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试想2020年营销会是什么样?也许到那时人们已经不需要电视,所有人都将使用VR,甚至我们变得像《黑客帝国》里面的人物那样。究竟2020哪些东西会变化,哪些东西不会变化,这是我们所有做营销人都必须思考的问题。

试想 2020 年营销会是什么样?也许到那时人们已经不需要电视,所有人都将使用 VR ,甚至我们变得像《黑客帝国》里面的人物那样。究竟 2020 哪些东西会变化,哪些东西不会变化,这是我们所有做营销人都必须思考的问题。

大数据 大营销 1、确定要变的东西是什么?

首先,所有的媒体和行为都将数字化,甚至我们的情感都有可能数字化。然后,在数字化的情况下,数字帮助营销,帮助公司更好地找到受众。数字有没有改变消费者?我们生活在互联网环境之中,消费者的行为有没有变化?事实是数字、互联网对消费者的影响远比我们营销人还大。所以,作为营销人我们需要跟着消费者改变。

大数据 大营销 2、人的行为是不是和以前完全不同?

微时刻(Micro-Moment)是谷歌2015年提出的概念,它指的是人们面对想要知道什么、想要做什么、想要去哪里、想要买什么的时刻,反射性的转向智能设备寻求答案的时刻。而最终下定决心、决策的时刻,富含极高的意图,因此对商家来说,若能在这些消费者寻求答案的过程中找到你,让你成为最终解,就变得非常重要。

如今消费者面对这些不同需求时刻,每个人只需要拿手机点一下,需求就被解决了,这是消费者行为的改变。正因为他们可以更快地采取行动,更快地获取自己想知道的事情,于是消费者已经变成上帝——品牌的危机、产品的负面评价,消费者都能轻而易举查到。这些内容是我们要研究的,也就是微时刻带给营销的变化。

大数据 大营销 3、互联网的原生一代他们在做什么?

从时代角度去思考,人类历史上四次传播革命:印刷数的出现、文字的出现、大众媒体出现到互联网的出现。我们以前所用的传播理论、电视传播理论、所有品牌建设理论都是在第三次传播革命中产生的,都是在大量的电视、报刊杂志中产生的。互联网将给我们带来什么,是所有营销人需要探索的问题。

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大数据,是为大营销服务

数字新思xinsight.cn希望大数据不只是指导数字营销找对人,给人画标签,广告主投上去,大数据是要为大营销服务,而不仅仅是为数字营销服务。宝洁提到很重要一点,他们的大数据在为产品服务,在为体验服务,就是同样的道理。“找对人”是营销很重要的一件事情。传递给客户什么样的故事,要用什么样的创意,用什么样的渠道,最终用什么样的方法,这些都是大营销里需要考虑的问题。

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更全面的大数据

如何真正有效解决“找对人”,我们可以使用大数据,或者称它为“更大的数据”来区别传统的大数据,专业的讲就是“同源数据”。

同源数据,我们和秒针(miaozhen.com)之前在做MixReach这个产品的时候,在五六年前研究计算电视屏、电脑屏它们的到达,很多人说这个方法好像不是同源数据,有没有可能针对同一个人同时测量他的广告到达、行为和购买?当年这是我们所有人的梦想,五年前我们给客户的答案是五年内这些做不到,因为技术没到、投资没到,所以先用混合到达的方案来做吧。

但是如今实现这个梦想的时刻到了,数字新思已经把各个屏幕连接到同一个人身上去了。现在新的技术,能够把媒体到达行为和购买行为关联起来,这就是同源数据。

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更加智能的数据

大数据不仅仅分析消费者看什么东西,浏览什么网页,营销过程中还有很大一部分是情感。就像前段时间IBM推出认知云的概念,都是关于复杂人类心理状态的把握。同样数字新思也是往神经科学方面努力,利用“Gazelab情感云”了解一个人注意什么,思考什么,面孔上所表达的是什么,这些会成为很重要的数据源。只有结合情感和行为的数据才能组合成更大更智能的数据。

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基于大小数据提供程序化洞察

基于要为大营销服务,我们需要推出一系列的产品去推动大营销,比如品牌追踪和效果反馈。

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数字时代消费者决策路径

决策路径,消费者在整个过程中是很大的决策路径,既有被动传播,也有主动了解的部分,还有决策部分、分享的部分。在精准营销时,大多在主动性和被动性媒体上都有结合,包括电视媒体效果怎么样,户外媒体效果怎么样,都是我们要研究的对象。

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理解和抓住消费者的微时刻

户外媒体、电视媒体主动和被动的结合能够更好地帮助我们做好营销,我们要从大的消费者路径去理解,消费者还有很多的微时刻。通过同源数据能抓到一位消费者在电商内部所有的路径,包括他在电商里来来回回不停地走动,可能有50%的人买的东西不是他想买的,做计划的部分是50%,其他转来转去购买的则是另外50%,而触发他购买行动的正是那些微时刻。

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关于渠道选择

大家经常讲流量、曝光,所有人都知道曝光是不等价的。一个视频的曝光,开平广告的曝光都是不等价的,价格一定是不同的,问题是价格差别究竟是多少?

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于是,为了统一标准,数字新思和中国广告协会共同推出等效曝光的标准,解决广告主如何跨平台、跨形态地去做优化广告投放。首先每一种形态的曝光都是重要的,其次是可见性,被受众看到的平均概率。最后是效用的系数,指的是对于受众的记忆或者购买的影响力如何。把这三件事情放在一起才能做到等效的体系,才能把跨屏、跨形态曝光体系结合在一起。

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去年我们研究了一个APP的开屏广告对人的影响,采集了7、8个15秒视频的广告,有这些可见系数和效用系数,能帮助我们做整合的分析。通过结合行为的测量、情感的测量,以及技术的测量,把每一个页面、形态都测量出来,从而真正计算出广告的位置、广告的创意,对人的影响力是什么样的,最终受众的行为是什么样的。

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除了精准之外,好的广告创意能够非常有效地提升广告效果。我们用GazeLab情感云测试过无数的广告,好的创意和不好的创意,最终对人记忆的影响效果相差是10倍以上,这些来自于情感和行为的测量,GazeLab情感云利用云计算的方法帮助我们实现快速地迭代和优化广告创意。

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广告的全效果来自于直接和间接作用

从广告内容的曝光到消费者的购买,有无数的路径去实现购买的可能性。任何一个广告到达,最终目的包括实现及时的销售转换,或者短期的销售增长,也可能是实现品牌的增长。数字新思研究过很多的案例发现,广告活动对于及时销售转换的贡献只占销售的11%,对于短期销售、一周类销售的增长贡献为35%,而对于长期销售能达到54%,这是非常有趣的数字。数字营销一定不要被数字绑死,我们不能只是看到转化率。如果只盯着转化率,算下来会发现投放根本不值得,但其实是因为你拿及时的效果来做比较而已。

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数字新思做过这样一个案例,比较精准广告曝光和各种视频的曝光,最终产生消费者的贡献是什么?在这个电商案例里,他有不定时广告,也有站内站外的广告、首页大图的广告,每一个广告的销量都是有贡献的,除了追踪到精准广告的销量贡献,结果我们发现还有三倍的销量发生在不可追踪的部分。因为消费者购买的时候会点击广告,可是常常不会在点广告之后马上购买,可能在下一次搜索寻找的时候才去购买广告的产品,这就是间接效应。如果用同源数据就能把所有的销售反馈找到,也就能帮助我们更好地找到广告该投在哪里。

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当广告主在做精准广告投放时常常会遇到一个问题,到底是投一百万就够了,还是投两百万更好?到什么样的情况下是有效的?下图是我们做过的某电商案例,从图中反映的是投资和收益的情况,可以看出ROI(投资与回报)的增长速率并未减弱,对品牌主的指导建议是应该继续增大投入。当增长速率开始减弱,则应该适当控制投入,以满足ROI最大化。

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广告的贡献率是多少,影响着整合投入产出的流动趋向。哪些投放推动了社交,推动了线上销售的贡献,才能找出整个投放的趋势。数字新思研发的ROI工具既有大数据,也有数据面板,可以快速地进行数据分解,快速预测整个销量趋势。把每一次的投入效果明确出来,追踪到线上线下投放的数量是多少,最终实现广告投放的优化。

与传统营销概念的不同在于,传统营销是大主意驱动,所有的数据反馈很慢,至少要两个月。而拥有大数据之后,营销中每一次行为都能快速反应。例如,在互联网里AB测试是非常好的测试方法论,因为根本不需要讨论A好还是B好,用一天的时间大数据告诉我们A比B就好1%,再通过优化比较下一轮,然后再优化1%。这就是所谓的迭代优化。

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所以,我们需要更大的数据,为更大的营销,要用行为加情感的数据了解消费者不仅仅是做了什么,也了解到他们注意到什么,思考什么,喜爱什么……只有把这些数据整合起来才能促进营销的发展,才能让生意变得伟大!

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谭北平

数字新思科技有限公司 创始人CEO

兼 秒针系统 首席数据科学家。

数据分析与洞察行业的专家,拥有16年市场研究经验和超过11年的洞察产品开发经验,2006-2014担任国际研究公司Millward Brown在华研发体系负责人,带领团队开发及标准化了若干数据分析和市场研究模型。同时兼任秒针系统首席数据科学家,开发数字广告监测和评估模型。谭北平2014年创立数字新思,数字新思是一家创新公司,跨界整合大数据、神经营销学以及经济学前沿,用真实行为和真实情感数据推动互联网时代的营销革新。

主要成就:

-2005年建立中国最早的在线调查平台,已并入国际公司Lightspeed

-2006-2014国际研究公司Millward Brown在华研发体系负责人

-2009-2012开发数字广告测量标准IGRP, 以及跨屏预算分配体系MixReach

-2010-2014搭建BrandZ 最具价值中国品牌评估体系

-2013 搭建百度品牌数字资产评估体系

-译著《全球化品牌》、《广告新思维》、《增长力—如何打造世界顶级品牌》等。

-百度营销研究院、网易智库资深顾问,360营销研究院专栏作家

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