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对于大多数营销者来说,美国著名市场学者约翰沃纳梅克的一句话让他们深有体会.那就是：“Halfthe money I spend on advertising is wasted,thetrouble is I don’t know which half.”（一半的广告花费都是浪费的,但问题是我不知道那一半.)

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然而,随着网络营销的诞生及大数据时代的来临,似乎这一场维持一个多世纪的角逐将会得以打破.

近期在我每天浏览的网络新闻中,“大数据”这个名词似乎总有出现.按照国际知名调研公司Gartner（高德纳咨询公司）发表报告中预测,那些懂得运用大数据的公司,他们的财政收入将于2015年前实现超越竞争对手20%之多.然而遗憾的是,目前85%的全球500强企业,还没有把握住这个时机,就要让机遇从手中划过.大数据的应用可以渗入企业的不同业务中,例如销售额预测、存货管理、客户服务等,当然更少不了网络推广这一环.新一代的营销者若想走在推广效果的最前线,必须要将大数据与网络推广相结合,实现更为科学化、数据化、自动化的管理方式和优化推广计划.

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大数据对媒体策划到底有何影响?以往营销者用于考虑媒体投放的指标不外乎5种,GRP（Gross Reach Point,收视率)、CPRP（Cost Per Reach Point,每得到一个收视率百分点所需要花费的费用）、Reach（到达率）、Frequency（频次）和CPM（Cost Per Thousand,每千次曝光）.然而这些指标却有一个共同问题：不能直接反映媒体的真正价值.想象一下,假如一个你不感兴趣的产品广告,在你浏览过程中不断重复出现,你是否会感到不满?这会让用户对品牌产生负面印象.因而,在今天复杂的互联网环境里,单以媒体价格和广告出现次数作为媒体选择标准,确实有失偏颇.

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大数据的出现推翻了这些传统对媒体考量的方式.如今,大数据与归因模型相结合,对于营销者来说,才是最为合适的媒体考虑方式.简单来讲,就是营销者可以通过数据技术,将数以百计的广告表现形式进行分类,从最基本的点击率、曝光次数,到较深入的数据如广告面积、广告浏览时间长度,甚至是更为复杂的数据如逗留网站时间、离开网站后的行径、甚至购买金额及重复购买次数等,均可涵盖.归因模型为每项分类数据定制打分卡,通过对每一次广告点击进行打分,从而计算出广告&#

数据有关论文范文检索30495;正的价值.

这种广告评分制度,从两个层面显现其重要性：

第一,以往考虑媒体,多为粗略估算媒体作为单一广告渠道价值,而忽略了媒体之间的“协同效应”.但是在信息飞速发展的今天,平均每个网民月网站浏览量多达90个,媒体不可能实现单一计算.“归因模型”的优势,在于它能显示媒体之间关系,及透过打分制度计算出媒体对广告效果的“贡献”,帮助营销者准确判断媒体预算应该如何分配.

第二,广告主要“买赢”,关键在于购买受众而不是购买概念,而受众购买需要大数据与归因模型的配合来实现.受众购买在实践过程中,最为重要的并不是时下流行的实时竞价,而是数据.数据是实现受众购买的基础,它的质量直接影响购买受众的精准度,而归因模型则会影响数据的质量,因而一套能够全面涵盖广泛数据,并具有智能化的数据算法的归因模型,能够帮助营销者更为有效地找到目标受众.

如今,从技术圈走到主流市场的大数据时代已经来临,若想更好地迎接大数据新时代的到来,营销者不妨从今天起给自己一个新思维,放下以往以创意为主导方式,尝试从数据角度出发,或许可以会看到更为广泛的视野.

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