4月20日，UBDC全域大数据峰会2016在北京举办。在“IOT和O2O数据应用”分会场上，电通数码（北京）广告有限公司群总监胡丹丹女士作了题为“电众数码的大数据营销实践”的分享。
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胡丹丹通过一段视频介绍展示了大家眼中的“大数据”，引出电通数码的AISAS模型，通过HONDA、联想乐檬 等案例分享，介绍了电通在大数据营销过程中的一些实践：如何通过iDSP和iDMP找到品牌受众并进行有效沟通和触达；如何在曝光、点击、到站、注册、到店、购买的整个营销链路中去使用数据，打通割裂的营销数据，形成实时、高效的营销管理PDCA闭环，定制行业解决方案，持续提升营销效果；如何跟踪线上营销活动的线下转化效果，对到店顾客进行再营销，放大相似顾客进行营销。
最后，胡丹丹指出，顾客体验价值=品牌价值，并谈到大数据营销的未来，在于企业能够建立收集利用顾客数据的架构与反馈机制，基于数据收集与数据挖掘，深刻地理解顾客，通过与顾客共同创造价值来实现品牌价值管理循环。
以下为胡丹丹在UBDC全域大数据峰会·2016中分享的速记实录：
胡丹丹：大家好，我们一开始的题目是电众数码的大数据营销实践，这里呈现的是电通数码，我所在的公司是电通集团的一个全资子公司，2008年到上个月我们的名字叫电众数码，因为曾经有分众地股份，从这个月开始我们又变回来了，又叫电通数码。
我今天要跟各位分享地是我们广告行业是如何去看待大数据，我们电通数码作为全球最大的一家广告营销公司，而且也是一家有着115年历史的广告公司，我们是怎么样老树发新芽的去做大数据方面的尝试。
我们从2009年开始，当时对营销领域的探索，起源于那个时候。但是跟大生产运动一样，从大家全民总动员的去学习和理解大数据，是从去年到今年开始的。现在我们公司都给我们买《大数据时代》这本书，让大家看，还要考试，所以我们从一些大数据的基本概念的层面上去理解大数据。我们看到了这样的一些好像非常大的概念性的定义，说大数据是指不用随机分析，就是我们以前广告行业在做受众研究的时候，我们都是采用的抽样调研的方式，90个样本就会有效，就会出一个很大的PPT的研究报告，但现在这不是一个抽样的方式，它是采用所有数据来进行分析处理，这个看起来不明觉厉，但似乎并没有什么。
我们稍微放松一下，麻烦播一下视频，我们在公司里和集团里做的一些大数据的随访，看看我们的同事是如何看待大数据。（视频）
可以看出来在我们传统的广告公司里面，大家对大数据还是做了很多的功课，有一定启蒙阶段的了解。电通在过去五年里面，在大数据营销的领域里做了比较多的布局，我们在营销行业里，同事们都是对这种模型有所了解，这个是我们在1950年以后大家用的营销分析模型，2005年的时候提出了一个AISAS的模型，这个模型在2015年左右，我的同事和我一起把它变成了中文版，我们在大数据时代依然以AISAS的模型布局整个大数据营销的产品。在A和I的阶段也就是产生关注和兴趣，我们有DSP和广告数据监测的产品和解决方案。在Search搜索这个环节上，我们跟百度有一些定制产品的合作。在Action的环节，我们跟阿里，因为电商的数据非常多，这部分跟阿里在合作，最后在Share的环节，我们跟缔元信有一个i-Voice的舆情监测产品的合作。我们在一个整个全面的链路里都有大数据营销产品的布局，而这个布局就会把相应环节的数据来进行回收，回收了我们的DMP里面，这个DMP和阿里相比是非常小的。这是整体的布局。
我们来看一个案例，通过这个案例，能够理解到广告公司在覆盖消费者这个环节上是如何使用大数据的。这是本田的一个案例。（视频）
本田的这个案例，我们对人群的细分上跟我们传统做营销的时候，我们在做人肉媒介计划的时候，我们会把人群做细分，这个数据主要来自于两部分，一个是传统的市场调研数据，通过这些数据我们把人做一些大致的分群，有了DSP和DMP的时候，我们在DMP里面找到一些设定好的人群的标签，来锁定这样的人群进行投放，我们也看到在客户所指定的一些指标上，还是能够获得非常明显的效果的提升。但是我们在不停的探索，DSP的产品还是比较初期的使用，我们在运营的环节上，除了在传播投放的环节，在整个链路上都使用了这样的数据，我们在整个广告数据的采集，我们利用自己现有的一个监测产品，我们在未来也会考虑跟【友盟+】的监测产品进行合作。我们采集广告数据的目的，就是让消费者的行为变得可见。在这样的基础之上，同时我们也会在电商平台和一些广告活动平台上的数据，也会进行采集，这些采集了之后，我们要对这两个环节中转化的情况进行分析，找出各个环节里面的影响因子。最后我们会跟本田丰田这样的企业，为这些企业建立一个品牌专属DMP，重现用户画像，优化营销策略与广告投放，这是我们在整个营销运营的环节里面是这样使用数据的。
这是我们在联想乐檬的项目，加了微信朋友圈的朋友，大家可能会觉得比较烦，在过去的一年多里面，老是有乐檬的小广告，我们帮联想乐檬的品牌，重新定义品牌用户作群，根据我们一些数据分析，用结果去锁定品牌，还有我们建立模型去建立销量和流量的预估，比如客户下个月我的销售目标是要卖30万台，我们就会根据过去的流量和销售转化的情况，去推测我们需要获取多少的流量，这样制定传播的计划，这跟我们以往的工作模式发生了非常大的变化。
我们的数据基本上都是来自于广告传播的过程中的数据采集，现在我们可以拿到曝光的数据、点击的数据，还有用户到站的数据，如果他进入到购买环节，我们也可以通过跟客户的CRM的数据获取，去对比整个CRM的数据，但是到店环节上，这个数据是缺失的，我们用Oplus的解决方案，有一个合作，我们进入Oplus的解决方案，我们就开发了电众自己的DSP和CRM的屏幕，打包升级和解决方案，我们把它叫做到店宝。这是我们的探针，这个设备安装在咖啡厅里面，通过这样的一个实体店的数据采集，这个部分介绍得比较清楚，我们把它叫做Back to Buy，回来买，解决我们营销上的问题。解决哪些关键的问题呢？首先我线上营销到店的效果到底怎么样，我营销推广活动到底是不是有作用，我们要去跟踪线上营销活动线下转化的效果，还有一个重点的问题，我的到店顾客谁来了，可见了以后还要找回，所以我说企业迈出大数据营销的第一步，先去实现这两件事，一个是让消费者可见，第二是能够通过营销工具把他找回来，我们再通过一些算法，能够把这个人群放大，这样去实现再营销。这是我们在营销里面和Oplus紧密结合的一个场景，我们就是通过建立这样一个从广告，一直线下到店数据的全链路的打通。
我们在转化链当中的各个环节上，去审视哪个环节运营有待优化，影响因子是什么，我们应该怎么样提升，建立了整个全链路的数据化运营体系。前面那位嘉宾讲到，我们光讲营销一定是不够的，一定要落在企业运营的层面上。我们在运用已经获取到手机的这些强关系数据的用户，我们就可以对他实施CRM的老客营销，针对相对来说比较弱关系一点的数据，比如一些Cookie，或者手机端的一些识别码，这些的一些数据我们就可以通过DSP来实施访客找回。恩
这个是东方书报亭刚才介绍的场景，就是线下媒体实现客户的可视，对接全网的大数据实现，还原受众的真实面貌。这个是在广告行业里非常有想象空间的场景，我们对东方书报亭能够去实现这种线下媒体的在线化的管理，程序化的管理，我们非常的期待。
我们整个希望在未来致力于构建这样的途径，品牌全渠道大数据营+销的生态体系，从广告端一直到实体店，我们把数据找回来，收到这个品牌的数据中心里面，数据中心可以把强数据进入到CRM的环节里进行再营销，而相对较弱的数据通过DSP去做。DSP的对接又可以通过跟不同大数据平台的数据对接去实现，同时能够输出基于阿里的大数据，我们这个大数据是非常强的，通过这样的数据可以去推动消费者，使得消费者从他人口学的属性，到媒体的接触习惯，还有他在购买行为和能力上的一些特征，还有就是跟行业紧密相关的，比如说在汽车行业，或者美妆日化这些行业相关的一些指标，都可以进行深度的分析利用，整体去优化营销策略。
这边我还准备了更多的内容，但是时间关系我就不一一过了。
这个是刚才讲到IOT的部分，作为我们来讲，对消费者数据的采集应该更加的全面，我们广告公司一直在进行触点的管理，现在所有的购买的过程中、使用的过程中，都可以实现数据的采集。通过这些数据的采集，比如像NIKE+这种智能产品，收集什么样的顾客怎么样使用的，这样的经验数据，我们可以不断优化这个产品，服务营销传播和渠道销售，通过与顾客共同的创造价值，来实现这个品牌价值的管理循环，这个是电通在广告行业里对未来的愿景，也希望跟客户大数据的平台和应用方共同实现这样的图景，谢谢大家。
(来源：donews)
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