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在大数据基础上建立的“精准广告投放”模式

作者:华企商城小编  浏览量:187   发布时间:2016-07-07 14:27:55

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  精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。而在互联网广告行业爆发的今天,数据量明显呈现出指数增长,如何在大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高广告投放效果,成为各营销媒体的重要考虑因素之一,同时也成为大数据应用的一个重要研究方向。

  精准营销就是基于大数据分析出精准的人群画像,针对这些精准的目标群体投放精准广告内容,精准营销的一个主要方向就是潜在客户挖掘,目前,在互联网精准广告这以市场上,已有包括教育、电商、快消、金融、汽车等等近20个主流行业都在纷纷争做精准广告。

  在这种竞争激烈的环境下,如何在6亿网民中获取属于自身平台的潜在用户,就成为互联网精准化营销媒体及广告主需要着重考虑的一个很现实的问题,的广告系统是通过cookie跟踪,针对每个不同行业建立不同数据库,数据库这里又大致可以分为三个主题:人群画像,投放方式分销,流量预估,这三个都是数据组成部分。对于画像,我们的做法是部分自主建设,同时集成业务方如搜索、广告和风控团队开发的画像标签,形成统一的画像宽表。

  目前我们的用户标签体系覆盖了包括:基本信息、设备信息、消费浏览以及特征人群等5个大类的一百多个标签。在标签的实现上,我们也秉承从需求出发的原则逐步迭代,从最初的以统计和基本的营销模型为主,到现在在潜在用户挖掘和用户偏好上开始探索使用机器学习的挖掘方法。划分出各行业的精准目标人群,在广告投放期,根据不同行业提取出数据库中的潜在人群,对其进行广告曝光,精准广告投放系统在能助广告主找出和投放精准的用户群提外,其广告的点击率和转化率都高于一般针对广泛受众的广告。

  除建立自有大数据库和精准广告投放系统,还拥有DSP投放系统,品牌全案策划等业务,但精准广告投放最受广告主们欢迎,精准广告投放期间数据分析和前期挖掘都能发挥很大的价值。

  精准营销是目前大数据落地的一个公认的场景,但随着互联网的发展,这一领域也会有新的问题和挑战出现。结合我们这一年多的实践经验,团队也归纳了一套数据系统架构的设计原则:

  在数据架构和建设上,从用户需求出发,建立准确和易用的数据底层模型,统一指标体系和口径。在数据服务上,通过分层和SOA的思想,解耦与业务系统的逻辑。同时针对不同需求和场景选择适合的技术组件。

  展望未来,在数据上如何快速地进行挖掘模型的开发,在架构和产品上满足更多场景,让数据在营销上发挥更大的价值,是下一步的重点方向。

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