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大数据的落地,不是替代而是突破疆界 数字新思 谭北平

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-11-20  作者:17小编整理  浏览次数:961
核心提示:徐小良:尊敬的柯老师、德寰会长、各位嘉宾、各位朋友,大家上午好!欢迎大家再次回到我们第九届中国市场研究行业双年会的现场,
 

    徐小良:
    尊敬的柯老师、德寰会长、各位嘉宾、各位朋友,大家上午好!
    欢迎大家再次回到我们“第九届中国市场研究行业双年会”的现场,我是今天上午大会,大数据专场的会议主持人,我叫徐小良。很高兴能跟大家一起继续分享这场智慧迸发的思想盛宴,我谨代表组委会对各位嘉宾的到来表示热烈的欢迎和真诚的感谢。
    昨天上午我们有幸聆听来自于清华孙教授、北大德寰会长和各位行业大咖,从多个角度帮我们本次大会破了冰、点了题,引领了分享。昨天下午分位数字营销、互联网生活、消费者洞察与行业思考、新技术四个分论坛做了详细深入的探讨。在一整天的会议中,大数据一定是出现最高的高频词,围绕大数据各位演讲者做了很多思考和实践的分享。
    今天上午我们还是以大数据专场来收尾,邀请到高校、研究所、行业专家和媒体营销界的朋友,跟我们共同分享他们如何面对大数据、降服大数据、利用大数据的真知灼见。
    立刻开始我们今天上午的精彩分享,首先有请的演讲者是谭北平先生,他2014年创立了数字新思科技有限公司,掌声有请谭总!
    
    谭北平:
    大家好!
    这是一个北京的早上,大家能赶过来已经非常不容易了,感谢大家一起来讨论和交流。我作为第一个发言者还是有点紧张的,因为昨天我们一直在探讨大数据对我们的助力是什么,我们一直把自己定位在防御者的角色,大数据来了,我们躲在后面,看它能不能把冲垮,我觉得这个不对。我们用大数据的时候还在想,大数据能帮我们的研究做什么,我觉得这个也不见得对。因为我们应该想的是,怎么把我们的知识和行业的经验帮助大数据干什么,反向而来,这是我近几年思考大数据落地和大数据应用中很重要的难点。
    大数据对于我们行业来说,绝对不是我们找到另外一个数据源,然后用这个数据源干这个事,不是这样的,我们要拓展数据应用的疆界,我们把行业的知识和能力拓展到更广泛的领域,这是我们的想法。
    这个时代数据需求的变化,在座很多客户,也有行业的精英,客户要快速的结果,可行动的洞察,营销的及时反馈,各种数据的来源,而不是关心一个,它们要融合,这些都是整个行业里面,不仅仅是中国,甚至是全球都在面对的问题,也都是大家想看到的点,这些点就是我们的机会。
    另外一个角度,基于抽象的数据,肯定不能满足现在客户的需求,困难很多,问题很多,我不一一列举了。昨天已经讨论很多方向了,但是我们要大数据干什么。其实一个最重要的点是,过去两三年里面,行业在探索大数据,用它来做消费者研究和产品策略,这是可能的方向。但是这两件事情一定要明白大数据和小数据,它是各有特点的。一个是抽样,它是面对需求结解化的,但是它有很多问题。大数据的优点是什么,它是部分全覆盖、细节清晰、实时、敏感的,当然它的问题不是面对需求,是从数据角度出发的。
    所以从本质上来说,用大数据就不可能百分之百的替代,我们以前的小数据,不能再做这件事情。我们必须在面对新工具的时候,我们要看到它好像不能做我以前能做的事情,我们要看到它的长处,能利用它的长处干什么。
    市场研究某种程度上是一个小行业,可是你想想数据行业有多大,数据这件事情有多大。市场研究中国有一百亿,跟数据相关的决策支持市场有多大,各种各样的决策都需要数据,现在任何一个企业没有一个企业不需要数据的。大家想一想,当我们所有的媒体数字化,当我们营销手段数字化的时候。如果我们把数据应用于行动,你可以把百度的生意、阿里的生意,把它们的生意全部囊括进来,把纳入风投的现代渠道和管理纳入进来,应该是现在行业的一百倍。
    所以怎么把我们的努力和我们的方法论,从市场研究这样一个圈子里面扩大、放大、走出去。怎么走出去呢?我们要利用好大数据的几个特征。一是大数据跟我们相比是敏捷的。二是它是相对全面的。三是它是很有细节的。四是它是能构成闭环的。这四个特征我们要很好的应用在行业里面。
    什么叫敏捷,敏捷就是自动化、快速、简单、直接,就是给客户一件事情快速的反馈,给它做决策直接的支持。如果想象一下,客户要拿什么样的数据,对它的商业有什么改变。它要做任何一个决定,ABC不同版本,不管是广告或者是什么,你能很快的告诉它,什么是好,什么是坏,谷歌的生意、百度的生意,其实某种意义上是数据的闭环,它在一分钟或者是一秒钟可以告诉你关键词选的对不对。我们在整个营销里面是很小的事情,但是它做到了快速和细节,做到了刚才所有的特点,它的生意就变成了千亿市场。
    整个未来商业的循环是迭代的创新,我们一定要从互联网里面思考,我们以前所有的研究两个月做完,然后做执行和设计,这个节奏太慢了。要实现的是每件事情告诉你,今天这样的改变让你的效率提高了0.01%,所有的0.01%加起来就是迭代的思维。
    昨天有很多客户体验了眼动云,所有数据的采集是眼动,我们为了实现敏捷这个目标,把所有的流程云端化、自动化,让你执行的速度从一个星期变成两天,甚至变成一天,甚至变成实时,这是我们要实现的目标。
    在这个基础上,这些东西的平台是自动化的分解,我们不是给客户报告,我们是给客户数据决策的平台,让他更敏捷的反馈他的问题。怎么应用它呢?我们必须帮助客户建立一个简单可行的标准,这个标准简单到所有人一看就懂。以在线广告位例,我只需要看三件事情,在整个环境中能够被注意到,广告能吸引受众足够的时长,很多客户可以拿这样的东西建立基准值,客户可以把自己所有的广告、所有的包装,所有的KA进行一轮快速的测试,这样客户对自己的市场,对自己所有的市场有明确的理解,会建立市场的基准值,下次客户做商业决策的时候,只需要把它的决策放在流程里面一跑,就可以知道他的决策上还是不上。我知能告诉你,通过这个流程可以把你的效率,把你的效果从50%到51%到52%,这样一个流程敏捷的运转,让你整个决策的过程从过去一年一个大循环,变成一天一个小循环,这样你的效率就会有两倍以上的增长。
    其实这个平台还有很多改变,我们帮助中国广告协会刚刚完成一个项目,叫中国广告效果评估标准,这是要建立标准,其实它改变了中国媒体投放的环境。我们广告的标准在于,我们推出等效曝光的的标准,等效曝光就是利用我们这样一个平台,最终实现了将不同的广告位置,不同的手机、PC端的位置,能够找到不同的指数,这些指数和方式,能够帮助广告主筛选正确的媒体,合适的交易这件事情。
    我们这样一个成果,我们不再是研究报告,它不再只是一个洞察或者某种程度上只是告诉你谁好谁不好,而是直接插入到营销者广告采购者直接交易的循环里面去。这个时候的数据不仅仅是研究,而且变成了决策,还不仅仅是决策,这是它直接可以变成商业上交易的基础,所以我们的市场就不是研究了,我们努力进入到百倍的市场里面去。
    第二个特点是全面,全面就是普查,它是非抽样的,偏差更少。如果我们能够拿到我们的地理、时间、触点的全面数据,其实营销者会知道,应该在哪里,在什么时间用什么渠道做什么行动,以及行动的反馈是什么,这是我们想做的一件事情。我们想的大数据,我们很多朋友有一个疑问,在研究里面提到大数据,这是非常不对的观点。整个数字化的发展让你一切行销,一切行为都在数字化,所有的事情都在数字化。我们试图挖一挖所有数字的金矿,这是我们要做的事情。
    就拿我们的品牌链接来讲,品牌链接资产也是无穷的概念,我们测量一个品牌在数字世界的力量怎么样,为数字营销创造一个新的KPI,现在数字营销利用知名度来衡量好像不对,到底什么东西能够反应出你的数字营销的表现呢?我们要用新的指标来做,这个指标就是我们考虑到需要把消费者所谓的主动行为集合起来。互联网上广告和沟通是广告主对消费者的告知,大家作为消费者来说你想想你会干什么,你可能会看它的内容,你可能会上它的官网和各种各样的地方,你可能会搜索,你也可能会行动,也可能去讨论。
    当这四个方面,现在我们已经有能力把消费者跟品牌所有的主动行为全部测量出来,测量到什么样的程度呢?所有的牌子,所有的触点,34个省市,100个城市,一年52周的数据,如果你有这些数据可以干什么,它不仅仅是这些数据的展示,还是数据连接的平台,可以把你的销售数据、投放数据整合到一个平台里面去,用时间、地点、触点、KPI的方式连接在一起。
    这样的方式,其实我们要做的事情就会有,帮助我们品牌继续检测,我们帮助客户进行预算的分配,我们一定要努力进入到营销跟钱相关的事情里面去,进行效果的衡量,刚才我们说了覆盖了一百个城市,我们做调查宝马跟奥迪,谁的知名度高一点,抽样调查结果发现奥迪的知名度高一点,但是你知道中国一百个城市里面谁更高一点吗?我可能需要花几千万才能知道这件事情,现在不需要了,有了大数据,客户可以从数据的角度迅速找出来所有城市的表现是怎么样的,跟我们传统的小数据进行结合,可以对它的营销做非常明确的指导,我知道哪些地方好,哪些地方不好。我们有营销手段,有数字广告的定位,我们精准定位,定投在哪些区域,你的测量和你的行动结合起来了。现在我们的问题是,我们有精细精确定向的工具,可是没有足够数据研究的支持,有这样的数据就能为我们的数据提供指导。
    当然它对营销活动反馈是非常敏感的,我们经常做营销活动反馈,可是你看从大数据行为角度,一个营销活动下去,数据上表现是提升,没有人讨论抽样,它就是结果,结果的原因和产生的过程,当然我们可以用小数据的方法来探索,它是敏感的、细节的,能够形成闭环的,能够让我们所有的营销行动,知道它在什么时候带有行动和反馈,这是全面的效果。
    然后就是细节,细节就是颗粒度,越细节对行动的指导越明确。甚至某种程度上,这些细节数据不是报告,我们甚至可以把这样的结果直接传送到客户的媒体决策系统里面去,告诉他该选择哪些媒体。现在数据广告平台里面有一个DMP,开始投我的广告到底该选什么标签,你应该选这三点标签,你做宝马这款车型推广的时候,你应该选妈妈这个标签,选海外游这个标签。如果你的结论能到这个层面,某种程度上反过来你对它的思考,对你营销的促进作用可以产生直接的插入状态。我们有自己思考的产品,数字路径,正确的时间、正确的路径、正确的内容将消费者带如目的地,这样他会跟你产生互动和销售。
    我们把所有的事情整合到同一个人身上,所有媒体的使用,广告的曝光,它的品牌连接行为整合在一起,所有这些行为在一起,你就能做各种各样路径的分析,媒体特征的分析,你的各种驱动因素的分析。有了这些之后,我们有一个典型的案例应用,这是某一款车,某一时间目标用户的特征,在哪些内容上有高的体现,这些特征值可以直接输入到我们的广告系统里面去,变成媒体选择和交易的方向,这就是我们讲的,当你的产出越细节的时候,对我们的营销行动有帮助。就像我们刚才说阿里的广告循环,你哪些新品在上升,哪些新品在下降,我们能不能应用大数据来提供这样的工具。
    最后一个特征就是闭环,闭环就是每个行动要有结果,我们要把一个营销投入到销售的效果,说实话这件事情大数据公司,现在的互联网公司做的并不好,因为包括阿里、百度,它们只懂一件事情直接转换,他们把转换这件事情看成了大数据的直接根基。其实我们算过一件事情,对于大量的企业来说,直接算转换是亏的,对企业是亏的,对媒体是亏的,因为消费者决策是复杂的路径。我们有没有可能用数据,把消费者决策中的各种因素做出来。所以我们做出了一个digiROI的模型,大家可以看一下我们做的短片。
    这个就是我们为这件事情做的简单介绍,其实我们一定要思考,我们怎么突破市场研究啊对我们固有思维的限定,其实我们可以进入到更细节的决策支持,可进入到营销的行动,可以进入到真正帮助商业数字化个数字驱动这个重任,我们不要只看研究这件事情,我们要看到数据、数字化对我们来说巨大的机会。
    看整个营销,其实营销是洞察和行动的闭环,洞察就是我们经常要做研究、写报告,告诉消费者行为怎么样,行动使它做事情,其实看到技术改变营销这件事情,没人说它不是潮流了。我们可以看到整个闭环下面的一部分,从购买创意、品牌太多的技术公司,太多的投资,你可以看到这块的投资都是非常庞大的,可是上面还在非常之起步的阶段就像一个人,人的手和脚很强壮,可是他看不清楚,他是一个聋子,我们再强调也没有用,只有当我们把它的感觉和感官这件事情弄的更敏锐,行动和营销才能真正的实现。
    总结技术改变营销的潮流是什么,就是程序化,因为后面很多都是程序化,程序化的购买和创意,品牌也在程序化。当然某种程度上代表的是技术的含义,另一方面代表的是快速,它是流程的一部分,当你讲一个程序的时候,总是要产生结果的,总是要有所行动的程序化。所以我觉得洞察这件事情,我们这个市场一个很重要的改变方向叫程序化洞察,这也是我去年开始想的一个词,这是我们这个行业里面的新词。我们行业里面也要做知识产权保护,我们公司所有的商标都在注册,程序化的洞察,我们是什么,作为数字新思来说是基于大小数据提供程序化洞察第三方公司,我们不把自己定位是研究公司或者是咨询公司,我们希望用程序化的洞察、数据的力量来促进整个营销技术化的革新,这是我们公司的二维码,我相信很多客户也都扫过了。数字新思是很新的公司,刚刚才过完一周年的生日,我们已经有四款产品,我们也在探索各种数据的应用,也非常需要在座各位前辈、同事、同仁、客户一起的支持,我们可以一起探索这个行业怎么做大做强,谢谢大家。
    
    徐小良:
    非常感谢谭总!
    
    提问:
    感谢谭总的精彩分享,我们眼动云,你们在外面展示的眼动仪,数量大概一共多少台,你们和传统的BDI、CDI交互分析,相比的优势和劣势是什么。
    
    谭北平:
    现在我们有几百台,某种程度上整个行业里面的各种传感器都在大量的生产,我们眼动云的平台叫做人类情绪和注意的中心,我们正在连接脑电,甚至连接面孔情绪识别。某种程度上,我们要把卖设备转变成卖平台和数据,现在设备都不是问题,因为技术在发展,硬件在发展,中国的硬件创业应该是全球最领先的,大家可以在这个平台上为客户做定制服务。
    你讲的CDI可能是某一个研究公司专门的产品,这个不是行业里面特别通称的。对于品牌定位,我的想法是大数据,在数字营销上的表现有直接的明确反馈,这是小数据没法体现的东西,这两者之间有一个高度的可结合的地方,我们把我们的数据跟很多品牌的数据不见得是CDI或者是BDI这样的数据,我们发现这些数据和销售、投入之间是高度的反馈性关系的。当你的数据上升的时候,当你的投入增加的时候,你可以看到我们这样一个指数也有明确的上涨,只要形成这样一个循环,我觉得就足够了,跟传统的研究来讲,就是大小数据的融合。

 
 
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