大数据
    作者:鲁畅

    精准营销太可怕 广告销售人员或将失业

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

      你有没有考虑过在云计算、大数据的时代,有多少传统职业将被取代。哪怕是广告销售人员,这种需要极强灵活性和弹性的工作也面临被替代的危险。精准营销的概念在大数据快速发展这两年内得到普及,但真正的应用落地却依然距离成熟期较远。而像AdTiming这样的专注于智能移动营销的平台,也随着这波精准营销的红利期快速成长,为越来越多的用户服务。

      DSP和RTB被验证是广告投放的趋势,且飞速增长,广告投放将从按媒介购买转为按受众购买。数据显示,2017年全球将有超过60%的展示广告通过DSP投放,预计到2018年,中国移动程序化购买市场整体规模将达到251.1亿元,占中国移动展示广告市场的比例将达到25.1%。

      而AdTiming智能数据营销平台就是这样一家全球领先的智能移动营销解决方案提供商,致力于为国内外企业及开发者提供最优质的移动端各领域的专业服务,帮助企业优化移动营销的投入,抓住最佳营销时机。同时为移动开发者提供移动营销解决方案,吸引更多高质量的用户。

      两年来,AdTiming已覆盖200多个国家和地区,通过分析海量媒体、人群、创意数据,自建20,000+用户标签数据库,精准定向用户,发现移动广告最佳展示时机实现多元跨终端精准投放。通过移动营销、大数据解决方案、技术服务等推动中国企业国际化进程,打造全球范围的移动营销产业链。

    精准营销太可怕 广告销售人员或将失业

    自主知识产权大数据平台

      不久前,AdTiming被收录到LUMA全球移动行业图谱之中,作为行业内权威性的顾问公司,LUMA partners对其网络广告生态体系图即MOBILE LUMAspace的绘制有着专业的判断标准和衡量体系。而位列其中国内企业寥寥可数,但AdTiming这家专注移动营销企业的创新型企业却名列榜单,吸引了众人的眼球,究其原因,AdTiming自主研发大数据平台成为了最大看点。

      纵观移动营销行业发展,从广告的终端展示到形式的多样体现,每一次广告技术变革都会推进互联网广告版图的变化。随着移动互联网的发展,移动用户的场景不确定性、多样性及不连续性,对移动广告的展现时机提出了巨大挑战。用户在操作过程中趋向内容本身,不会主动关注广告,若想有效地对用户产生影响,展现时机一直是重要的命题。同时,从AdTiming的经验来看,产品不同阶段,广告主对于效果的需求不同,用户基数决定了可投放的广告的覆盖面。广告平台根据广告主的不同发展阶段,承载不同效果需求;随着广告主用户量的增长,这种放大效果也越明显。这是一个典型的漏斗形转化模式,而这个模式的成立,需要相应的用户基数来维持。

    精准营销太可怕 广告销售人员或将失业

      针对展现时机与用户基数这两大重要因素,AdTiming建立了自主知识产权大数据平台,包含海量媒体数据及用户标签数据。通过不断优化数据和自身的DMP数据管理平台进行模拟分析,挖掘常见广告定向与效果指标的关系,产生离线模型;在广告投放过程中,进行实时的、全自动化的反馈及调整,从而为移动广告主带来最佳的广告效果。

    云时代 少不了定制化服务

      显然,以大数据为基础技术平台的AdTiming在同类产品中拥有一定的,此外,除了要依托智能移动广告营销模式,还要更贴近用户场景心理和需求,从用户角度而非广告主的角度去巧妙传递品牌信息。于是,定制化服务就尤为重要,如何找到客户需求,如何进行客户需求分析,这显然是一个数据收集和分析的复杂过程。

      AdTiming通过云实现了数据存储和分析,而数据分析中的关键便是数据收集,AdTiming的多终端和全球覆盖能力使得其拥有了更灵活收集数据、存储分析数据的能力,除了来自于运营商通信行为数据、线下场景行为数据、特定区域人群数据、行业用户行为数据的自有数据外,第三方数据和运营商数据也是其重要的数据渠道。包括:电商行为数据、互联网行为数据、媒体数据;媒体广告请求数据、广告曝光点击数据、用户定向数据库。

      根据不同行业客户需求,数据源无缝覆盖,打造全产业数据链路。AdTiming从相关联的行业与业务中去收能够为客户所用的数据,更好的为广告主提供业务决策和发展的数据解决方案。

      举个例子,今天,AdTiming覆盖网吧、咖啡厅、城市智能WIFI等74,000家,每日7000万请求;每日利用运营商数据抽炼、特征提取技术分析,目前接收2000GB/秒。可以想见,30万+非结构化标签,不做过多处理,像优化SEM关键词一样定位到精准人群,支持标签相关拓展,同时保障精准及规模使用FingerID进行用户统一识别,解决多终端多APP信息孤岛的问题,通过IP、UA、DeviceID、AndroidID、IMEI等识别统一用户。AdTiming今天已经能够为海量数据支持定制化标签,实现356,534+标签,而由此,AdTiming也给自己打上了“智能”的标签。

    精准营销赋予智能更多定义

      智能的输出一定是让客户获得价值,让客户的移动广告投放更加精准,花费的每一分广告费更具价值,就要通过大数据进行充分地分析,基于广告主对于自身产品的发展阶段的认知、对于当前阶段目标用户的认知,为之匹配适合的广告形式,在合适的时间,在合适的载体上给精准的用户展现最佳的广告创意,这是AdTiming定义的精准营销。从营销诉求出发,在前期大数据分析的支持下,产出最佳策略;根据对目标用户的分析,匹配合适营销场景与创意,让信息传播环环相扣;全面整合移动营销资源,实现最大范围覆盖目标受众,实现最佳传播效果。

      AdTiming可以针对每个独立用户的展示广告频次(行业、广告主、创意),精准分析用户喜好,定位目标用户;分析独立用户地理位置及时间段,抽炼出每个用户的娱乐时间及工作时间,根据用户不同时间纬度以及场景状态,匹配最佳广告推送,更可以将移动网络人们更倾向于打开App,Wifi下人们更倾向于下载App,根据用户不同网络状体推送不同的广告内容,最重要的是能够根据每个兴趣标签的转化周期不同,实时获取数据及覆盖海量媒体。

      这样帮助客户将广告效果最大化,严格监控可视场景,保障广告可视性,更可以实现过滤和分析“非人类流量”数据,实现第三方监测保障投放效果的真实有效性,细致分析风险内容,保障广告展示安全。

      其实,只要是移动广告的需求方,做移动营销的核心诉求都是促成交易,于是看到精准的客户全网活跃地带,动态的数据分析才是智能的最优化体现,而AdTiming根据客户不同阶段的不同投放需求,确定人群标签,并根据人群覆盖进行流量投放分析及确定,例如其能够检测30天活跃人群,支持实时更新,这样就能够让营销预算投放给真实的目标消费者。

      显然,这是一个用户分散化、复杂化和需求多样化的时代;当然,这也是一个眼球经济的时。如何能够快速抓住用特点,满足用户需求,实现“广告费不浪费、实现精准投放”成为关键。营销主必然期待更精准的曝光和高转化率,而通过强大的智能大数据营销平台,制定精准的营销策略,整合出有效的营销模式正是诸如AdTiming做的工作,也是21世纪移动营销的法宝。

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