流程化的数据管理是大数据商业价值实现的根本

2017-09-05

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大数据带来的巨大商业价值已经不言自明。然而,其价值的实现取决于一个重要的前提条件:只有在取得准确、全面、及时的高质量数据的基础上,建立起流程化的数据管理,才能借由有效的分析手段,呈现出数据背后的商机或警示。

正是基于这样的理性思考,企业需要梳理自己手中的数据资产和数据相关的业务流程。在梳理的过程中,一定要清楚这些数据是如何采集的,应该用何种手段去分析发掘这些数据,这一部分数据会和什么样的场景结合,从而产生化学反应,带来质的飞跃。在近期举办的以“数据联动商业共赢”为主题的“数据枢纽”沙龙上,AdMaster(精硕科技)CTO洪倍分享了他的前瞻洞察。



AdMaster 首席技术官洪倍

数据从哪儿来?

如果把受众线上线下行为数据看作金字塔,它会包括CRM信息、外部补强的消费信息、网站App访问信息、流量数据。


对品牌来说,金字塔的顶层是最有价值、且接触最密切的,例如订单、会员、物流和售后沟通等。借助外部合作力量获得消费信息,包括对消费能力、消费区域、消费偏好等。流量数据是基础数据,它是线上线下各类传播途径的数据导入。

如何构建数据体系?

基于这些数据,企业可以针对消费者做一些信息化的画像,但需要注意的是,不要盲目去做画像,因为有太多隐含的变量如果未被采集的话,那画像将会有所偏颇。

构建的受众标签体系是精细化的,它包括很多维度,除了人口学、偏好等标签外,还应该拥有地理空间、设备、触达时段等。通过这些画像,更好地还原消费者的人生阶段,而人生阶段决定了他将扮演什么样的社会角色,并最终决定了他的需求。

在了解受众的基础上,去探知更多的受众讯息。我们把受众身上一些细节点,通过各个环节连接起来之后,重组受众画像模型,而通过这个模型,受众生活将会发生惊喜的改变。但需要注意的是,这些标签中也会有与行业欺诈和流量作弊有关的。BlueAlr就是设计来打磨这一层的产品,采用AdMaster的数字广告及OTT广告流量反欺诈技术,剔除当中的无效流量。


如何应用?

采集数据、构建数据体系,接下来,就是如何应用数据了。

围绕数据,可以从四个方向构建体系:

第一、受众触点的全流程结构化;

第二、受众画像和潜客挖掘;

第三、知道客户长什么样了,如何去获客;

第四、广告落地后,如何优化企业的App、甚至门店等。


不论是营销自动化还是大数据解决方案,或者是线上线下联动,归根结底,到底是在做什么事情?分解来看,第一件事情就是连接,“连接”包括几个方面:ID的连接,各个数据源的连接,以及场景的连接。第二件事是把数据整合到一起,这需要建立起完整的流程。最后,要去洞察,发现一些你不知道的事情,找到消费者真正爱的是什么。

对大数据流程化管理的企业,对于数据流有着自己的掌控,各个环节一气呵成,内部部门配合的效率也必定更高,数据的商业价值被充分挖掘出来。

在分秒必争的数字环境中,AdMaster在“数据枢纽”的企业战略下,已经搭建起品牌第一方数据和第三方数据的连接和融合,为国际和国内超过80%的品牌企业提供数据服务,用数据科技应对商业挑战。未来,将不断利用创新的数据技术及庞大的资源为品牌提供一张清晰的数据地图,最大化实现和提升数据资产的商业价值。同时,也为全行业的数据规模化、安全流通和融合等铸造全面保障。

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