2020年以來，中國廣告協會商業數字營銷專業委員會、胡曉獎組委會、二手營銷學會三方合作陸續發布，引起了行業各方的關註和熱議。
為了幫助營銷從業者更清晰地了解各行業的核心能力、現狀和未來趨勢，我們每兩周推出數字營銷行業分析專欄，聚
2020年以來，中國廣告協會商業數字營銷專業委員會、胡曉獎組委會、二手營銷學會三方合作陸續發布，引起了行業各方的關註和熱議。
為了幫助營銷從業者更清晰地了解各行業的核心能力、現狀和未來趨勢，我們每兩周推出數字營銷行業分析專欄，聚焦《中國數字營銷生態地圖》(2021版)三大板塊，深度解析十六大賽道，為您解讀各行業賽道的核心能力、現狀和未來趨勢，幫助企業進行數字營銷戰略布局。
數字營銷行業分析第四欄重點關註《中國數字營銷生態地圖》(2021版)“數據與工具”板塊中的“營銷數據”。
如果說創意是營銷的靈魂，那麽數據就是營銷的血液，是生命的源泉。
但是我們口中的大數據並不是數據越大越好。數據本身其實就是壹種負擔，需要花錢買空間存儲，持續維護，數據挖掘。所以真正的大數據有幾個基本特征:
壹是數據量大，不是普通電腦能打開的數據；
二是緯度豐富，單壹維度不能稱之為大數據；
第三，計算調用快，不運行壹年左右就能在短時間內計算調用；
第四，精度高，很多數據在收集的時候很混亂，在計算的時候也很隨意，導致精度低，失去了數據的意義；
第五，要有“價值”。
今天我們就來討論壹下，在營銷領域，哪些數據對我們更有價值，我們如何利用這些數據。
我們可以從營銷聯系人那裏收集的數據類型很多，會涉及到不同的技術和渠道。(如下圖所示)
這些數據是企業根據收集的難易程度和銷售的相關性，所能收集到的技術最簡單、成本最低、數據量最大的數據。(如下圖所示)
在使用這麽多復雜的數據之前，我們必須對數據使用權有壹個整體的概念和分類。對於營銷數據，整個行業可以分為第壹方、第二方、第三方數據。另壹個維度也可以分為公共領域數據和私有領域數據。
產、供、銷過程中產生的數據屬於第壹方數據。其中，營銷常用的第壹方數據來源如下:
01
客戶關系管理
即利用客戶關系管理系統產生的數據記錄已購買產品或表達購買意向的消費者的信息。
02
SCRM
SCRM可以看作是CRM的延伸，CRM主要是基於社交系統的客戶管理系統，比如微信生態。很多廣告主直接在微信微信官方賬號上建立CRM，消費者可以在微信官方賬號上瀏覽歷史購買記錄、會員積分、兌換優惠券。
03
胞啶5-二磷酸（cytidine 5-diphosphate的簡寫）
集數據采集、數據訪問、統壹ID系統化、分析挖掘於壹體的數據平臺。將對數據進行兩次處理，以便業務方可以快速使用這些數據。
04
用戶忠誠度平臺
會員管理系統通常被認為是CRM的高級版本。
05
業務運營數據
業務運營過程中產生的數據，如銀行信用卡數據。隨著我們收集和處理非結構化數據和半結構化數據能力的提高，我們可以收集和分析大量與消費者的對話數據，比如文字和音頻的對話記錄，經過智能識別和加密技術後可以進行大量分析。
第壹方數據和私有域數據之間的差異
我們可以簡單的理解為私有領域數據是第壹方數據的子集，主要針對“人”相關的數據。某種程度上，企業可以得到的與“人”相關的數據，即使不是在自己的系統上生成的，也可以視為私有領域數據，比如自己的Tik Tok、小紅書、電商賬號下的數據。並不是所有與“人”相關的數據都被視為私有領域數據，我們通常只把企業與人交互的數據視為私有領域數據。
私有領域數據的重要性
01
高電位
私有領域數據是企業與消費者交互的數據。無論是現有消費者還是潛在消費者，互動本身就代表著高活躍度，可以實現更多的轉化和二次營銷。
02
公私域組合
媒體巨頭的私域體系可以與公域數據對接，實現規模化獲取、精細化跟進和二次轉化；
03
安全的
隨著個人信息保護法的推進，公共領域數據的使用會越來越謹慎。每壹個私域系統都是相對獨立的，私域數據可以保護消費者的數據在壹定範圍內不離站不被充分利用。
如果把第壹、第二、第三方數據作為壹個整體來看，第壹方數據通常更貼近企業的業務，但是第壹方數據的質量非常有限，數據寬度不夠(數量)，數據厚度不夠(字段留存率)，數據刷新速度不夠(更新頻率)。為了得到更好的數據模型結果，我們通常需要依賴外部數據。
第二方數據通常與妳自己的企業有關，但妳沒有能力也沒有權利去收集，需要委托或依賴其他方去收集或提供。與自己企業相關的數據只提供給自己的企業。
比如微信體系內的賬號運營數據，電商上的運營數據，第三方收集的監控數據。
可以公開獲取或交易的數據。營銷相關，如行業報告、第三方DMP平臺、外部數據提供商、數據交易平臺、數據交易區塊鏈等。
體現了數字營銷的實時性。並不是所有的東西都需要實時呈現。全場景中的四個動態是為了滿足程序化購買的需求而產生的。
案例1:
集團內部的動態預算分配
01
背景
超級大客戶的購買通常是集中的，企業存在多品牌、多目標人群的問題。在程序化購買的環境下，如何科學地將購買量分配到不同品牌的同壹時期，如何區分人和標簽的優先順序，是壹個挑戰。需要找到壹種科學、合理、動態的方式，對集團內部的流量進行及時的分配和管理。
02
策略
利用廣告服務技術實現動態流量分配
確認多品牌戰略關系
分析標簽獲取難度、客戶價值、標簽準確度等。，並提出優先推薦。比如母嬰，客戶價值高，判斷準確率高，獲取難度大，所以比其他標簽優先展示相應品牌。
當以reach為目標時，超頻部分會被其他品牌取代。
(例如:品牌戰略)
03
影響
整體流動效率提高15-30%。
案例二:“量身定制”
精細的用戶訪問，動態的人群交流
01
背景
在壹個新汽車品牌的上市階段，我們希望擴大新用戶的認知，讓更多的核心消費者了解並對產品感興趣。
02
解決辦法
分階段結合人群和創意素材的實時動態優化級素材輪換
潛在利益群體的實時遞送重定向
03
項目結果
案例三:
為整個網絡定制的內容的動態管理
01
背景
汽車品牌作為高端工業產品，對產品銷售有著深遠的影響。在某車企的實踐中發現，作為購車增長主力軍的車企消費者，尤其是年輕壹代，對品牌和營銷內容的認知並不清晰:車企不了解自己的內容創意本身是否符合目標消費者的喜好；車企不知道內容是否已經準確的傳遞給了目標消費者。
02
解決辦法
提供壹套工作體系(全數據運營+全流程智能)和兩個管理平臺(社交內容分析平臺+內容管理平臺)，實現內容管理和匹配的優化:
首先對內容進行數據化管理，為管理內容建立基礎；
有了基礎，再繼續探索挖掘，通過洞察分析和預測分析，解決內容與客戶喜好的匹配問題；
最後通過內容生成和推薦實現內容管理的流程智能化，有助於實現運營閉環。
基於用戶信息，在訪問頁面(官網/媒體)展示動態生成的創意內容。
03
結果
通過項目的實施，車企實現了多觸點的精細化運營，大幅提升了消費者體驗和客戶忠誠度，具體體現在:
通過社交網絡輿情洞察分析，實時監測車企品牌形象，整體凈好感度上升；
根據不同的消費者，在官網實現某款車型的創意營銷方案後，通過A/B測試估算，該款車型的留存資金量增加了40%左右。
我們所說的數字化，通常是將過程中的所有點以數據的形式呈現和收集起來。在這個過程中，伴隨著內外部數據的開放和智能決策。壹些頭部廣告主建立了BTD(Brand Trading Deck)，按照自己的流程，將所有的上傳發布環節打通。實現從策劃、下單、評估全流程在線。並且通過使用歷史數據和模型，可以進行智能分配、決策和預測。
案例壹:AI輔助決策，
媒體預算的智能分配
01
背景
客戶有大量數據分散在不同的代理商和供應商手中，缺乏統壹管理；流程涉及內外部部門多，缺乏權限管控能力；歷史排產有很多修改版本，無法做出復盤決定；缺乏監督管理，缺乏透明度；缺乏科學的決策依據，依靠個人經驗無法滿足日益復雜的媒體變化。
02
作出反應
全程在線，各環節API銜接，實現系統統壹，視圖統壹；
重組權限管理系統；
對接媒體盤點系統，導入客戶自身歷史數據，做落地模型；
API+Email的方式混合實現策略的自動分發；
經驗決策和模型決策並存來分配線上和線下預算。
03
結果
完成了媒體資產的數字化；
建立了可追溯的透明決策過程機制；
媒體綜合成本降低5%(價格本身已經是業界最有競爭力的)；
媒體運營周期縮短了70%。
全流程智能是對數據的深度挖掘，通過算法和模型將數據的價值最大化。可以在閉環營銷的各個環節發揮作用。
在策略優化階段，可以基於知識圖譜進行探索性洞察挖掘；在前期分析階段，我們可以通過分析過去的數據來預測營銷目標；在投放階段，根據人群的智能判斷推送最適合的內容，並可以不斷優化。智能探索是壹個比較新的領域，也是未來可能影響整個咨詢營銷行業的技術。
知識圖本身就是壹個結構化的語義知識庫，以符號的形式描述物理世界中的概念和關系。基本單位是“實體-關系-實體”三元組。在營銷領域有幾個使用方向。比如探索性的主動推薦。我們傳統的搜索是被動關聯。比如妳搜索壹個手機，結果就是各種手機或者手機殼。探索性推薦是在分析各種信息之間的相關性和關系後，積極探索最佳答案。
營銷本身也是壹個探索和創新的過程。如果機器能夠通過大數據給出更準確的相關結果，將給廣告和咨詢行業帶來壹場革命。曾經(2022年2月19日停止服務)有壹個基於知識圖譜技術的搜索網站叫Magi(如圖)。
它的出現讓百度人心惶惶，主動探索式推薦方式將人、事、物、概念重新關聯起來，顛覆了百度的付費排名和相關性排名模式。除了探索性推薦，我們還看到壹些運用知識圖譜技術的營銷應用，比如通過社交網絡發現消費者需求，並轉化為新產品研發。自動生成文字創意，自動分析消費者意圖等等。
案例1:
利用知識地圖分析客戶需求
知識圖譜在營銷中的直接應用，可以幫助我們挖掘消費者的潛在需求，更好地匹配相應的傳播和產品。例如，下圖利用消費者各種接觸的行為，探討了消費的可能性和可能消費的產品類型。
案例二:智能預測，
模型算法用於預測和優化CTR。
案例三:
市場預算分配模型
案例四:美女顧客過關，
相似模型促進銷售轉型
(美妝客戶使用Lookalike模型後效果提升)
案例5:
汽車客戶智能優化潛在人群。
01
背景
車企每天的投放量很大，在程序化投放的過程中，通過不同渠道觸達了大部分網民。潛在的意向人群很多，但不可能準確識別並再次觸達。
02
目標
整合多方數據，構建壹套ID評分模型，從而區分不同的潛在人群，提高資金留存效率。
03
方法
第壹步，收集所有廣告接觸過的人群裝備id，篩選出保留下來的(業主APP等渠道的數據以後可以用)作為訓練的正面樣本；
第二步，通過模型學習，識別這些人的媒體接觸習慣，比如愛上哪個網站，壹般看幾遍就會改變。品牌網站行為，比如妳平時看多少頁，停留多久，有很強的停留意願。匹配外部興趣標簽，看更傾向於哪些興趣愛好；
第三步，區分人群，差異化溝通，避開低素質人群，高頻率跟進高素質人群。
04
結果
傾向高的人的效率是對照組的28倍。
這壹部分著眼於企業建立自己的數據平臺的能力。對於業務和營銷部門來說，壹般都不是技術出身，對於這個數據平臺的選擇有壁壘。我們為您提供壹套分類和選擇方法，供您參考。
數據平臺的選擇
對於很多企業來說，選擇構建什麽樣的數據平臺，直接決定了項目乃至整個公司戰略的成敗。我們可以簡單概括為三種技術，四種模式。這三種技術是DMP、CDP和數據中心(數據湖)。下面我們用下圖從三個角度對三個最容易混淆的技術平臺做壹個簡單的區分。除了最容易理解的功能維度和數據維度，應用場景也很重要。影響了這個平臺要求的時效性和數據準確性，差距非常大。
什麽部門適合牽頭？
做相應的平臺。
數據湖或數據中心更適合公司整體數字化轉型，而DMP和CDP更適合營銷和業務部門。
適合什麽類型的行業和階段？
打造相應的數據平臺
了解應用場景取決於客戶所處行業的特點和階段。
四種模式選擇
選擇了三種技術後，我們需要看著陸時使用什麽模式。這裏要考慮的因素是公司現有的技術平臺，公司的期望，公司的技術政策，公司的預算，以及相應的人才儲備。
我們提供三種建設思路供您參考:
數據平臺面臨的挑戰
01
ID打不通，造成數據中心數據孤島。
ID打不通，這是當今大數據平臺面臨的最大挑戰之壹。有幾種原因，壹方面是技術原因。很難識別來自多個來源的異構數據。另壹方面是由於政策原因，比如國家禁止私人數據，典型的是手機號碼和設備ID之間的相互轉換。各大平臺和客戶也都有自己的保單數據，不能隨便。還有壹個流程組織的問題。部門之間配合不好，各個部門各自為政，輪子重復做，數據不統壹。還有就是缺少流程，數據采集時沒有設計握手機制，導致數據碎片化。
02
投資回報率陷阱，不合理的期望
壹方數據平臺的搭建是精細化營銷運營的標誌。剛開始的時候，不可能像粗放營銷那樣快速收到回報。而是需要用產品經理的思維去搭建壹個數據平臺。它不僅是治療頭痛的工具，也是未來的數據壁壘。所以要有壹個整體規劃，有足夠的時間做初步設計，逐步實現其價值。許多項目經常因為過高的期望而被犧牲。所以要看到ROI的拐點效應，用合理的預期對待數據平臺的成長。
03
人才資源跟不上。
壹方營銷數據平臺是業務和技術都需要了解的領域。甲方的大部分IT部門仍然扮演著支持者的角色，在對業務需求的理解以及人員的層次和數量方面存在嚴重不足。大部分優秀的年輕技術人員都被互聯網大公司高薪挖走，造成了系統無人維護使用的尷尬場面。最後，他們不得不選擇SAAS模式或依賴供應商。
如今，中國的營銷數據正處於徘徊的十字路口。個人隱私保護法對數據收集、傳輸和存儲提出了挑戰，所有家庭都在探索政策和技術突破的邊界，如聯邦學習和CDP。當外部數據的使用變得更加謹慎時，壹方數據的利用率就會成為壁壘。
同時，未來需要有政府背景的機構牽頭制定能夠滿足國家要求的新標準，推動數據產業向成熟、合規的方向發展。
當前和以前的報告
生產|研究小組
整理|何雨晴
編輯|劉兆龍
值班編輯|王琳娜
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