互联网+ 大数据时代的智慧“赢”销

  在互联网+时代，数据持续不断地为企业提升商业价值，来看AdMaster是如何让数据的智慧为己所用，提升价值，实现互联网+大数据的智慧赢销。

　　2013年，IBM与牛津大学重新定义了大数据“4V”理论，分别为：体量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和真实性（Veracity）。其中明确指出：“真实性“（Veracity）代替了以往的“价值性（Value）”成为当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。

　　有趣的是，在4月26日，由QJ·Smartech千家智客与华南理工大学新闻与传播学院共同举办的“大数据与智能品牌用户体验研讨会”上，AdMaster（精硕科技）的首席运营官陈传洽针对这一观点予以高度认同，他认为当前大体量的数据，从正面的角度来说，企业手上可以拥有大量的数据，但是另一方面来说，当中有很多无用的造假的数据。辨别出造假的数据才能发挥数据的价值。

　　会上，陈传洽从营销的角度分析了数据所带来的价值。在研究数据的过程中发现了三个具有里程碑效应的发展阶段，从这三个阶段里可以看到，数据是不断在为营销界提升商业价值的。

　　第一阶段：2009年，评估与审计价值

　　在当时，数据的规模与价值与今天相比自然是不可同日而语的，人们只能看到最皮毛的应用价值，比如说评估与审计的价值。举个例子，当今在互联网中所说的PV、UV、点击转换率等概念，都是停留在评估与审计这些应用价值的层面上。

　　第二阶段：2012年，洞察与媒介实时优化价值

　　到了第二阶段，数据的规模与种类跟原来相比，可能已将放大到1000倍乃至更多了。同时它还带来了“洞察力”的价值，人们开始对大量的、动态的、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型来挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。2012年之前的几年，通过在线媒体、社交网络等方式与消费者进行沟通，已经做到每天都将信息落地到媒介投放了。但是在这个过程中是没有做到适中、实时的优化媒介。而在2012年以后，获得优化后的媒介带来了更高价值。

　　第三阶段：2015年起，动态受众优化与预测性分析价值

　　在这个阶段，大数据的价值被放大到100万倍，自然而然地带来了更多的应用模式，其中最突出的两个要点便是：动态受众优化与预测性分析。比如，营销圈中的程序化购买，就是根据大量数据来优化与受众的沟通。而根据不同的个性标签来优化沟通信息，如从去年起所谓的场景营销、情景营销等各种标签化概念，最终都是要做预测型分析。举个例子来说，汽车厂商要根据大量数据和与消费者的沟通，预测出是谁最终购买下一辆SUV，从而在消费者购买前采取行动。

　　现在的数据到底有多“智慧”？

　　既然在互联网+时代，数据能够持续不断地为企业提升商业价值，那么，现在的数据到底有多“智慧”呢？在会上，AdMaster技术副总裁卢忆雷就将大数据的“智慧”划分为四个层次：

　　第一层次：人群的划分——物以类聚人以群分，利用数据可以将人群分类，比如可以通过相关数据分析得出：“所有连接会场酒店的WIFI的参会者，基本都是对于大数据感兴趣的人群”这一结论。

　　第二层次：个性化推荐——企业可以在合适的时间合适的地点，将合适的商品推荐给消费者，实现精准营销。这也是数据体现“智慧”的一个地方。

　　第三层次：语音的识别——实现与机器、文字的对话。

　　第四层次：未来的预测——分析数据预测未来从而得到新的价值，这是大家都很期望的一点，然而很多正面与反面的例子都在说明，数据是不能孤立的，必须建立一个立体的数据模型才能发挥数据的智慧。

　　由此可见，大数据的“智慧”体现在可以细分市场消费者，从而实现个性化推荐，向消费者投放更为准确、合适的媒介广告，带来更高的价值。而重要的是，要树立完整的观念，因为单独存在而没有交流的数据是没有价值的。

　　大数据荆棘满路

　　凡事具有两面性，虽然大数据在互联网+时代潜在的商业价值让人很是心动，但在其发展的道路上仍然是遍布荆棘。

　　前文中IBM提出大数据的“4V”模型（即体量、速率、多元性、真实性）其实也说明了，如果数据单独存在，即使有大体量，但是没有多元性、没有速率（在过去的时间里数据是在不断死亡的），都是无用的，只有未来的数据才是有价值的。

　　卢忆雷结合多年经验，指出在处理大数据上，从方法论到实施技术，目前面对以下几点困难：

　　1、高可靠性：大数据平台要确保服务高可用。

　　2、高性能：数据的处理要达到秒级的处理结果。

　　3、数据安全：保护客户的隐私、进行加密处理。

　　4、性价比：将硬件成本降低。

　　5、数据监控：对大数据平台进行监控。

　　6、数据必须有效：实现数据打通，比如连接PC设备、移动设备、电视设备为一体，分析数据从而得知整个人的行为。

　　在数据打通方面的经验以及面对的挑战

　　过去企业走过（着）的营销探索之路的途径是：听天由命——细分市场——个性定制——预见未来。

　　而如今企业则是需要走出营销混沌：有效管理受众标签，帮助营销主认定细分市场。当前在数据打通方面，在国内与国外的挑战都很大，在国外通过WIFI的IP历史划分人群，相关数据显示，通过IP判断是不是一个人是不够准确的。AdMaster对IP进行粗的划分，再对IP信息里的年龄、性别、包括访问媒体的类型、访问的行为加上综合个人属性值，来分辨是不是同一个人，以此做到将你在手机上看到的广告，推荐同类信息推荐到PC端。

　　互联网+时代的大数据智慧营销需要对大量、动态、可持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。纵然面临诸多困境，但是其中潜藏的商业价值非常可观，如何处理大数据，让数据的“智慧”为己所用，提升价值实现“赢”销则是需要继续探讨下去的课题。