数据,看到这个酸奶有“早餐必备”的潜质,未来就可以影响消费者每天早上都买一杯,从而促进销量的上涨。

误区三:有了大数据就不用小数据了

大数据和小数据的关系,很像当年传统媒体和新媒体的关系。一开始大家以为新媒体对电视媒体的冲击会非常大,但是后来,现在的智能电视,广告的跨屏投放做得风生水起。新媒体和传统媒体完全可以融合,同理,大数据和小数据也可以融合。

关于paid media

我们通过cookie或者设备id找到PC/MOB的设备,通过监测获得曝光点击,从而知道这个人是否看过广告。然后通过互联网调研,给这些cookie或者id投放调查问卷。一方面可以从监测到提问进行一个确证,另一方面,可以弥补大数据不能看因果关系的不足。通过调研去看广告对受众的认知度,喜爱度,购买意愿有没有影响,有没有提升。

关于owned media

一家汽车企业的网站,每季度有300000的注册用户,然后客服通过这些小数据去联系客户,最终也许只产生了几百个购买订单。但是,如果我们通过大数据的网站分析,找到最有购买意愿的用户,针对这部分人进行重点推销,不但节省了客服成本,成交率也会更高。

关于earned media

再说一个大家熟知的可口可乐昵称瓶的例子。可口可乐最先是在微博上找到大家热议的标签,最终选取出其中24个标签,印在饮料瓶身,把微博(大数据)和调研(小数据)完美融合,最终取得了出乎意料的成绩。

作为大数据的分析人员,有些时候觉得,大数据是我们的小白鼠,我们也是大数据行业的小白鼠。互联网营销行业是最早在大数据中获益的行业,对于未来,无论是从研究方法论上,还是大数据运用于更多其他行业上,我们都还任重而道远。然而,在快速前行的路上不断反思和厘清最基本的概念,或许能帮我们更好地找到出路。 

注:本文由时趣数据授权数据猿发布

延伸阅读:

摆脱“数大无脑”,让DMP帮你做好数据这本生意经!

销售漏斗优化解析,告诉你提升用户留存的秘密配方!


来源:数据猿

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

在VUCA时代, 数据分析起家的蓝灯数据如何利用云原生微应用将“颠覆式革新”进行到底?
在VUCA时代, 数据分析起家的蓝灯数据如何利用云原生微应用将...
【金猿产品展】中原银行智能化BI:一站式数据分析平台
【金猿产品展】中原银行智能化BI:一站式数据分析平台
【金猿人物展】张涵诚: 2020年大数据产业发展将进入深水区,产业价值必须量化
【金猿人物展】张涵诚: 2020年大数据产业发展将进入深水区,产...

我要评论

精品栏目

[2017/12/19]

大数据24小时

More>

[2017/12/18-22]

大数据周周看

More>

[2017/12/18-22]

大数据投融资

More>

[2017/12/18-22]

大咖周语录

More>

[2017/12/13-20]

大数据周聘汇

More>

[2017/12/12-19]

每周一本书

More>

返回顶部