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為何有人說大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告并不靠譜?
來源(廣告買賣網(wǎng))  作者()  閱讀()   時(shí)間(2015/12/4 13:50:49)

  但是拋開這些特殊領(lǐng)域,該算法內(nèi)涵思想“品牌依靠忠誠的消費(fèi)者發(fā)展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過對銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,他指出在所有成功的的品牌當(dāng)中,大量的銷售來自“輕顧客”(Lightbuyer):也就是購買產(chǎn)品相對不那么頻繁的顧客?煽诳蓸返纳獠⒎且揽棵刻於己瓤蓸返娜,而是數(shù)百萬每年喝一次或兩次的顧客。這種消費(fèi)者模式在各個(gè)品牌、商品品類國家和時(shí)期都適用。無論是牙刷還是電腦,法國汽車或是澳大利亞銀行,品牌依靠的是大規(guī)模人口——換句話說,大眾——那些偶爾購買他們的人。

  這個(gè)理論意義十分深遠(yuǎn)。這意味著你永遠(yuǎn)無法通過精準(zhǔn)營銷現(xiàn)有顧客來增加品牌的市場份額。而對現(xiàn)有顧客的精準(zhǔn)營銷,正是數(shù)字媒體所擅長的。

  本著批判的精神來看待新出現(xiàn)未經(jīng)檢驗(yàn)的思想,筆者希望引用一下廣東移動(dòng)最近公布的用戶換機(jī)特征數(shù)據(jù)。廣東移動(dòng)對旗下用戶的終端遷移分析表明,使用蘋果的用戶升級(jí)終端,繼續(xù)使用蘋果手機(jī)的占比64%,忠誠度最高。但除蘋果以外,其余忠誠度表現(xiàn)最好的華為、小米手機(jī),更換4G后持續(xù)使用同品牌的占比不到30%。

  這說明,你向蘋果4或5用戶推廣蘋果6是可行的,果粉效應(yīng)推翻拜倫的理論,證實(shí)在部分領(lǐng)域依靠忠誠的消費(fèi)者發(fā)展壯大是可行的。但除此以外,你向任何一個(gè)當(dāng)前品牌的用戶推廣同品牌的手機(jī)終端都是不合時(shí)宜的。

  因此,希望通過歷史的電商數(shù)據(jù)分析推斷用戶下一步可能需要是無效的。就如向曾經(jīng)購買過服裝的用戶推廣服裝,或許不如推廣一卷紙或一桶油更為有效。

  相反,成功的品牌需要找到一種方式來到達(dá)目標(biāo)市場之外的群體。品牌的廣告一定要用某種方式獲得這部分人的興趣——只有這樣,當(dāng)他們在準(zhǔn)備購買的時(shí)候,該品牌才能自動(dòng)出現(xiàn)在消費(fèi)者的腦海中。

  第二,如果“協(xié)同過濾”存在局限,廣告公司會(huì)告訴你還有第二種算法,并不基于客戶的歷史行為記錄,而是客戶本身特征相似性,來找到與種子客戶最為相似的客戶群體。簡稱“Lookalike”。先需要廣告主提供本則廣告起到作用的典型用戶,以手機(jī)為例,受廣告影響感興趣點(diǎn)擊瀏覽或預(yù)購某手機(jī)的用戶,大約幾百或幾千個(gè)。大數(shù)據(jù)公司通過Lookalike算法(專業(yè)的術(shù)語更可能是稀疏矩陣),尋找與這幾百/千個(gè)用戶高度相似的其它數(shù)十萬/百萬客戶群進(jìn)行投放。

  這類算法真正考驗(yàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)算能力,因?yàn)椴⒉皇墙?jīng)驗(yàn)性的協(xié)同過濾,而是利用數(shù)十?dāng)?shù)百甚至上千個(gè)變量進(jìn)行回歸計(jì)算。最后按照相似性的概率打分,按照由高到低選擇合適的用戶群。

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