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大数据商业的可视化
发布者:来自网络 发布时间:13-09-06次

大数据背景下海量而复杂的数据如何实行区分归类?当然少不了DMP数据办理平台的作用。而作为传漾科技的DMP平台SameData在实行数据办理同时,也在实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实行聊天、购物、游戏、微博、微信等网络作为时,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持续加大,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)技术持续发展,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,数据办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高,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,互联网广告企业纷纷建立起自己的DMP(数据办理平台),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,网民作为也更为个性化、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,伴随着分母的持续扩大,想要更好包管广告转化率,作为分子的广告成本必须持续加大。RTB广告投放模式,经过DMP数据办理平台,实行流量筛选评估,从而将人群定向分母范围实行缩小,透过DSP广告竞价实行精准营销投放,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”,它需要网络广告企业具有海量数据支撑、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,并幸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办理平台DMP环节,注重从细节层面,实行全面深入发展和技术积累。”王跃告诉《成功营销》记者,“大家具有一个网页界面,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,并在实行过程中,实时让广告主感受到大家对每一个木板实行调节。”经过对海量数据实行细分归类,SameData从多个维度对用户作为实行剖析剖析,帮助企业了解用户兴趣,并经过让广告主实行亲身体验,实时处置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,经过对用户作为实行分类建模,对其形成多维度全方位剖析。作为较早开始实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,需要借助相符合技术产品实行价值挖掘。”王跃暗示,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,即为经过数据剖析对网民兴趣实行定向,进而对单个目标受众实行定价。

  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?王跃暗示:“针对企业投放需求,大家在实时广告投放过程中,SameData按照不同模型实行用户兴趣判断,并按照消费者每一次展示和点击及时实行模型更新调整。”

  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经过对人口特征及兴趣属性的筛选,实行标签设置,帮助品牌找到匹配Cookie,并经过数据剖析,选择在包括时尚、购物、娱乐等女性网站作为首要媒体投放圈,找到所需要的对中选择匹配的活跃目标人群,并将相符合数据剖析对接到传漾DSP平台中,针对品牌Cookie数据库以及品类Cookie数据库实行定向受众投放,从而提高欧莱雅流量有用度,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实行重新定向,实行实时效果优化,实行新一轮传播推广,从而将更多优质流量引流到电商平台,进一步提高广告效果。

  因而,SameData不仅经过实时竞价广告实行点击优化,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,并经过提高数据预测能力,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数据办理平台经过为客户和媒介实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,提高精准营销价值,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实行技术和数据积累,对于广告主数据实行专门模型办理,及VIP数据银行(行情 专区)。王跃告诉记者,企业可在传漾数据库中搭建专属Cookie库,经过SameData实行界面优化办理。

  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实行广告投放,其需要选择更为精准人群实行覆盖。“在传漾DSP中,大家经过对每个人实行多个维度剖析挖掘,对数据实行细分量化。”王跃把这个过程称之为基础的学习方法,经过对数据实行量化,在实行精准广告投放时,对样本数据标签实行深度整理挖掘,经过SameData机器学习的数据模型,帮助广告主对所有实时数据实行预判与匹配,从而帮助其能够更为广泛精准对目标受众实行营销制定。

  面对互联网中每天产生海量数据,想要迅速对其实行细化剖析,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。当网民在一个月前实行口红讯息浏览时,这表明其对于口红较为感兴趣,经过DSP投放能够有用吸引其注意,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,经过多机房用户模型同步更新,对每秒新增的30到40个网页实行剖析更新。”传漾SameData经过对历史投放数据实行汇总剖析,即让广告主在实行营销投放时,能够按照每一次广告展示和点击,借助自动化点击预测模型剖析,帮助其自动实时优化调整,从而把正确有用的讯息,推动到有兴趣网民面前。

  王跃对自身这样回顾道:“精准广告是基于海量Cookie实行用户群体剖析后,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讯息的搜集。互联网广告代码获取的Cookie是匿名的。”

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