读懂、赢得用户“心智”,品牌的三步走战略

2018-10-31

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对品牌而言,数字时代,数据在某种意义上就代表了用户,品牌分析数据,目的就是读懂、赢得用户。但问题是,现实中,散落的数据等同于零散的信息,信息之间不互联,就无法连贯描述用户行为,也就无法上升为知识和洞察,更无法应用到商业场景中形成智慧。


读懂用户的过程,就是实现数据从信息到知识最后转化成商业智慧的过程。在服务国内外超80%的品牌客户的过程中,AdMaster发现,品牌在“读懂用户”的整个流程中,面临的挑战主要来自四个方面:基础数据不在线、数据连接断层、深度洞察不足、自动化程度低


作为国内领先的第三方数据技术公司,AdMaster是众多品牌信赖的数据监测方。在日前刚结束的第11届金投赏“AI科技赋能智慧商业高峰论坛”现场,AdMaster 首席运营官陈乐(Wilson Chen)表示,接下来,AdMaster将在提供测量与分析解决方案的基础上,延伸数据服务的价值,借助数据及AI技术,通过“三步走”战略,帮助企业打通数据转化为洞察的各个关节,读懂、赢得用户的心智。


AdMaster 首席运营官 陈乐(Wilson Chen)


STEP 1

数据在线:线上线下触点全面数字化


在营销领域,传统对数据在线的理解,一般停留在线上领域,线下并不在列。但现实中,包括户外、影院、直播电视在内的线下广告对用户的影响也很重要,但这部分媒介的监测数据却并不在评估范围内。


要实现全面的数据在线,就要打破线上线下的界限,将所有可被数字化的媒介产生的投放数据纳入监测。线上广告监测一直是AdMaster深耕的领域,OTV之外,banner、社交媒体及OTT等都在监测范围内,如今,为了推动触点的全面数字化,AdMaster已经率先通过与数据合作伙伴合作,基于LBS等技术,将户外广告、直播电视广告也纳入监测,并在不断尝试将影院广告、出租车广告等更多媒介也加入的数字监测范畴,覆盖品牌与用户接触的更多触点。



品牌在掌握其与用户接触的全触点数据后,就能够实时、直观地把握自己的市场份额、销售转化、舆情反馈,对不同媒介渠道的销售贡献进行归因。


STEP 2

洞察产生:大小数据结合实现HI到BI的升级


企业传统的市场洞察,多依赖的是内部团队案头研究、问卷调研,即Human Insight(HI)得出的结论,这一过程虽然简单,但却存在片面、碎片化和不连贯的弊端。如今,有了全样本数据做支撑,品牌可将不同维度的数据有效聚合,基于此,通过将HI的代表样本研究(小数据)与全体普查监测(大数据)相结合,在符合一定商业场景下产生的洞察就是真正贴近生意的洞察,这一情况下,BI既是Business Insight 也是 Business Intelligence。



之所以要将大小数据结合,原因在于,数据洞察会经历边际效应递减的过程,任何新的数据源都会为市场营销人员带来新的洞察,但也势必会有边际效应递减的趋势,在递减的一刹那,如果在之前的数据基础上多加一个数据源,洞察的价值就会有直线的上升。


STEP3

闭环AI运营:响应即时化,洞察规模化


“闭环AI运营”,是数据决策的第三阶段,在HI+BI的基础之上,通过AI的深度学习和机器学习技术,让洞察变的可沉淀、可学习、可纠错,持续、高频而有质量。


每个品牌每年都会投入大量资源打造营销campaign,这些campaign为品牌积累了海量可被学习的数据,包括营销策略、消费者洞察及销售转化等,以这些数据为基础产生的洞察是品牌未来打造新campaign最宝贵的资源。年复一年,品牌可将一次次的营销数据沉淀,评估、优化,借助AI技术,形成可被学习和自我修正的闭环系统,持续不断的输出洞察。



陈乐表示,DTC(Direct To Consumer)时代,技术实力与产品性能之外,企业间的博弈,将重点围绕用户需求展开,缩短与用户的距离,为其打造基于个体诉求的体验,将直接决定企业市场竞争力的强弱。而不管是缩短距离,即时聆听用户反馈,还是基于个体需求打造独特体验,背后都离不开数据技术做支撑。想要在接下来的AI时代独占鳌头,企业就要在目前正在推进的数字化转型过程中坚定“数据在线——洞察产生——闭环AI运营”的战略,创造并满足消费者真正日益增长的个性需求。


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