北京2015年5月13日電 /美通社/ -- 5月10日，由簡商社主辦的“數據及應用，營銷之根本”的沙龍于北京舉行，集奧聚合（GEO）CMO 段培力博士受邀出席，和與會嘉賓分享了關于《互聯網大數據的挑戰和營銷應用》的一些觀點。
互聯網大數據面臨的挑戰
段博士講到，現今，大數據的挑戰主要來自于對大數據的定義。第一個是數據量要大。企業每天都產生很多數據，卻鮮有企業具備自己實時處理的能力。第二個是數據維度要足夠多。如人群畫像 -- 有正面、側面和背面，以及一個人的多重行為，如搜索行為、瀏覽行為和購買行為。現在的問題是量都很大，但維度不夠多。就電商來說，只能看到自己電商站內的信息。而搜索引擎上，一個人搜了一個詞，一般只能知道這是一個臨時觸發的行為，有這么個意圖，但具體到他有怎樣的屬性，他有怎樣的行為偏好等，都不得而知。當把這些數據全部整合起來，都在一個人身上打通的時候，就會發現這個人360°都立體起來 -- 這才是大數據。GEO 運用的底層數據，就是“維度”。第三個是和當今的營銷需求有關系 -- 高效處理數據的能力。以前，數據從收集到應用，所需花費的時間非常長。現在的品牌方希望能做到數據的實時處理。像金融類品牌的營銷對時效的要求很高。因為據可靠研究數據表明，超過72小時，數據就會失去時效性。可見，面對大數據的浪潮，主要有三個挑戰：第一，要搜集足夠多的數據；第二，維度也要足夠多；第三，高速、及時處理數據的能力。
互聯網大數據的營銷應用
關于數據的營銷應用，首先，大數據對傳統企業的洞察方面有深遠的影響。原來的數據都是結構化數據。比如這些數據是本來沒有的，針對性的設計問卷后，這種收集到的數據叫做結構化數據。大數據是什么？它不是為一個專門的目的設置的，是消費者自然形成的海量數據——無需特地去問誰什么時間、搜索、瀏覽、放進購物車的是什么。雖然大數據擁有眾多結構化數據所不具備的優勢，但大數據也存在一定處理上的難題，如數據太多、雜音太大，需要強大的及時過濾信息、提取信息的技術能力。
第二，DSP 的出現使得廣告模式發生了巨大的改變。DSP 主要是選“人”。這解決了搜索詞和 RTB 廣告位之間的問題。現在的創意普遍零碎化，一個廣告可能有數十個創意，假設有五萬個關鍵詞，搜索不同的關鍵詞需要即時匹配不同的創意。那么，大數據的另一個應用就是把媒介、廣告創意以及人群，這三個看似孤立的點串聯在一起，這就是我們經常談論的“實時廣告”。
最后一個應用就是所謂的“衡量”。把一個從站外 PV、UV、點擊到站內到達頁、產品頁以及購買行為這個“漏斗”全部畫出來，其實不完全是一個技術問題。簡單來說，如果電商把它的數據關了，那么到了這家電商后，這個店就變成了一個黑匣子。那么，廣告主投了那么多流量，把客戶送到了店里面，但是至于是否買了東西不知道，幾個人買了也不知道，是誰買的還是不知道。那該如何評價效果的好壞呢？GEO 的大數據為這個問題提供了解決方案。GEO 底層數據能夠實現一站式、端到端的廣告效果衡量，特別是從廣告位到電商平臺購買轉化的衡量。即是說，GEO 可以看到這個店的流量是從哪些媒體來的，以及形成的瀏覽和下單情況。
還有一個應用是實現各方數據間的關聯。品牌方把客戶信息經過加密處理后，把購買數據給到 GEO，GEO 匹配上以后，找到他們網上的行為偏好，線下及店面的購物行為等，再把數據給到品牌方，實現完整的人群畫像。GEO 利用打過標簽的數據，能夠在很短的時間里面進行比對和匹配。這樣，充分激活企業既有數據，同時提升用戶體驗。
隨著大數據技術的迅猛提升和產業鏈條的不斷延伸，可以預見的是，未來大數據的應用必將帶來更多的商業機遇。
