大数据营销：后续效果更重要

梁健航

国内的大数据营销，有很长一段时间都是为了做大数据而做大数据，并没有真正地提炼数据中有含金量的部分和可用于营销再次利用的部分。

作为国内第一批RTB（实时竞价广告）技术研发领导者，精准营销专家赵征长期致力于广告效果优化技术的研究。他曾经主持研发中国网络广告行业多种大型技术产品研发，拥有15年的广告行业技术研究经验。他组建和带领的高效技术团队长期专注于系统架构基于大数据的核心算法、整合技术创新与营销商业解决方案，在精准营销和RTB有自己独特的见解。

2012年，璧合广告创立，主导研发了AOS广告操作系统，让大数据能够走入普通企业，摆脱复杂的测量和分析，使数据变得更加容易使用。 《新营销》专访了璧合科技创始人兼CEO赵征，请他分享有关大数据营销的独特观点与反思。

对话：Q：新营销 A：赵征 （精准营销专家）

Q：大数据营销的基本流程是怎么样的？

A：我们目前服务的客户有几类，70%是游戏行业，另外30%是电商和品牌，我们今年还会重点开放两个行业，一个是金融，一个是教育。比如游戏我们服务了多个运营平台；国美、当当等都是我们的电商客户。

在服务中，我们先要了解广告主的具体需求。比如游戏，我们需要根据产品的发布时间来制定营销计划，把投放集中在核心运营的产品上。而品牌推广则是最复杂的，比如三星做品牌推广和新品发布的时候，需求可能是完全不一样的。所以我们必须要经过复杂细致的前期沟通流程。

沟通以后，我们会制定出细致的执行方案，将投放手段和投放创意细化，并且推算这样的投放将能达到怎样的效果。

在投放过程中，我们就会进行数据的优化了。比如对于游戏类的产品，我们需要跟广告主进行对接，看用户注册之后是否有激活、激活之后游戏是不是玩到了一定的级别、玩家第二天是不是有重复登录、第七天，第三十天是不是还有登录、玩家是否有自己充值、充值的金额有多少。这些关于投放广告后的对接是比较复杂的，但是能帮助我们优化数据。游戏的整体优化其实是一个长期的过程，目前国内大的游戏运营厂商都跟我们有两到三年的合作，证明了我们的整体数字优化水平还是比较高的。

比如电商，我们需要研究用户在电商注册之后是否有产品的浏览、浏览之后是否有把商品放入购物车、有没有对商品进行过收藏、有没有提交过订单、提交订单后是否付款成功、成功以后有没有产生退款，这些细致的问题能帮助我们调整投放，进行精准化营销。

像三星这样的品牌，我们会在品牌的活动页面放置代码，分析访客的浏览行为、停留时间、以及对应的动作，比如是否有注册、销售、留言等后续行为。

对接完成以后，因为我们系统得到的数据都是实时的，所以我们也能实时根据数据调整不同的投放策略、针对不同的人群和媒体调整出价和预算，然后进行购买等常规动作。

除了数据，我们为企业主进行创意的优化，针对企业主在营销中的不同创意，研究这些创意的投放效果，好的创意我们会增加投放预算，不好的创意我们进行修改或削减预算。

Q：BEHE的AOS广告操作系统有哪些业界领先的地方？

A：第一点是整个系统的数据是实时的，以秒级的速度生成实时的报表。因为这套系统对广告主是完全透明的，所以广告主可以实时查看自己的营销数据。而且系统中还有一些针对细节的优化工具，可以看到投放中不同媒体、不同渠道的分组数据是怎么样的，然后给出不同的优化策略。广告主利用这些数据，可以得到非常高的优化效益，根据数据在系统中飞快地调整出价、预算等项目。总体来说，我们的系统优化效率在业界中是非常高的。

第二个领先的地方是我们系统所有数据都是全部对外开放的。一方面我们会对广告主开放数据，另一方面我们会通过API的方式把广告主的数据全部导入系统。如果广告主自己的业务系统需要调用数据的话，他可以随时从我们的系统中获取想要的数据。

第三方面是我们这套系统的后续对接能力是最强的。因为我们一直在做效果导向的广告，所以我们对于广告点击之后的后续行为是非常关注的，各个行业我们都会有专门的后续数据对接方案，因为不同行业的后续数据定义是不一样的。所以我们在这套系统中有一套强大的API来对接后续数据。

最后一个优势是我们的动态出价算法，可以针对每一个不同的PV，出不同的价格，这个价格全部是由系统动态计算完成的，系统能够预估在这个PV上投放的广告主可能有多少个，这些广告主有多大的转化概率，有多大概率会在广告点击之后产生有效的转化或者其他后续行为。然后结合广告主的成本要求，给出一个合适的价格。动态出价算法的意义在于用一个最适合的成本尽大可能地抓住可能产生点击和转化的人群。我们帮助广告主实现有效的预估，他们就能在投放广告的时候出价出得准。

Q：中国的广告投放技术经历了哪些发展阶段？

A：中国的广告投放技术分为几个阶段。第一阶段主要是按天售卖的广告投放技术，这时候只要满足媒体资源管理就好了。比如要管理好我有多少个媒体、每个媒体占有什么位置、这些位置可以实现哪些简单的定向，包括时段定向、日期定向、地域定向、投放限制、自动上下广告等。这是最早的广告发布模式。

第二阶段是百度出现之后就开始的搜索引擎竞价，包括关键词竞价、关键词搜索检索的投放优化。

第三阶段开始出现基于广告网络的精准投放技术，就是基于人群的投放技术，帮助广告主把广告做得更有效。但是这个阶段的优化和定向技术还比较粗糙，更多的是以简单的人群划分和人群推测进行优化。

在第四阶段，我们的广告投放算法和预估算法比原来有了长足的进步，而且不只是依靠推测数据，更多的是依靠第一方的数据以及投放中的历史数据进行预估。当然计算量也大了很多，广告投放技术涉及的规模也越来越大，同时定向和可优化的途径也越来越细。目前我们公司每天的流量大概在120亿左右，比以前的流量大了好几十倍。

Q：您对中国广告主的网络营销有哪些建议？

A：我觉得最核心的一点，是中国的广告主应该去关注网络广告投放的真正效果。大家都知道，在行业内广告投放分为两种，一种是偏品牌的投放，一种是偏效果的投放，原来这两种投放对应的是不同的需求，比如品牌的投放针对的是大规模的需求，也就是要尽量多地覆盖人群，让最多的人看到我的广告，形成印象传播；而效果类就是直接考量投放效果，原来这两种投放是不能融合的。

但对于我们目前的投放经验来讲，我们发现越来越多的品牌广告主开始关注广告投放后的效果。因为网络营销相对于传统营销来说，最大的好处在于它的所有行为都是可以跟踪的，所以网络营销是一个在监测和效果评估上更有优势的推广方法。

所以对于国内的广告主来说，在做网络营销时，应该尽可能地跟广告公司进行紧密的数据合作，沟通好广告投放后的后续效果。

一方面，需要广告主开放一部分数据给我们这种帮你进行广告投放的网络营销公司，跟投放相关的数据应该尽量地详细和丰富。

另一方面，广告主应该通过营销公司评估和优化用户的后续行为。现在，无论你是投品牌广告还是效果广告，你都能判断其中的流量和用户质量是不是足够高，是不是对我的产品感兴趣。目前国内很多广告主还没有意识到这些问题，我觉得我们公司正在行业内推动这件事，告诉广告主如何制定标准，积累经验，真正达到效果优化。

还有一点，很多传统企业认为构建一套属于自己的数据、采样、分析系统是很难的，其实并不。现在市面上有很多第三方的系统，这些平台可以很快地完成数据采集和分析，能够和广告投放方自然对接。

Q：目前中国的大数据营销存在着哪些误区？

A：国内的大数据营销，有很长一段时间都是为了做大数据而做大数据，并没有真正地提炼数据中有含金量的部分和可用于营销再次利用的部分。这是一个误区。

第二个误区是大家觉得大数据系统的搭建都是非常庞大，非常复杂的，一提到大数据就觉得有很多计算，有很强的硬件才能完成。其实不是这样的，现在很多大数据的提炼都是在微型架构下实现的，所以门槛要比预想中低很多。

第三个误区是国内个人习惯的数据还没有被利用起来。目前很多所谓的大数据平台都是根据用户的浏览行为来推测用户的后续行为，把这些变成了大数据的主体，其实这是非常弱相关的。比如我们根据用户平时浏览的文章，来判断用户的个人兴趣，其实是比较不准确的。反而像一些第一方的数据，比如用户在广告主的站内行为以及站内的浏览频次、停留时间，是更具有营销意义的。而这些数据目前没有被很高效地利用起来。

对这些第一方的数据，很多人会存在一个疑虑，就是规模太小了，所以被很多人忽略了。其实数据的规模再小，只要足够精准，就有很多可以拓展规模的方法。一味地讲究规模，就是牺牲了准确度而进行推测，这反而是不可取的。

Q：未来中国的大数据营销将呈现出怎样的趋势？

A：在未来的一段时间，一些真正精准的平台快速出现，这些平台能接触到很多用户。比如我们这样的公司，每天都会接触中国95%以上的网民。

接触用户已经不是难事了，接下来考虑的是如何尽量把获得的数据使用好，以后将会出现更多新的技术，包括精准的数据算法、精准的预估算法和对应的出价算法，以及不同的广告创意、广告形式，随着技术的发展，网络广告也会迎来爆发式的增长。所有这些都是围绕精准的大数据来进行发力的。