我们谈论大数据，是在谈什么？

孤傲一世的王

如今的互联网行业，整合营销越来越流行，也越来越重要。因此，产生了一个从paid media付费媒体，到owned media自有媒体（如网站，官微，公众号等渠道），再到earned media赚得媒体（如微博粉丝再次转发带来的曝光和互动等）的POE模型。今天，我们根据这个思路，给大家带来一些大数据营销方面的观点分享。

大数据现状

        通过百度指数和微博指数等来看，“大数据”这个词在中国是2013年兴起，2014年变火的。广告业算是最先感受到其利益的行业。但是如果仔细追问，大家谈论大数据时都在谈什么？结果可能会让人啼笑皆非：几乎所有人都在问：“大数据是什么？”参考一些专业的学术论文，我们可以发现，资料中大多也都是是描述性的语句，并没有给出确定的答案。

        有一本书，叫《大数据时代》，给出了相对清楚的答案。书中并没有刻意去定义大数据，而是用小数据作为标准，去对比大数据和小数据的不同。

参考下图：

    《大数据时代》的作者认为，相比于小数据的随机样本，大数据能拿到全体数据；相比于小数据追求精确，大数据不得不在数量、数据种类等方面闲的繁杂；相比于小数据侧重因果关系，大数据则更看重先关关系。

       大家如果之前做过传统调研（小数据的典型代表），就知道，通过调研去看广告效果，我们要回答的问题是：人们有没有记住这个广告？看过广告的人是不是更喜欢这个品牌，是否产生了购买意愿？如果是，就建立了因果关系。

     而大数据监测广告看什么？广告看的是达标率（实际曝光/预估曝光），看的是CTR（广告点击/曝光总量）。媒体会根据以往网页的流量给出预估的曝光和点击，大数据会告诉你广告投放的结果是否达标，广告转化如何，至于造成这些结果的原因，有经验的分析师会通过不同指标的影响因素给出推论，但不会过于强调因果。

---

即便上面说的这些概念已经被很多人聊到，但是大家仍然会存在一些误区

误区1：大数据就是大数字

        上图中，左边就是广告的达标率。当我们扎在数据里的时候，我们会忘记达标的目的，也不会反思自己的广告投放是否存在策略问题，也就是说，数据在对的场景才有意义。

         数据事实上更趋近于信息的概念，文字、图片、甚至声音，视频等等都可以成为数据，我们的每一个行动，每到一个地理位置，在对的场景下，就会产生有用的数据。因此我们可以发现，大数据的概念日趋泛化，另外，使用大数据还需要看场景，在对的场景用对的数据，才能把其价值发挥到最大化。

误区2：把大等同于多

         这也就是我们常说的策略问题。一些广告人，每天对着投放排期表，但也许他们并不知道为什么自己的广告要投在这个媒体上，为什么要放这个位置，为什么要在这一天投放。是想做更广泛的覆盖，让更多人看到？还是想精准定位到个人，让一个人重复观看。于是，有部分对广告不是特别了解的客户就会觉得，让曝光数更高就是好的结果。其实不然，大数据不是说量越多越好。比如说，在对的策略下，如果希望广泛覆盖不同的人，我们要看独立曝光者（unique impression），UI越多越好。不要看次数，看人数，人数最能说明广告的覆盖范围。人均曝光可以稍微低一些，很多人不用重复看很多遍，打个awareness就够了。

再举一个关于社交媒体的例子：

社交媒体如果只为了看一个大的数据量，看有多少正负面，其实并不能指导你的行动。人们在社交媒体上面生产的内容，才是最应该关注的。看大家都说了什么，都是哪些人在讨论，了解了这些，也许你的广告会更能引起大众的共鸣。

    比如某酸奶品牌，之前一直在做零散售卖，但是通过数据，看到这个酸奶有“早餐必备”的潜质，未来就可以促进消费者每天早上都买一杯，从而促进销量的上涨。

误区3： 有了大数据就不用小数据了

       大数据和小数据的关系，很像当年传统媒体和新媒体的关系。一开始大家以为新媒体对电视媒体的影响会非常大，但是后来，现在的智能电视，广告的跨屏投放做得风生水起。新媒体和传统媒体完全可以融合，同理，大数据和小数据也可以融合。

关于paid media     我们通过cookie或者设备id找到PC/MOB的设备，通过检测获得曝光点击，从而知道这个人是否看过广告。然后通过互联网调研，给这些cookie或者id投放调查问卷。一方面可以从检测到提问进行一个确证，另一方面，可以弥补大数据不能看因果关系的不足。通过调研去看广告对受众的认知度，喜爱度，购买意愿有没有影响，有没有提升。

关于owned media       一家汽车企业的网站，每季度有300000的注册用户，然后客服通过这些小数据去联系客户，最终也许只产生了几百个购买订单。但是，如果我们通过大数据的网站分析，找到最有购买意愿的用户，针对这部分人进行重点推销，不但节省了客服成本，成交率也会更高。

关于earned media   再说一个关于可口可乐的例子。可口可乐最先实在微博上调研大家热议的标签，最终选取出其中24个标签，印在饮料瓶身，把微博（大数据）和调研（小数据）完美融合，最终取得了出乎意料的成绩。

大数据是我们的小白鼠，我们也是大数据行业的小白鼠。随着数据种类的增多，信息会慢慢交织，提供更丰富的内涵。在营销领域，利用大数据可以让企业主更精准地找到自己的受众目标，把自己的广告投放发挥出更大价值。在未来，我们期待着数据能在更多领域带给我们别样的生活，工作体验。

感谢：付宇骄Florence的观点分享

原地的回忆

感谢楼主分享