《标准：数据开放是精准营销的必要前提》-缔元信秦雯.doc

本文摘选自缔元信.网络数据 CEO 秦雯在2014梅花网传播业大展上的演讲标准:数据开放是精准营销的必要前提大家好，今年这梅花网这个讲台非常酷，不太像做商务的和科学的讨论，更像是一种演出，虽然我算是身经百战，但还是有点小小的压力。去年我也参加过梅花网的传播业大展，当时我讲的也是大数据，我当时的开场白引用了在微博上一个相对比较流行的，至少关注大数据的人可能都有听过的这样一个段子说，大数据像什么？所有人都在说，所有人都知道是什么，所有人都以为别人在做，其实没有人在做。我相信这样一个段子，或多或少反应了一个新的概念出来的时候，它在概念传播阶段的状况，尤其是互联网的发展，它的演化速度很快。今年9月份，我在北京邮电大学做了一个分享以后，我在微信上说，我从今天开始再也不讲概念了，我要讲实际应用。当然这样一个大背景是因为缔元信已经在大数据领域耕耘了或者说艰难跋涉八年的公司。为什么说已经八年了，是因为当时还没有大数据概念的时候，我们就在做大数据。也是为了践行这一点，2014年大数据本身也在逐步的落地，所以今天的演讲主题是大数据的可用和有用。延续去年的观点，我们看企业大数据应用前提有三个：第一个前提是要有数据，所谓有数据的前提就是业务的互联网化，当然现在在每一个行业，只要做网络营销的，至少在营销这个环节，我们的营销推广业务是已经实现互联网化的，所以每一个企业都是有数据的，只不过很多企业，尤其是传统行业企业不知道怎么把这个数据管好，用好，我今天分享的就是这个。第二个前提可用，就是我们要建立一套标准化分类的数据管理系统。第三个前提是数据的开放和流通。只有开放和流通起来，数据才能增值，才能更好的解决我们业务问题。在这个过程中，形成收集数据、管理数据和应用数据的闭环，这是我们说理论上要把大数据用好前提，但是实际上我们更多看到了在企业大数据应用这个环节，还没有形成一个大的市场规模。在这个环节，我们看存在着主要三个问题，第一是业务和数据脱节，第二是企业太急功近利，最好是今天把数据拿出来，最好明天就有产生效果。我们一直说数据是长效的，是厚积薄发的，数据是你的业务过程当中产生的，数据不是外来的，不是身外之物。第三是数据孤岛，既有企业内部不同业务部门之间数据隔离，更有整个行业的数据孤岛。数据之有，我们一直认为，企业大数据是企业经营过程和环境数据总集。这张图基本上把企业经营和环境当中，我们在一个可以收集数据的平台，就是信息化平台的基础上，我们能够收集到或者接触到产生数据的各个节点，核心是ERP，左边是供应链管理，右边是客户管理，客户之外是市场和目标客户的市场环境。供应链之外是产业和宏观市场环境，政府这样一个企业经营的生态体系，它是我们企业所能够收集并应该去收集的数据的总集。一方面在市场管理上能够帮助企业提高效率，现在谈的相对比较少，我认为将来更有生命力的是在企业的组织管理上大数据发挥效益，最后是在环境管理上，跟环境相关的话题是企业战略上发挥效用。今天梅花传播业大展的主题是营销，所以我们今天把这个话题落在市场管理，我们看营销数据。企业的营销数据也分三个层次由内而外：第一个层次是外部的营销渠道，我们通过各种媒体，通过比如力美这样的平台去做我们的品牌或者产品的推广，这个过程当中，是会产生我们自己推广过程当中的数据。第二个层次是自有平台，比如官网或者企业APP，或者用HTLM5建移动官网等等，我们把这样的平台称作企业的自有平台，在这个平台上也会产生数据。第三个层次是实现客户转化以后的CRM平台。这三个数据由内而外构成了企业的营销数据。从内而外的话，我们看覆盖用户的能力是由强到弱，一个一个是漏洞型的，真正转化的物品是少数的，但是获取数据的能力越往内获取数据能力越高。我们在说基于网络营销的精准营销，我们要改善的是什么？要改善的是把用户覆盖能力逐渐变强。在我们看来，大数据还能给我们带来什么？还能帮助我们把在外部环境的数据获取能力变高，这一点是大数据应用，尤其在营销部门当中最重要的，但是现在往往大家谈的比较少。实现这个需要两步，第一是数据管理，第二是基于数据管理的数据开放。怎么样做到数据管理或者数据开放，或者数据管理起来，开放以后又有什么好处呢？我们先看两个案例，这两个案例是我们在给客户服务过程当中实在发生的。第一个案例是红酒，什么样的人爱买红酒？这个案例我已经讲一年多了，因为它很生动，所以我愿意再讲一次。就是我们给一家电商去分析，什么样的用户在他的网站上来买红酒？之前他根据经验或者传统市场研究方法判断，觉得买红酒的人一定是喜欢时尚的人，所以他在做促销推广的时候，主要是去找一些时尚类的网站。那我们通过对他的数据挖掘，并且和我们的大数据平台打通以后发现，其实在他的网站上买红酒的很多人最喜欢上的媒介渠道是军事。这个数据挖掘结果出来以后，我们就鼓励他，也帮助他去跟一些军事网站建立这样的合作关系，果然转化率是他之前在时尚类网站转化率的17倍。在这个意义上我们看到，我们能够获取这样的数据，是这个电商企业自己的数据和我们的公共数据在一定程度上打通了。为什么说是一定程度？就是在确保他的用户隐私安全的前提下打通了，然后去做对他这个网站用户的站外行为分析，这样我们才能够知道他的用户在站外经常出没于什么类型的媒体，这是数据结构化以后开放使用的案例。第二个例子是我们给一家视频媒体网站做的，我们把收集到他的用户站外行为补充给他自己数据管理系统的时候，计算出来这个网站男女用户比例跟他原来比例差别很大，所以这个客户来质疑我们说，你这个好象不对。因为大数据有一个好处，可以掰开去分析，我们后来仔细分析这个底层数据业务发现，在这家视频网站看韩剧的人，他都默认为女性。但是我们对这些看韩剧的用户进一步去看他平时在站外，在视频网站之外的其他网站还看了什么，我们发现有相当大比例的人爱看军事和体育，那我们知道军事和体育是两个明显男性特征的网站。如果没有数据的分享和开放，其实是不能发现的，仅凭自己一家企业数据是发现不了这个特点的，所以我们说要把大数据用好，把数据管理好，让数据开放的运用起来是前提条件。从我们公司自己的服务上给大家一个思路，这个怎么来实现，这是我们今年推的一种服务叫定制化企业管理平台，它主要解决企业内外部数据孤岛问题。内部孤岛主要包括在不同终端所进行的或者所推进的业务过程当中产生的数据怎么样打通。外部孤岛是一家企业数据，怎么通过把数据拿出来交换、流通来获得对我们有价值的用户信息。第二个问题就是把数据管理和开放一步到位。现在讲大数据，各个企业都有结构化数据，有基于互联网业务的大量非结构化数据，最典型的是网民访问行为。怎么把这些数据统一管理起来，所以我们提出来定制化的数据管理平台，大概分这样的步骤。第一步我们把企业各个业务单元的数据用一种技术方案把数据采集回来。在采集回来之后，基于我们大的数据平台，然后帮企业把他的数据打通，第二个是对接这个平台，然后把跟这个企业相关的业务部站外信息赋予这个企业的管理系统里面，最后形成对这个企业而言是它特有的，一个以用户唯一标识来保存的或者管理起来的各种用户标签体系，我们来看一个例子。这是一个媒体网站，通过这样的数据管理，定制化平台的处理以后，我们能够随时看到这个网站一共有多少用户，这些用户的基本特征。除了这些基本特征以外，我们赋予他各种标签，比如说我们能够知道，这个网站用户商业兴趣偏好是什么，他的资讯兴趣偏好是什么。比如说这个网站有多少人可能对奔驰600感兴趣，可能对小米4感兴趣，甚至可能对今天梅花传播业大展感兴趣。我们可以用各种条件去查询这些用户，来看符合条件的用户都有哪些，他们有什么特征？最后我们可以定位到这个网站或者这个企业每一个用户常规特征，比如我们把用户标签分为静态、动态、适时的。所谓静态就是相当一段时间内不会发生变化的属性，动态就是最近一段时间内会发生变化。我们在做精准营销的时候，绝大部分是用动态标签，当然有些特定的场景我们会用到比动态标签时效性更强的标签，就是适时标签。什么样的场景会用到这个呢？比如我们在做LBS实时推送的时候，你可以根据他适时标签推相应的促销信息，这样管理起来以后，企业就可以基于这样的数据去做更多的应用和更精准的数据挖掘。所以在这个意义上，这样一个数据管理系统所产生的数据其实是贯穿整个营销价值链的，我们看精准营销是其中一块，实际上内容营销的精准创意也会有很大的帮助，有机会再跟大家讲其他的案例。最后一页跟大家讲一下，现在行业有两个观点，一个是企业出于自己的数据安全性考虑，应该只做第一方DMP。我相信绝大部分DSP所附带的DMP都在走第三方DMP，所以我们把它称为私有DMP和公有DMP。这张基本归纳了一下第一方DMP和第三方DMP的差别，我想强调两点，第一点，第三方DMP并不意味着是滥用客户数据。缔元信是一个做了八年的第三方数据共享，我们每分享一个数据都是经过客户授权的。也就是说，客户把他认为可以分享的数据授权出来，比方说用户的注册信息，轻易是不会授权分享的。但是用户的行为数据，因为我们在去掉企业标识以后是可以分享的。最后一点是数据的安全性，作为第三方DMP承担了客户数据的管理和服务工作，所以第三方DMP要承诺对客户数据进行保密的。这一点缔元信的八年经验，已经说明这样一个商业业态在中国是完全可以操作的。我们服务的都是大客户，都是像新浪、搜狐、凤凰、网易这样的超级门户网站，他们能放心把数据交给我们，而且我们在中间扮演着，在他们之间做数据流通的工作，到今天为止没有出现任何问题。我们说大数据是冰山，冰山上面这一角可