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今日导读:在DSP广告快速发展的这几年中,有些大数据公司已经累积了很多这样的数据,而将这些数据用于DSP广告领域,就全靠广告公司和公关公司的本领了。例如在某网站的某产品,大家

  在DSP广告快速发展的这几年中,有些大数据公司已经累积了很多这样的数据,而将这些数据用于DSP广告领域,就全靠广告公司和公关公司的本领了。例如在某网站的某产品,大家在浏览了该网站的商品后,大部分都去关注娱乐人群了,假如80%的人都关心某位名星,那么得到这个结论的话,说明什么呢?是说明我们要请这位名星当形象代言人呢?还是说我们应该请另位名星当代言人,从而去吸引更加年轻的客户群体?那么假如请第一位名星当代言人,我们虽然吸引到了年轻的群体,但是我们的产品之所以吸引的都是喜欢这位名星的人,是否在设计和使用以及宣传上年龄偏大呢? 在互联网没有出现的时期,我们要得到这些数据,只能靠访谈,抽样调查等方法和手段进行,无法得到全部的样本。而在互联网时代,这些数据的累积已经成为很简单的事情,通过技术手段,对人群进行分类和分析,能够精确的知道用户的行为轨迹甚至分析出思维历程,这些都给精准营销带来了革命性的变革。有理论做基础,有数据做准绳,在DSP广告进行营销方面,能够更准确的传达给你想要覆盖的定点人群。这就是大数据在营销方面的运用和对精准营销的基本指导作用。 大数据是一门学科,DSP广告发展这么多年以来,经验数据也不少,但是大量的还是经验和抽样样本分析。现在大数据技术已经能够做到全样本的分析分类了,做为精准营销的先锋,更快更早的进行大数据方面的引用和研究,对客户战略规划以及DSP广告投放策略的制定还是有非常精准的指导作用的。但是至于您拿到了大数据,是仅仅用于今天不开船还是能够草船借箭,那就是运用者的高下之分了。

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  基于大数据可以更好的对DSP广告做精细化运营监控、更准确的用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行DSP广告效果评估、更有效的进行用户生命周期管理以及基于用户生命周期进行相关的营销和运营策略。具体分析如下: 1、在精细化投放DSP广告监控方面,我们需要进行关键数据体系梳理和构建。在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品,监控关键数据的异动,并可以快速定位数据异动的原因,辅助运营决策; 2、通过投放DSP广告基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度,并对用户做更好区隔,以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分,并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向,对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

  3、通过数据挖掘的手段进行投放DSP广告用户生命周期管理。我们可以可做到实时对不同生命周期的用户进行实时标记和预警,并把有效的活动当成商品一样及时的推送给不同生命周期阶段的客户。

  4、通过大数据的方法,我们可以实现对不同通过渠道的投放DSP广告效果评估。如果只看一些表面的数据,如广告的点击率,是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为进行打通跟踪,在此数据基础上构建渠道质量评估模型,将能够更好的发现渠道的真正质量,或者更直接的,可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

  5、通过利用基于大数据进行有针对性的投放DSP广告用户画像。并通过用户画像数据、用户行为,结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品,通过算法真正的实现“投其所好”,以实现推广资源效率和效果最大化。 总之,互联网思维和大数据有着紧密的关系。互联网思维背后代表的是商业模式、产品设计、产品运营,而大数据在不同程度的支撑或者驱动这三方面。如果大数据能够作为商业模式的一部分或者更准确的说是作为企业产品的一个引擎,那么企业的能量和想象空间将会更大。而大数据在产品设计和运营环节都能起到不同程度的左右,作用最为明显的是在驱动产品的投放DSP广告精细化运营。我们希望企业相关决策层在运用大数据的时候更好的了解大数据应用的优先级和应用场景,更好的发挥大数据的价值。

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  移动DSP广告领域处在不停的衍生过程中,以前的移动广告属于买卖媒体,买卖媒体平台就是Ad Network,它一边面对的是广告主Advertiser,另一边是媒体方Publisher。而随着广告主对于广告精准度和精准营销效果要求的不断提高,Ad Network的局限性出来了,一家Ad Network无法达到流量的规模化和预算分配的精细化。而基于大数据的分析处理可以实现移动营销的精准化,可以真正做到在移动的环境里带给用户、广告主、媒体方价值。移动DSP广告需求方平台则基于强大的数据分析系统,专业执行广告主预算分发工作,如何把广告主的预算在最合适的时间分发到最合适的位置则是DSP广告的核心任务。其中,有两个因素很重要: 一是规模化,和各方Ad Exchange(广告交易平台)进行紧密合作,接入庞大规模化的流量资源很关键; 二是深入的数据挖掘团队,从不同的合作方收集不同的数据,并将其系统管理和分析。 目前移动DSP广告发展迅猛,不同于传统PC DSP广告,移动广告是基于移动特征设计的。移动广告的移动属性特征有: 一、时间,用户在移动设备上的时间是全天候的,不同时间用户的行为特征不一样; 二、地理,移动设备随着人的行为在移动,比如吃饭的时候,比如在路上等; 三、设备,了解移动用户使用的设备就能知道用户的喜好等特征; 四、APP的使用,目前用户70%的时间在APP上,不同的APP代表用户的兴趣爱好,生活的阶段等。 通过四个基础维度,可以延伸更多不同维度,比如年龄、性别、喜好等。从而进行移动DSP广告的精准和个性化投放。目前移动DSP广告已经采用了1400多个特征来进行数据分析。

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