大數(shù)據(jù)時(shí)代廣告營銷

移動媒體廣告拓展大數(shù)據(jù)時(shí)代的廣告營銷

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及與網(wǎng)絡(luò)終端的多元化，我們的生活維度正從一元結(jié)構(gòu)（現(xiàn)實(shí)生活）逐漸走向二元結(jié)構(gòu)（線下與線上）。十幾年前，我們與周圍的人在現(xiàn)實(shí)生活中基于各種紐帶，以一種近乎雞犬相聞的狀態(tài)相處，互聯(lián)網(wǎng)對于所有人而言僅僅是一個(gè)新穎、陌生甚至帶有欺騙色彩的虛擬存在；十幾年后的今天，人與人在現(xiàn)實(shí)生活中變得無比陌生而私密，以至于一墻之隔卻“老死不相往來”，反而那張無形的網(wǎng)絡(luò)卻賦予了人們更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互聯(lián)網(wǎng)世界著實(shí)顯得真實(shí)而豐滿與此同時(shí)，我們不得不承認(rèn)一個(gè)事實(shí)：與現(xiàn)實(shí)生活的私密性相比，身處網(wǎng)絡(luò)世界的我們是近乎透明的！我們從事的瀏覽門戶、搜索信息、收發(fā)郵件、網(wǎng)絡(luò)購物、即時(shí)聊天等幾乎一切的網(wǎng)絡(luò)行為，都被那塊“曲奇餅”（cookie）默默地記錄了下來，并隨時(shí)可以被網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商抓取與挖掘。這種大量網(wǎng)民網(wǎng)絡(luò)生活形態(tài)的歷史與即時(shí)的海量信息，是我們以上種種網(wǎng)絡(luò)行為的“數(shù)據(jù)痕跡”，并形成了一幅龐大的有關(guān)網(wǎng)民的“數(shù)據(jù)影像”；這些數(shù)據(jù)的“體量（Volume）”、“類型（Variety）”、“處理速度（Velocity）”均超乎我們對常規(guī)數(shù)據(jù)的感知，堪稱“大數(shù)據(jù)”（Bigdata）。至此，不管你信不信，“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)以一種洶涌澎湃的姿態(tài)撲面而來了

“大數(shù)據(jù)”作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的信息礦山，無疑蘊(yùn)含著大價(jià)值。目前，大數(shù)據(jù)比較明朗化的商業(yè)價(jià)值開發(fā)，發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域。傳統(tǒng)的廣告營銷，在經(jīng)歷了大眾傳播的喧囂、分眾傳播的繁榮后，開始迎來新的變革窗口----針對特定網(wǎng)民的精準(zhǔn)營銷（有人稱其“個(gè)眾傳播”）?；趯τ涗浿脩羧丝趯傩浴⑴d趣喜好、消費(fèi)習(xí)慣、價(jià)值導(dǎo)向等信息的大數(shù)據(jù)的挖掘，通過人群定向技術(shù)，向特定的某個(gè)用戶傳播極具針對性的廣告，從而降低廣告的無效損耗，提升品牌的投資回報(bào)率（ROI）,這是大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域“閃出的一道金光”。廣告商合作模式“大數(shù)據(jù)”時(shí)代網(wǎng)絡(luò)廣告投放我們?yōu)橛脩魷?zhǔn)備了多種推廣模式，有針對性的為各行各業(yè)的用戶提供最有價(jià)值的廣告價(jià)值的評估及推薦，讓用戶不像過去廣告投放不當(dāng)而造成的資源浪費(fèi)的現(xiàn)象不符存在，讓用戶所有的成本投入都一定換來同樣回報(bào)，讓廣告精確的投放到對象中。針對投放模式我們提供如下選擇：1.CPC(CostPerClick;CostPerThousandClick-Through)每點(diǎn)擊成本以每點(diǎn)擊一次計(jì)費(fèi)。這樣的方法加上點(diǎn)擊率限制可以加強(qiáng)作弊的難度，而且是宣傳網(wǎng)站站點(diǎn)的最優(yōu)方式。2.CPM(CostPerMille，或者CostPerThousand;CostPerImpressions)每千人成本網(wǎng)上廣告收費(fèi)最科學(xué)的辦法是按照有多少人看到你的廣告來收費(fèi)。按訪問人次收費(fèi)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)廣告的慣例。CPM(千人成本)指的是廣告投放過程中，聽到或者看到某廣告的每一人平均分擔(dān)到多少廣告成本。3.CPA(CostPerAction)每行動成本CPA計(jì)價(jià)方式是指按廣告投放實(shí)際效果，即按回應(yīng)的有效問卷或定單來計(jì)費(fèi)，而不限廣告投放量。CPA的計(jì)價(jià)方式對于網(wǎng)站而言有一定的風(fēng)險(xiǎn)，但若廣告投放成功，其收益也比CPM的計(jì)價(jià)方式要大得多。4.CPR(CostPerResponse)每回應(yīng)成本以瀏覽者的每一個(gè)回應(yīng)計(jì)費(fèi)。這種廣告計(jì)費(fèi)充分體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)廣告“及時(shí)反應(yīng)、直接互動、準(zhǔn)確記錄”的特點(diǎn)，但是，這個(gè)顯然是屬于輔助銷售的廣告模式，對于那些實(shí)際只要亮出名字就已經(jīng)有一半滿足的品牌廣告要求，大概所有的網(wǎng)站都會給予拒絕，因?yàn)榈玫綇V告費(fèi)的機(jī)會比CPC還要渺茫。5.CPP(CostPerPurchase)每購買成本廣告主為規(guī)避廣告費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)，只有在網(wǎng)絡(luò)用戶點(diǎn)擊旗幟廣告并進(jìn)行在線交易后，才按銷售筆數(shù)付給廣告站點(diǎn)費(fèi)用。6.其他計(jì)價(jià)方式某些廣告主在進(jìn)行特殊營銷專案時(shí)，會提出以下方法個(gè)別議價(jià)：5女CYCY03500002191896女ANAN112000098697女DNDN04000023NA2特征變量的分析和挖掘

我們從消費(fèi)水平，時(shí)間變化，空間變化和用戶結(jié)構(gòu)這四個(gè)方面對用戶信息進(jìn)行分析，挖掘其中直接或間接體現(xiàn)出來的信息特征，依據(jù)這些特征變量并對部分變量進(jìn)行離散化處理2.1消費(fèi)水平以用戶賬單為研究對象，在預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中，我們直接提取了三個(gè)變量：套餐費(fèi)用、增值業(yè)務(wù)費(fèi)用、總費(fèi)用，作為消費(fèi)水平的表征變量。2.2時(shí)間變化信息

關(guān)于時(shí)間變化方面，我們沖流量記錄中抽取兩個(gè)特征變量：主要網(wǎng)絡(luò)使用時(shí)段：網(wǎng)絡(luò)訪問次數(shù)及流量比例最大的時(shí)段忙時(shí)比例：流量最多的時(shí)間段的往往次數(shù)除以總次數(shù)

根據(jù)電信市場營銷策略中普遍使用的規(guī)則，我們將網(wǎng)絡(luò)使用分為四個(gè)比較經(jīng)典的時(shí)段a凌晨0am-8amb白天時(shí)段：8am-6pmc晚間時(shí)段6pm-9pmd深夜時(shí)段9pm-12pm對每個(gè)人在各個(gè)時(shí)段網(wǎng)絡(luò)使用總流量分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，四個(gè)時(shí)間段的流量使用總量范圍有較為明顯的區(qū)別。

對網(wǎng)絡(luò)訪問這依據(jù)訪問時(shí)間段進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)后，定義如下變量類型：2.3空間變化信息

由于每個(gè)基站都有自己的工作范圍，從通話記錄中的所屬基站數(shù)據(jù)及所給地圖的信息可推知主叫者此時(shí)所在的大致位置，故可近似認(rèn)為，通話地點(diǎn)趨近于所屬基站，并定義如下變量：

1）

本地比例：本地通話次數(shù)除以總通話次數(shù)（將通話次數(shù)最多的地點(diǎn)稱為本地）

2）

流動類型：表征主叫者在這10天之中的位置情況。

由于地圖中的基站分布較為密集，而一個(gè)人的通話地點(diǎn)總會存在小范圍變動，當(dāng)一個(gè)人的通話屬于相鄰的兩個(gè)基站，仍存在沒有出行的可能性，此時(shí)若將這兩個(gè)電話判斷為異地顯然是不準(zhǔn)確的。為了解決這個(gè)問題，我們對每個(gè)主叫這的通話地點(diǎn)（所屬基站）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，取通話次數(shù)比例最大的基站作為主叫者的本地，且將與這個(gè)地點(diǎn)直接相鄰的基站同樣作為本地，由此基礎(chǔ)上再對主叫者的流動類型進(jìn)行判斷。2.4用戶結(jié)構(gòu)信息

根據(jù)用戶在網(wǎng)絡(luò)日常使用中對類別資訊的關(guān)注、對資訊的評議、在社交網(wǎng)站發(fā)布的狀態(tài)，對在線商城的上商品的瀏覽，購買及頂棚以及各類別增值業(yè)務(wù)的定制等分析出用戶的相關(guān)行為，分析出在實(shí)體上興趣度，按具體實(shí)體行為給用戶賦予相關(guān)類別標(biāo)簽，并定義如下變量：標(biāo)簽用戶，非標(biāo)簽用戶。3分析及用戶分類

通過聚類分析，我們根據(jù)每個(gè)用戶的特征變量值對用戶進(jìn)行了相似性研究，從而得到有關(guān)的用戶分類信息A類：典型活躍用戶

此類型用戶的數(shù)量最為龐大，且人均通話次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)流量使用率最大并有自己的標(biāo)簽；由本地比例和流動類型可知這些用戶經(jīng)常往返于兩地之間；緊密聯(lián)系群體的值為2，表明有固定且頻繁的聯(lián)系對象；主要通話時(shí)段為3（晚上6到9點(diǎn)間），非工作時(shí)通話的商務(wù)用戶。此類用戶的聚類效果十分好，緊密聯(lián)系群體變量值為2的用戶高達(dá)80%，且各變量特征十分鮮明，數(shù)量大，通話活躍，是推送廣告時(shí)時(shí)必須關(guān)注的典型活躍用戶群。

B類：一般流動型用戶

此類型用戶的通話次數(shù)較少網(wǎng)絡(luò)使用率一般，常在工作時(shí)段打電話，且緊密聯(lián)系群體之值為1，表明通話對象較多且分散，經(jīng)常出行且往返于兩地之間，類似商務(wù)型用戶。雖人均通話次數(shù)較少，然而用戶數(shù)量可觀，仍具有關(guān)注價(jià)值。

C類：一般固定型用戶

此類型用戶數(shù)量很少，然而人均通話次數(shù)相對較高網(wǎng)絡(luò)使用較少。本地比例高達(dá)0.89，表明通話地點(diǎn)較為固定。主要通話時(shí)段在白天，忙時(shí)比例高達(dá)0.44，即在此時(shí)段通話的比例十分高，類似固定辦公用戶。

D類：其他用戶

此類用戶為聚類時(shí)的孤立點(diǎn)，有較極端的屬性特征值，且用戶數(shù)量極少，故將其歸為一類，對廣告營銷無明顯價(jià)值關(guān)聯(lián)模型模型信息大數(shù)據(jù)時(shí)代廣告營銷的一個(gè)重要特點(diǎn)在于客戶關(guān)注的廣告與廣告之間的關(guān)聯(lián)性，由于大數(shù)據(jù)在采集過程中可快速得知目標(biāo)受眾關(guān)注的內(nèi)容，以及可知曉客戶身在何處，這些有價(jià)信息可讓廣告的投放過程產(chǎn)生前所未有的關(guān)聯(lián)性。即客戶所看到的上一條廣告可與下一條廣告進(jìn)行深度互動基于3大標(biāo)準(zhǔn)判斷廣告內(nèi)容及廣告類別直接關(guān)相關(guān)強(qiáng)度相對其他數(shù)據(jù)挖掘模型，關(guān)聯(lián)分析模型的有點(diǎn)在于：業(yè)務(wù)人員容易理解模型思路而且輸出條件的理解性很強(qiáng)營銷產(chǎn)品關(guān)聯(lián)性3要素計(jì)算公式：A代表A類廣告的回復(fù)用戶數(shù)，B代表B類廣告的回復(fù)用戶數(shù)，S代表總投放用戶數(shù)，AB代表同時(shí)回復(fù)A、B兩類廣告的用戶數(shù)1廣泛關(guān)聯(lián)根據(jù)福建省實(shí)際情況，在分析對象方面盡可能多的廣泛關(guān)聯(lián)，作為分析工具，數(shù)據(jù)屬性粒度越細(xì)，關(guān)聯(lián)范圍越廣，就越有利于發(fā)掘出更多價(jià)值的信息2基于用戶屬性、行為的合理分層通過用戶的相關(guān)屬性及行為數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)層次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用戶普及率過高的廣告或活動不合適關(guān)聯(lián)分析。為了將其納入模型，首頁要基于福建各地區(qū)真實(shí)用戶分布情況，對其進(jìn)行合理拆分或分層用戶行為分類用戶標(biāo)簽分類3計(jì)算過程通過用戶分層基本數(shù)據(jù)篩選出各層次人員數(shù)據(jù)進(jìn)行類別廣告關(guān)聯(lián)，通過對廣告信息的投放及回復(fù)計(jì)算其支持度、可性度和提升度4確認(rèn)并提取目標(biāo)用戶根據(jù)計(jì)算結(jié)果并確認(rèn)3大判斷標(biāo)準(zhǔn)的合理取值范圍，并確認(rèn)符合目標(biāo)提取條件的客戶關(guān)聯(lián)條件進(jìn)行撒選并成功提取廣告主目標(biāo)客戶高端男裝定向分析用戶應(yīng)用框架場景1提供直觀的數(shù)據(jù)對比廣告商及影響人員直管的觀察到效果的變化