海淘科技編者，為大家推出，移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，數(shù)據(jù)先行內(nèi)容。最近，【友盟+】COO葉謙在第二屆移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)峰會(huì)上分享了主題是《移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo) 數(shù)據(jù)先行》的演講，他表示：數(shù)據(jù)應(yīng)作為業(yè)務(wù)中非常重要的一環(huán)，是思考的起點(diǎn)。
(圖為【友盟+】COO 葉謙)
最近，AlphaGo 升級(jí)版“Master”遍挫中日韓圍棋高手，獲勝60場(chǎng)。圍棋界的人工智能已經(jīng)悄然變得無(wú)比強(qiáng)大，而人工智能有兩個(gè)重要的核心：數(shù)據(jù)和算法。葉謙表示：目前在算法層面各公司差距非常小，最新最好的算法都是公開(kāi)的，數(shù)據(jù)則成為未來(lái)各公司差距所在。葉謙進(jìn)一步引用《數(shù)據(jù)資本的興起》報(bào)告中所提到的三個(gè)原則來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)的上升對(duì)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略具有重要的影響：
行為數(shù)據(jù)最大的價(jià)值即是在A場(chǎng)景產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)可以利用到B場(chǎng)景，接著葉謙通過(guò)三個(gè)場(chǎng)景分享了【友盟+】行為數(shù)據(jù)的研究和實(shí)踐：
目前【友盟+】的主要數(shù)據(jù)來(lái)源于三個(gè)方面：PC、APP以及線下店鋪，通過(guò)采集到各個(gè)場(chǎng)景的行為數(shù)據(jù)，【友盟+】打造了數(shù)據(jù)智能平臺(tái)——U-DIP。
區(qū)別于市場(chǎng)各家推出的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，U-DIP則更強(qiáng)調(diào)在平臺(tái)之上的數(shù)據(jù)和算法對(duì)業(yè)務(wù)起到的支撐能力。通過(guò)上圖可以看出U-DIP是通過(guò)PC、APP、線下、社交、營(yíng)銷(xiāo)反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取，形成用戶的特征庫(kù)。通過(guò)分析和挖掘到的信息：例如：網(wǎng)頁(yè)、調(diào)研、APP、機(jī)構(gòu)等數(shù)據(jù)，在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)條件下進(jìn)而對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測(cè)：例如：人口屬性，興趣愛(ài)好等方面等。除此之外還挖掘出用戶的個(gè)性標(biāo)簽，如：是否懷孕，是否有小孩，是否正要買(mǎi)車(chē)等等，甚至還可以產(chǎn)生消費(fèi)心理標(biāo)簽，如：用戶是否喜歡打折商品、是否喜歡優(yōu)惠券等，通過(guò)這些標(biāo)簽使行為數(shù)據(jù)可以在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域發(fā)揮更好的作用。
由于【友盟+】可以把全域收集到的行為數(shù)據(jù)映射到同一個(gè)體，U-DIP因而占有兩大優(yōu)勢(shì)：一是跨屏識(shí)別唯一用戶。二是在唯一用戶基礎(chǔ)上，對(duì)同一個(gè)體行為特征及偏好特征能夠進(jìn)行更加全面、豐富、深入的分析和挖掘，從而能夠更為靈活地響應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)需求。
進(jìn)一步，葉謙還介紹了【友盟+】在廣告營(yíng)銷(xiāo)上的一些嘗試，【友盟+】與某棋牌游戲廣告主合作進(jìn)行分析得出，此前廣告主通過(guò)自己的標(biāo)簽庫(kù)投放廣告的點(diǎn)擊率在2.64%，而通過(guò)U-DIP的定向人群廣告投放點(diǎn)擊率在6.45%，點(diǎn)擊率提升將近144%。
市場(chǎng)上不良競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者不得不選擇非正常手段來(lái)增加用戶規(guī)模，交出更好的數(shù)據(jù)給投資人看，因而刷量業(yè)務(wù)便在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上迅速發(fā)展。
針對(duì)刷量作弊行為，葉謙分析到：從2016年市場(chǎng)情況來(lái)看，刷量的作弊用戶更加團(tuán)伙化、專業(yè)化、地域集中化。【友盟+】從行為數(shù)據(jù)來(lái)看刷量作弊依舊存在三大的問(wèn)題：1、無(wú)法完全模擬真實(shí)的數(shù)據(jù)發(fā)送環(huán)境：刷量用戶模擬一個(gè)環(huán)境容易，但卻無(wú)法將設(shè)備環(huán)境、地理位置環(huán)境、設(shè)備狀況等因素都考慮進(jìn)去。2、無(wú)法完全模擬真實(shí)的用戶使用模式：高級(jí)的刷量用戶可以模擬同一天或多天同一手機(jī)在同一款A(yù)PP上的多次行為，但從真實(shí)用戶的使用情況來(lái)說(shuō)，行為則會(huì)更加的復(fù)雜，例如：在多個(gè)APP的行為，設(shè)備的地理位置變化、節(jié)假日帶來(lái)的使用波動(dòng)等，面對(duì)復(fù)雜的行為則是作弊無(wú)法模擬的。3、無(wú)法完全模擬真實(shí)的市場(chǎng)變化趨勢(shì)：在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，市場(chǎng)發(fā)生的任何變動(dòng)都會(huì)對(duì)APP有影響。例如：同類(lèi)的APP上線會(huì)對(duì)APP產(chǎn)生一定影響，而這一點(diǎn)通過(guò)作弊模擬則是非常困難。
針對(duì)刷量行為，【友盟+】采取了相應(yīng)的措施，如上圖【友盟+】反作弊模型所示，首先通過(guò)特征抽取到的信息會(huì)放入規(guī)則引擎和預(yù)測(cè)模型通道，通過(guò)這兩個(gè)通道得到的結(jié)果匯聚成的得分就是設(shè)備質(zhì)量。而通過(guò)評(píng)估單個(gè)設(shè)備的質(zhì)量還可以進(jìn)一步評(píng)估渠道的質(zhì)量，甚至還可評(píng)估APP的質(zhì)量?！居衙?】將會(huì)與刷量作弊的行為斗爭(zhēng)到底，堅(jiān)決維護(hù)誠(chéng)信的行業(yè)生態(tài)。
近幾年，線上線下上演“冰火兩重天”。如何將線上經(jīng)濟(jì)反哺線下實(shí)體，傳統(tǒng)零售和電子商務(wù)從融合走向共贏?去年馬云曾提出了“新零售”的概念，即對(duì)消費(fèi)者做到：可識(shí)別，可觸達(dá)、可洞察、可服務(wù)。那么線下零售如何做到可觸達(dá)和可感知呢?
葉謙提出了解決方案，目前通過(guò)WIFI獲取消費(fèi)者手機(jī)設(shè)備信息或其它的ID識(shí)別信息，基于每個(gè)獨(dú)立的客流(類(lèi)似線上UV指標(biāo))，建立客流人數(shù)、入店顧客、停留時(shí)長(zhǎng)、來(lái)訪周期等指標(biāo)體系，形成線下所需的客流分析。
通過(guò)收集到信息，可以得到一系列的指標(biāo)：包括客流數(shù)、進(jìn)店率、路過(guò)數(shù)、跳出率、停留時(shí)間等。通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，把進(jìn)入率高、停留時(shí)間長(zhǎng)、關(guān)注率高的這一類(lèi)用戶圈選出來(lái)進(jìn)行重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)，從而達(dá)到事半功倍的營(yíng)銷(xiāo)效果。
如上圖所示：在雙11促銷(xiāo)期間，某化妝品零售店進(jìn)行促銷(xiāo)活動(dòng)，通過(guò)分析后發(fā)現(xiàn)在促銷(xiāo)期入店客流增長(zhǎng)整體不錯(cuò)對(duì)引流方面效果很明顯。而通過(guò)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)：化妝品店在北京有24個(gè)分店，共分四個(gè)區(qū)，兩個(gè)區(qū)效果不錯(cuò)，另外兩個(gè)區(qū)基本上沒(méi)效果，這就對(duì)后面的營(yíng)銷(xiāo)策略有了定量的指導(dǎo)作用，從而優(yōu)化促銷(xiāo)活動(dòng)的分區(qū)力度。
最后葉謙還表示：行為數(shù)據(jù)反映了人和人之間，人和事之間，人和地點(diǎn)之間的聯(lián)結(jié)，只有通過(guò)聯(lián)結(jié)才會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生真正的價(jià)值。
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