小白叨一叨：雖然每個(gè)用戶都會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上投射出一個(gè)“我”，但遺憾的是，長(zhǎng)久以來對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)用戶的認(rèn)知，仍靠的是“猜”。其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)用戶真實(shí)的內(nèi)心完全呈現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上，通過有效的方式可以觀察出來。這意味著只要足夠多、足夠長(zhǎng)的用戶數(shù)據(jù)，就可以將那個(gè)面目模糊而內(nèi)心真實(shí)的“我”勾勒出來。

虛擬與真實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)的一體兩面。一方面，我們會(huì)自覺不自覺地掩飾自己，采用網(wǎng)名也好，對(duì)性別、年齡、職業(yè)、收入等等守口如瓶也好，都在下意識(shí)地讓自己不為別人知曉。另一方面，我們的行為——瀏覽網(wǎng)頁、觀看視頻、微博關(guān)注、搜索關(guān)鍵詞，又將我們真實(shí)關(guān)注的興趣點(diǎn)一一做了最詳盡的展現(xiàn)。當(dāng)兩者結(jié)合，就是在互聯(lián)網(wǎng)上面目雖然模糊，內(nèi)心最接近真實(shí)“我”的投影。

可以“看到”何必再去“猜想”

雖然每個(gè)用戶都會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上投射出一個(gè)“我”，但遺憾的是，長(zhǎng)久以來對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)用戶的認(rèn)知，仍靠的是“猜”。傳統(tǒng)的媒體無論是綜合性的還是垂直的，無論是基于PC的或者基于其他終端的，或是更傳統(tǒng)的紙媒、屏媒、電視媒體，在定義媒體價(jià)值的時(shí)候，通常以傳統(tǒng)受眾人口學(xué)特征來做定義。以電視為例，統(tǒng)計(jì)收視率時(shí)，是通過每個(gè)城市的幾千個(gè)樣本戶進(jìn)行抽樣調(diào)查去推及全國的收視率，并以此作為下一步推廣、營銷的基礎(chǔ)。這樣的抽樣方式只能獲取小部分用戶的信息及行為，絕大多數(shù)用戶是被這小部分用戶“代表”了。即使這樣，調(diào)查到的結(jié)果也往往是片面的，只能對(duì)用戶進(jìn)行粗線條、片段式描述，如年齡、性別、收入等，然后以此對(duì)偏好和消費(fèi)意愿進(jìn)行倒推。當(dāng)用戶在不同的時(shí)間、地點(diǎn)，狀態(tài)下的實(shí)時(shí)特征、需求發(fā)生改變時(shí)，就無法跟進(jìn)了。

但正如前文所言，互聯(lián)網(wǎng)用戶真實(shí)的內(nèi)心其實(shí)完全呈現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上，通過有效的方式可以觀察出來。互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)媒體不同，能夠?qū)τ脩粜袨檫M(jìn)行實(shí)時(shí)的、全流量的監(jiān)測(cè)，這意味著只要足夠多、足夠長(zhǎng)的用戶數(shù)據(jù)，就可以將那個(gè)面目模糊而內(nèi)心真實(shí)的“我”勾勒出來。第三方數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)目前已推出網(wǎng)站用戶分群畫像解決方案。這一方案依托的DDMP平臺(tái)平均每天跨網(wǎng)采集2億網(wǎng)民、30億條網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)，為每個(gè)用戶從人口屬性、興趣、產(chǎn)品行為等打上多維度的標(biāo)簽，再對(duì)不同維度的標(biāo)簽進(jìn)行篩選、聚類，進(jìn)行族群劃分、標(biāo)簽描述、定性描述。

這樣的應(yīng)用，將讓互聯(lián)網(wǎng)媒體及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)營銷產(chǎn)業(yè)改變以往費(fèi)勁心力“猜”用戶的方式，而去“看”用戶，并進(jìn)一步研究用戶、投其所好。

精準(zhǔn)營銷基于了解用戶?

無論媒體提供資訊也好，企業(yè)提供產(chǎn)品、服務(wù)也好，所面對(duì)的主體都是用戶，“用戶導(dǎo)向”的口號(hào)也早已盡人皆知，但在無法對(duì)用戶及需求識(shí)別進(jìn)行細(xì)分、了解消費(fèi)的偏好和意愿的時(shí)候，這樣的口號(hào)也就只能是口號(hào)。

用戶分群畫像對(duì)于網(wǎng)絡(luò)營銷環(huán)境最大的改變，在于打破數(shù)據(jù)孤島并真實(shí)了解用戶。在只掌握一家數(shù)據(jù)的情況下，用戶行為的偏差不可避免——現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，誰會(huì)只在一家網(wǎng)站、平臺(tái)上完成所有活動(dòng)?而在跨網(wǎng)數(shù)據(jù)的支持下，網(wǎng)站不僅知道用戶在這里愛看什么，還知道用戶在網(wǎng)站之外的行為、偏好、特征，從而全面了解消費(fèi)者的購買行為、態(tài)度、生活形態(tài)和媒體接觸習(xí)慣。如果說傳統(tǒng)調(diào)研方法是找個(gè)體之間的共性，那么用戶分群畫像就是找到目標(biāo)用戶消費(fèi)者的個(gè)體差異和偏好，而且這個(gè)差異好偏好還是實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的。

在了解真實(shí)用戶的基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)營銷就可以實(shí)現(xiàn)在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、恰當(dāng)?shù)那溃‘?dāng)?shù)男问絺鬟f給恰當(dāng)?shù)娜?。用戶分群畫像系統(tǒng)中的TGI(Target Group Index，目標(biāo)群體指數(shù))，可以清晰反映目標(biāo)群體在特定研究范圍內(nèi)的強(qiáng)弱態(tài)勢(shì)，標(biāo)示出媒體甚至廣告位的商業(yè)價(jià)值所在，使媒體與廣告主進(jìn)行最適當(dāng)?shù)钠ヅ洹６ㄟ^對(duì)目標(biāo)群體年齡、性別、地域、興趣等的條件設(shè)定，還可以更精準(zhǔn)預(yù)定目標(biāo)人群、對(duì)媒體進(jìn)行篩選。比如，某紅酒類廣告主進(jìn)行廣告投放，根據(jù)其原有數(shù)據(jù)認(rèn)為愛喝紅酒的是時(shí)尚類人士，因此選擇了時(shí)尚網(wǎng)站進(jìn)行廣告投放。但是采用數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)，其愛買紅酒的用戶最愛看的是軍事新聞，當(dāng)廣告投放由時(shí)尚網(wǎng)站轉(zhuǎn)向軍事網(wǎng)站后，用戶轉(zhuǎn)化率提升了17倍。

用戶分群畫像也可以更好地支持原生廣告生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的“集體關(guān)注”營銷。所謂“集體關(guān)注”營銷不應(yīng)只去迎合熱點(diǎn)，而是要通過全網(wǎng)數(shù)據(jù)去精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、獲取目標(biāo)人群的關(guān)注點(diǎn)，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)目標(biāo)用戶的集體關(guān)注點(diǎn)，將其與自身產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行有機(jī)拼接，從而使廣告內(nèi)容、形式更能為目標(biāo)用戶接受，讓“關(guān)注”更順暢地向消費(fèi)轉(zhuǎn)化。

如果說，以往的營銷是從產(chǎn)品出發(fā)，去猜測(cè)受眾在哪里并去那里等待“偶遇”。那么在大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶的感受與偏好不用再去“猜”，而可以去“看”，然后提前抵達(dá)適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)、適當(dāng)?shù)臅r(shí)間，主動(dòng)說一聲“你要的就在這里”。

本文作者：@樊永梅；轉(zhuǎn)載自：締元信.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)?