大数据商业的可视化_数据分析师
大数据背景下海量而复杂的数据如何进行区分归类?当然少不了DMP数据管理平台的作用。相色谱仪技术在食品安全检测中的应用而作为传漾科技的DMP平台SameData在进行数据管理同时,也在进行着智能引擎数据匹配。你知道吗,当你在使用电脑、手机或者iPad进行聊天、购物、游戏、微博相色谱仪技术在食品安全检测中的应用、微信等网络行为时,每一分每一秒,都有大量的数据被制造出来。随着用户对于网络依赖程度的不断加大,网络广告已经成为推动互联网行业大数据发展的重要力量,大数据被越来越多领域和行业所熟知,成为各种业内人士、行业论坛、媒体专题中常常探讨的话题之一,尤其为如何开发大数据预见能力,实现更为精准数字营销。
“大数据驱动广告决策变革,随着RTB(real time bidding,实时竞价)技术不断发展,广告定向、精准化趋势越发明显。”传漾科技创始人及技术副总裁王跃说道。此时,对于企业来说,数据管理的重要性不言而喻,尤其随着网民对于互联网依赖程度提升,越来越多主流消费人群进驻网络世界,精准营销势在必行。随着RTB浪潮袭来,互联网广告公司纷纷建立起自己的DMP(数据管理平台),这其中,就包括传漾科技的SameData网民数据智能引擎。木桶效应伴随着互联网媒体越发碎片化发展,网民行为也更为个性化、社交化、移动化以及开放化,这无疑让网络广告实现人群覆盖难度增大。因而,对于广告主而言,伴随着分母的不断扩大,想要更好保证广告转化率,作为分子的广告成本必须不断加大。
RTB广告投放模式,通过DMP数据管理平台,进行流量筛选评估,从而将人群定向分母范围进行缩小,透过DSP广告竞价进行精准营销投放,提高广告到达率及转换率。而在王跃看来,这个大数据营销的过程,具有“木桶效应”,它需要网络广告公司具有海量数据支撑、碎片化数据时效更新、算法优化能力以及数据预测准确性等木板,来组成大数据营销木桶,并避免短板对整体造成影响。“SameData作为传漾科技广告营销生态链中数据管理平台DMP环节,注重从细节层面,进行全面深入发展和技术积累。”王跃告诉《成功营销》记者,“我们具有一个网页界面,能够以可视化、直观化形式向广告主展现全程广告投放过程,了解其目标受众,并在执行过程中,实时让广告主感受到我们对每一个木板进行调节。”通过对海量数据进行细分归类,SameData从多个维度对用户行为进行分析剖析,帮助企业了解用户兴趣,并通过让广告主进行亲身体验,实时解决RTB广告投放过程中遇到的疑问。
更全面了解用户兴趣,少不了足够的数据库,通过对用户行为进行分类建模,对其形成多维度全方位剖析。作为较早开始进行大数据领域价值挖掘的传漾,经过多年积累,已经具有一个超过9亿的独立Cookie数据库。“单看数据它只是一个比较空洞的概念,需要借助相应技术产品进行价值挖掘。”王跃表示,仅仅是数量级上的“Big”不是“大数据”,而从表面的数据积累到“受众感知”,才是大数据带给网络广告的价值密码 ,它对于精准广告最直接的意义,即为通过数据分析对网民兴趣进行定向,进而对单个目标受众进行定价。实时的数据优化面对大数据的磅礴之势,网民数据定向,如何可以实现?王跃表示:“针对企业投放需求,我们在实时广告投放过程中,SameData根据不同模型进行用户兴趣判断,并根据消费者每一次展示和点击及时进行模型更新调整。”举例来说,对于时尚品牌欧莱雅而言,她的用户群都在哪?怎么找到她?为此SameData通过对人口特征及兴趣属性的筛选,进行标签设置,帮助品牌找到匹配Cookie,并通过数据分析,选择在包括时尚、购物、娱乐等女性网站作为主要媒体投放圈,找到所需要的对中选择匹配的活跃目标人群,并将相应数据分析对接到传漾DSP平台中,针对品牌Cookie数据库以及品类Cookie数据库进行定向受众投放,从而提升欧莱雅流量有效度,推动品牌销售实现。而这个RTB的过程,并不是一次性即完成的,为更好帮助品牌把握目标受众,传漾DMP会对于对广告没有点击,或点击没有购买Cookie进行重新定向,进行实时效果优化,进行新一轮传播推广,从而将更多优质流量引流到电商平台,进一步提升广告效果。因而,SameData不仅通过实时竞价广告进行点击优化,同时,它更注重以企业受众人群细分为基础,进一步实现展示广告精准定向、网站优化,并通过提升数据预测能力,精准找到目标受众,借助算法优化推动DSP实现竞价成功;此外,SameData数据管理平台通过为客户和媒介执行机构提供更为合理和科学算法,帮助企业找到更为高质量目标受众群体,提升精准营销价值,让广告推广结构更为出色可信。
精准的数据定向引擎传漾在成立之初即一直在进行技术和数据积累,对于广告主数据进行专门模型管理,及VIP数据银行。”王跃告诉记者,企业可在传漾数据库中搭建专属Cookie库,通过SameData进行界面优化管理。在王跃看来,对于广告主来说,它并不需要对每一个表现出兴趣用户进行广告投放,其需要选择更为精准人群进行覆盖。“在传漾DSP中,我们通过对每个人进行多个维度分析挖掘,对数据进行细分量化。”王跃把这个过程称之为基础的学习方法,通过对数据进行量化,在进行精准广告投放时,对样本数据标签进行深度整理挖掘,通过SameData机器学习的数据模型,帮助广告主对所有实时数据进行预判与匹配,从而帮助其能够更为广泛精准对目标受众进行营销制定。面对互联网中每天产生海量数据,想要迅速对其进行细化分析,更好了解网民的兴趣,并不是一次即可的,在碎片化时代,用户的兴趣也在随着时间变化而递减,具有一个半衰期时段。
为此,王跃举了个案例。当网民在一个月前进行口红信息浏览时,这表明其对于口红较为感兴趣,通过DSP投放能够有效吸引其注意,但是一个月后,对这一Cookie的兴趣定向显然已经不适合。“传漾每天在线活跃Cookie数1.2亿,通过多机房用户模型同步更新,对每秒新增的30到40个网页进行分析更新。”传漾SameData通过对历史投放数据进行汇总分析,即让广告主在进行营销投放时,能够根据每一次广告展示和点击,借助自动化点击预测模型分析,帮助其自动实时优化调整,从而把正确有效的信息,推动到有兴趣网民面前。王跃对自身这样总结道:“精准广告是基于海量Cookie进行用户群体分析后,绘制的受众兴趣图谱展开投放,但以精准广告为目的的Cookie获取,从来不涉及对用户名、密码等个人身份识别信息的搜集。互联网广告代码获取的Cookie是匿名的。
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