大数据商业的可视化

wangzheng3056

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。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、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。”