数据驱动营销，TalkingData营销云如何实现数据洞察

近年来，随着智能硬件的普及和大数据技术能力的不断提升，越来越多的广告主开始将营销预算向数字营销领域倾斜，数字化营销迎来了发展的黄金时期。在竞争激烈、平台众多的数字营销环境中，如何把握趋势、选好渠道、进行有效的广告投放，已成为摆在广告主面前的重中之重。

新年伊始，TalkingData旗下广告营销数据管理平台——营销云（MarketingCloud）全新版本正式上线。作为国内领先的独立第三方数据服务提供商，TalkingData在当前复杂的营销场景下创新的提出了“营销未动，数据先行”的主体营销思路，并将这一思路贯穿在整个新版本的营销云产品中，为广告主提供营销闭环式的一体化解决方案。

如果说营销的本质可以看作是品牌与受众的连结，那么如何找到潜在受众，如何对受众进行分析洞察，如何有效的与潜在受众互动，最后如何评估一次互动的效果并予以优化，就是数据驱动营销的核心路径，也是TalkingData希望借助营销云平台帮助各大广告主解决的实际问题。

多种方式寻找潜在受众

如今的广告主已经不仅仅满足于“让更多人认识我的品牌”，往往希望可以与潜在受众进行更多的互动，而不只是泛泛曝光。营销云凭借TalkingData SmartDP™（TalkingData旗下智能数据平台）智能数据平台累计覆盖超过40亿智能终端的海量人本数据，以强大的数据科学能力为依托，通过多种方式为广告主寻找受众。

打通广告主一方数据构建目标受众。不管是CRM，会员中心，还是线下门店采集的到店用户数据，又或者是某次线下线上活动累计采集的活动用户数据，这些人本身就是广告主的受众。不管是对其进行Re-targeting还是作为受众分析或者放大的种子数据，都具有充分的价值。TalkingData营销云具备强大的ID Mapping能力，可以连结品牌一方数据，让其不再孤立，让这些数据真正的活起来，在移动互联网中Mapping成Device ID，予以应用。

基于TalkingData海量第三方自有标签库构建目标受众。更多的时候，营销是面向那些还未与品牌有过互动或者还不是品牌用户的群体。这时候我们仅有对品牌受众的一个定位和一些简单的描述，要在全互联网的海量人群中通过这些描述找到目标个体受众其难度可想而知。而TalkingData作为国内领先的第三方数据服务平台，对所覆盖的所有移动设备借助科学有效的手段为其打上了标签，目前TalkingData标签库已包含6大标签体系，800+的细分维度，包括人口统计学，城市，设备属性，应用兴趣，消费偏好等等，帮助广告主更有效的构建受众。

借助地理围栏构建目标受众。与传统媒体相比，移动互联网连结受众的最大变革是真正实现了线上线下的融合。通过LBS或者Wi-Fi技术，移动设备可以很好的记录用户的位置信息。而一些有场景的位置，也为构建受众提供了有效条件。例如4S店，景点，酒店，月子中心等等，我们都可以很快的想到他们代表着哪些人群。营销云全面开放TalkingData的位置服务能力，可以借助地理围栏实现构建对应地理位置的目标受众。

营销数据再利用。数字广告的投放数据，同时也是广告主可以去采集和利用的数据资产。每一次投放曝光的设备数据或者发生点击、互动的设备数据，都可以通过监测进行采集，而这些数据往往又可以作为下一次营销的种子数据。TalkingData营销云也实现了对此类数据的采集和管理能力，让每次一次营销，都成为一次数据资产的积累。

以移动的视角洞察目标受众

对受众的洞察是一个多元而立体化的过程，有多种角度、多种方案，营销云从TalkingData擅长的领域出发帮助广告主去分析自己的受众，除去一些基础的人口属性、终端属性外，城市渗透、人群迁移、用户指数等一系列维度，都充分显示出移动互联网数据的特点。

城市渗透部分。利用TalkingData专业的数据算法能力，不单单洞察受众的城市分布，还可以利用移动互联网的线下位置数据，聚集算出受众的居住地、工作地、常去商圈等热力图。从而可以帮助广告主了解自己受众的线下行为特征，同时作为线下广告媒体点位选择的参考。

用户行为指数部分。包括了消费指数，视频指数，网购指数，游戏指数，出行指数，社交指数，资讯指数，教育指数，健康指数，金融指数，生活指数； 共11大类，帮助广告主全面了解受众在移动互联网上的行为特征。所有指数同时包含其与全移动互联网人群对比的TGI指数，从而知道受众哪方面特征更加明显。更重要的是，指数部分Talkingdata营销云会给出此受众在这类特征中关联度最高的移动媒体列表，及相关覆盖度、活跃度，从而可以作为媒体选择的强有力依据。

画像部分。考虑营销的需求，不仅支持对受众进行分析，同时支持以媒体的视角展开洞察，对某个媒体单独画像，从而比对该媒体所覆盖受众是否符合广告主实际需求，是否是值得选择的最近媒体。

受众定向能力的实现

提到受众定向，我们往往就会想到DSP、RTB，然而数字广告发展至今，其实可以支持受众定向的方式有很多。不少媒体也支持结合广告主的需求融入第三方或者广告主一方数据进行定向投放的功能。

TalkingData营销云的定位非常清晰，我们在整个营销环节中做好自己擅长的数据服务，也就是在分析、构建好受众后，怎么有效的将这些受众与对应的流量平台实现对接，并支持多种对接方式，从而帮助广告主在投放中利用数据进行曝光受众的筛选。

目前TalkingData营销云是国内首个规范并标准化数据对接服务的产品平台。不管是对接DSP、Ad Network、Ad Exchange、Ad Serving平台，TalkingData营销云都有独立且完善的对接方案。既可以实时有效的与流量平台进行对接查询，又可以保障广告主的数据独立、安全。

不同视角的投后监测分析

在数字广告中，进行效果监测本身已不是什么新鲜事，而TalkingData营销云，作为一款数据服务工具，则完全用与以往不同的角度借助受众的视角进行投后的分析监测。像PV、UV、CTR、频次、TA%、ROI等指标都是评估一次活动的标准。然而这些数据都是以一次campaign或者某个媒体的纬度进行分析，而一次活动中，到底你选择的受众表现如何？那些发生了点击或者互动的非TA又有哪些特征？下一次活动，要如何调整你的人群？这些都是TalkingData营销云可以支持的独有分析能力。

同时作为一家第三方的数据服务提供商，与全平台的识别率如何，每个媒体之间推送流量的重合度如何，推送流量的人群分布如何，从这些维度来看TalkingData营销云也是最权威的评断者，能够进一步的帮广告主更好的优化媒体，优化人群。

TalkingData营销云利用超过40 亿移动终端数据的覆盖优势，结合国内最大第三方移动广告监测平台(Ad Tracking)的(曝光、点击、深度转化等)数据的积累，通过运用各种科学算法模型(分类算法、聚类算法、回归算法、推荐算法)，对上述过程进行充分交叉比对、计算、验证，形成了一系列数据应用工具模块。除了以上提到的这些能力，还包括利用逻辑回归算法的Lookalike功能，利用推荐算法实现的媒体推荐模块，以及动态创意管理模块等等。

显然，数据驱动营销如今已经可以实现数据和营销为一体的闭环，数据的驱动体现在营销的每一个环节。而这里面很多重复性，或者需要依赖机器和算法科学的工作都将被产品化，程序化，从而使营销更加便捷高效。

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