数字营销前沿发展（1）—大数据下的精准投放

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作者按：数字营销前沿发展系列是我对数字营销经过半个月的学习后整理的内容，用于自我梳理及各同行交流学习。

在如今的传播环境中，以往打扰式的营销或KPI模糊的创意营销时代已经过去了，数据赋予营销变革的能力，互联网科学又将营销的艺术性放大大数据营销，于是数字营销解决方案将在技术和艺术的结合中，缔造出新的完整的营销方法论体系和不断迭代的营销工具阵营。

早在2012年就被提出且火热的数字营销概念，经过大数据、云计算及AI技术的普及，将会成为解决“我知道一半的广告费是被浪费的，但我不知道是哪一半”的营销效果量化这一世界级难题，但，凭借现代营销技术，此路仍然任重而道远。

此系列将数字营销涉及的所有模块及概念全面整理，希望帮助到那些对数字营销懵懵懂懂的人快速理解及掌握，感谢大家。

本文内容概览：

数字营销技术的前沿发展趋势有2个方向：

1、大数据下的精准投放，现在几乎广告平台、DSP公司、SSP公司或其他程序化广告解决方案公司，对外都会宣称自己具备大数据，大数据已经成为数字营销的行业基础。

2、基于机器学习、AI技术与广告结合实现的自动化与智能化营销，比如程序化、营销自动化、营销云及智能自动出价。

机器学习及AI技术下的营销关键在于大数据，只有数据够多，才会有以上技术营销的出现。

现代数字营销技术建立在大数据、云计算和人工智能3大技术之上，借助这3大技术研发具备智能化、自动化的营销平台或工具，比如程序化广告、营销云等。通过这3大技术可以给数字营销提供服务，比如智能匹配、自动匹配、智能获取、自动化执行等。可以说，大数据+云计算+人工智能是奠定现代数字营销的技术基础。

大数据的主要作用在于实现更精准投放；云计算具有数据分析、挖掘及提取能力，云使得营销人员不用担心数据存储问题，实现资源的无限拓展；人工智能通过数据学习，实现智能化决策，如优化流量分配，提升用户体验。大数据+AI是最重要的营销技术支持，而云计算已经变成一种基础设施。

（三方协作如下图所示）

用户识别：

现代用户的访问设备很多，使用情景也十分多样化，如平板、电脑、智能手机、WAP/H5或其他智能设备。这些渠道的用户数据如何识别？

PC/Tablet：Cookie；WAP/H5：Cookie、浏览器指纹；iOS：IDFA；Android：IMEI；智能设备等：Cookie、ID及声纹；

（但，在某些场景下依旧无法识别，如隐私状态下访问的Cookie、移动端浏览器升级或系统升级后变化的浏览器指纹、用户关闭广告权限或媒体端禁止获取都会导致识别不到IDFA及IMEI，虽通过以上方式不能实现100%用户识别，但80%-90%没问题）

在这里，提示一下第一方cookie和第三方cookie的区别：

数据分类及打通：

按照数据来源可分为第一方数据、第二方数据、第三方数据。

第一方数据：我的数据，如网站/APP访问数据、ERP/CRM、订单数据，这类数据打通主要依靠cookie；第二方数据：你的数据，如广告平台数据，这些数据打通主要依靠UTM；第三方数据：其他机构数据，如媒体、运营商、腾讯数据、ADX，这类数据打通主要依靠Mapping。

有了数据之后，我们可以更好做到对什么人、在什么时候、推送什么类型的广告，也就是精准投放。因为可以直接定位受众，根据标签进行定向投放，因此能做到更有效的营销效果量化。

目前，数据应用主要分为定向及重定向，定向主要应用于程序化广告、营销自动化及营销云；重定向则可应用于再营销。

但目前来看，即使采用精准投放，还是会造成很多市场费用的浪费，主要原因有：

1、目前大数据很多处于孤岛状态，并没有被真正打通，营销人员也没有真正做到建立第一方DMP。

2、垃圾流量比较多，即使匹配过后，如果垃圾流量没有消除，即使打通完数据，还是会造成转化效果不佳，因此需要注重用户数据检测与分析。

（编辑：南京站长网）

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