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“活”的大数据 I ——DSP的胜负手

发布日期:2013-07-02 13:40:14 作者:易传媒

引言——
        2002年,奥克兰运动家棒球队总经理比利•比恩招募了耶鲁大学数据分析高材生——胖子彼得,依靠电脑程序和数学模型来选择球员,用很少资金组成一支表面古怪,但价值被严重低估的选手,最后取得骄人成绩。(后来搬上荧幕《点球成金》)
这一次,“大数据”解放了球队经理和球探。

        2012年,在线影片服务商Netflix推出《纸牌屋》,因为通过大数据的洞察,Netflix知道用户喜欢大卫芬奇、凯文史派西和英版《纸牌屋》,三者结合造就了眼下最火爆的剧集。
这一次,“大数据”解放了导演和编剧。

        2013年是DSP大年,随着ADX, Tanx,Tencent Exchange进入实际使用,几十家DSP轰轰烈烈的开始宣传DSP,同时“大数据”的概念也和DSP紧密联系在一起——因为在DSP实时竞价的生态下,数据量更大,维度更多,响应速度要求更高;在公共交易市场上,所有DSP面对同样的曝光机会,数据的积累、分析、应用的能力就是DSP的胜负手。
这一次,我们希望“大数据”可以解放数字广告的营销人员。

        何谓大数据?
        我热爱数据挖掘,但并不在意“大数据”这个词。
        在数字营销行业, “大数据”这个词已经死了,在无数数字营销的论坛、沙龙,被营销人员炒作的口水淹死了。(“云计算”也是一样)
        数据就是数据,“大数据”无非量有点大,大到数据的储存、处理、分析不能用普通方式。所以大数据和时代以及当时的数据处理能力有关,1960年,可能MB就是大数据;2010年,从TB升级到PB就是大数据;再过10年,可能ZB或者YB就是大数据。
        大数据的价值不在于大,精彩之处在于在海量信息中寻找出最具价值的信息。通过碎片化的大规模数据收集分析,自动化加工处理,挖掘、提取出人们意想不到的新的有价值的内容——

        数字营销当中有许多大数据的实例——
        从电商数据中,可以看到买了黑上衣的女人都会买黑裤子(上下搭配),买了羽绒服的男人会买羊毛衫(里外搭配); 
        从视频数据中,可以看到同样是甄嬛传,但是看视频网站的要比看电视的更年轻、更有消费力。
        从汽车行业数据中,喜欢看英超的人,通常喜欢汽车,而且比普通人更喜欢SUV。
        ……

        所以在DSP实时竞价的生态下,什么是“大数据”呢?
        大数据必须从广度和深度这两个维度上满足必要条件才能称之为“大”。从广度上来讲,需要跨渠道、跨平台、跨阵地海量收集数据;而从深度上,数据颗粒度要足够细,真正实现微分人群,纳米级区隔受众。真正的大数据,必须通过持续的累积、系统化清洗与提炼,并在多种渠道中进行应用与优化后,才能发挥其真正价值。
        而且,只有“活”的大数据,对于广告主的互联网营销才有意义。


        何谓活的大数据?
        如果缺乏海量的媒体资源、实际投放广告项目涵盖面限制等现实因素,只能积累断点的互联网数据,并不能循环创造价值。如果缺乏实时动态数据更新,数据只是代表历史而并非现在,因此不能被精确的分析并进行投放及优化。
        就如传统的直邮传单,城市族群中很多人的住所往往是临时租来的,地址经常变动,但在邮政系统里这些信息并没有得到及时的更新。通过这些数据库投出的广告,看似精准,实则盲投。
        Cookie数据必须要有7X24小时,各种行业的投放数据不断更新,才是“活”的大数据。基于活的大数据投出的广告,才能触达真正准确的受众,广告的效果才可以达到最好。

        真正对数字广告效果产生影响的数据有三大类:
        1. 媒体数据:常年、持续、累计网民的互联网行为的数据。要做到这样,和媒体有长期深入数据合作的DSP会占有先机。
        2. 投放数据:投放广告的过程当中收集到的数据,可以知道有哪些人点击了广告,有多少人喜欢这条广告。在这一点上,投放量大的广告平台积累就更多。
        3. 第一方数据:属于广告主的数据。比如哪些消费者点击注册、预约试驾、甚至产生购买。所以有数据是第一步,是否由多年经营的数据管理工具、真正管理好、应用好数据更加重要。

        真正的数据要覆盖这三方,并且是7X24持续的、长期积累的、跨各个行业的,才能称之为“活”的大数据。
        易传媒平台拥有以上所列举的数据特性,并已经实现跨平台的数据分析、管理及应用,在DSP投放中可以运用26个维度数据,13000种人群数据标签,以及1000万+的优化组合,真正可称之为活的大数据。

        在媒体数据合作方面,大量优质的、大流量的垂直类媒体与易传媒SSP签约合作,代码长年挂靠在这些媒体,因此易传媒拥有对于汽车、美容、服装、数码家电、酒店/机票、金融产品、教育培训等行业细分化数据的区分能力,即媒体数据纳米级获取;
        从订单量来看,易传媒的DSP+SSP平台每日同时在线项目多达2500个,所以大部分的行业、产品在还未投放之前,易优算系统已经能够准确预测该项目在哪些点位、哪些人群(cookie segment),什么创意形式可能产生更好的ROI;
        如果论第一方数据的管理能力,早在2010年易传媒就已经推出“易DB”人群数据库系统,集中管理并分析第一方数据——目前单汽车品牌,已经有超过20个国际一线品牌利用易传媒的易DB系统来管理1st party cookie。

        任何一个行业、任何一个细分产品子类,都能在易传媒这个平台上找到匹配的鲜活的用户数据,更由于数据是每时每刻、以秒为单位进行更新,紧跟用户最近的兴趣爱好。

        以某国际知名化妆品客户实际投放的案例为例,“活”的大数据的应用成果可窥一二。
        数据收集:首先用1个月时间,收集客户在互联网推广端各个渠道是人群数据(包括CPD投放、SNS活动页面、eDM、电商网站、客户官网等渠道),而且与第三方CRM数据库达成实时动态更新,将线下CRM数据(专柜的购买、领取小样数据)补充加载至线上数据库,全方位收集品牌受众数据。
        数据应用:区分看过广告、点过eDM、访问过网站、线下发生过购买行为这些维度进行人群分组,并在互联网上针对性投放不同创意。
        投放效果:与普通投放相比,运用“活”的大数据进行分析及投放优化的投放方式,ROI提升2.4倍。

       易传媒平台与1000多家优质垂直及视频媒体、6大广告交易平台和排名前400家优质网站进行对接,全面覆盖超过96%的互联网网民,日均流量达到53亿,每天超过1500亿数据点采集,核心数据量达到8万亿字节。易传媒平台数据,达到数量大、累积连贯性、覆盖面广这三大“活”数据的标杆性要求,可以称得上是真正高质高效的大数据。

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