大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴對我們的生活、工作和思維都造成了一定影響，你是否會好奇，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理都在做些什么呢？

大數(shù)據(jù)是近些年來比較火的一個行業(yè)，很多人都認為大數(shù)據(jù)是一個諱莫如深的行業(yè)。

筆者在實習的時間里有幸接觸到大數(shù)據(jù)廣告營銷，想要把自己在接觸大數(shù)據(jù)的這段時間里所見所聞記錄下來，不足之處，也希望大家能盡可能的給我提一些建議。

一、什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)，按照字面意思來解析即大量數(shù)據(jù)的集合。

產(chǎn)品經(jīng)理在處理數(shù)據(jù)的時候，這個集合會包括用戶的基本信息（即設備號，ip地址，以及可能關聯(lián)的微信qq等各種信息），使用路徑（即時間，內(nèi)容，連貫的用戶操作行為等）。

依據(jù)這些信息，決定了大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展狀態(tài)。

二、大數(shù)據(jù)在廣告營銷中能做什么？

1. 大量的基礎數(shù)據(jù)，能找出潛在的競爭對手，預估未來的市場量

最典型的大數(shù)據(jù)應用產(chǎn)品是百度指數(shù)，但是百度指數(shù)只是大數(shù)據(jù)的一個泛應用。

在大數(shù)據(jù)營銷的過程中，廣告主能依據(jù)潛在的客戶特征，預估用戶的下一步行為，從而判斷整個市場的發(fā)展趨勢和行業(yè)的整體走向。

百度指數(shù)

2. 大量的基礎數(shù)據(jù)，可以給廣告主提供精準投放廣告的渠道

大家在日常生活中都會收到一些短信（可能是在信用卡，貸款等），營銷電話（主要是房產(chǎn)，在線教育，車等），以及你可能在搜索引擎查詢了機票，你再次點擊進入一個app，你會發(fā)現(xiàn)所有的廣告都是和機票相關。

這些行為歸根到底都是底層的數(shù)據(jù)起支撐的作用，也是大數(shù)據(jù)目前在廣告營銷的主要用途即為廣告主提供精準投放廣告的渠道。

三、大數(shù)據(jù)公司主要做什么？

1. 目前市面上的大數(shù)據(jù)公司會有大量的數(shù)據(jù)積累，數(shù)據(jù)變現(xiàn)只是他們盈利的一種方式。

廣告按投放渠道分為兩種，即線上廣告和線下廣告。

在投放的過程中，大數(shù)據(jù)公司就像是底層數(shù)據(jù)和可視化信息的橋梁。

他們會通過多種渠道以及多線程的業(yè)務線，將用戶數(shù)據(jù)匹配成可視化的信息（比如我們后臺讀取到的只是設備號或更抽象化的信息，大數(shù)據(jù)公司能通過一些渠道匹配出加密的手機號）；

反之，也能通過手機號匹配出一些數(shù)據(jù)信息（即通過手機號，能匹配出用戶瀏覽過的url，時間，內(nèi)容等）。

2. 為一些中小型公司提供服務，這些服務主要是技術層面。

包括后臺監(jiān)控系統(tǒng)，或是后臺處理系統(tǒng)，甚至包括一些數(shù)據(jù)埋點的服務。

因為他們的業(yè)務線龐大且有數(shù)據(jù)變現(xiàn)的實例，能精準的給一些公司提供有建設性的意見，更好的利用已有的數(shù)據(jù)。

某B端系統(tǒng)頁面

四、大數(shù)據(jù)廣告營銷的途徑有哪些？

1. DMP平臺-個性化定制廣告

常規(guī)的廣告是所有的頁面都是同一個廣告展示給不同的用戶。也有一些SEO（搜索引擎優(yōu)化）依據(jù)關鍵詞去圈定目標群體。

而廣告主在使用DMP平臺的時候，是主動的去挖掘用戶，針對不同的用戶定制化顯示不同的廣告，從而精準投放廣告，提高轉(zhuǎn)化率，以整容廣告為例，具體的流程如下圖：

假設我是一個整容醫(yī)院的廣告主，我進入DMP平臺，我選去選擇美容-醫(yī)美（有些的顆粒度會更細，劃分為三級標簽，比如教育-在線教育-初中），性別女，年齡段20-50，收入范圍5000以上，興趣美妝，美容瘦身，旅游，母嬰。

用戶的cpc（按點擊量收費）單價定為30元，平臺會評估價格，落地頁的SDK轉(zhuǎn)換效果，以及廣告相關度等指標，最終反饋意見給廣告主，廣告主再次調(diào)整價格和頁面，在首頁的廣告即落定。

在整個投放的過程中，我們會發(fā)現(xiàn)用戶的行為積攢下的數(shù)據(jù)將會被賦予一個具體的角色。

大數(shù)據(jù)的魅力在于，即使用戶不主動填寫個人相關信息（年齡，收入，性別，地域等），大數(shù)據(jù)能依據(jù)大量數(shù)據(jù)特征給每個獨立的用戶賦予一個完整的形象，從而推算出你可能感興趣的行業(yè)。

當應用在廣告營銷的過程中，我么可以把它看做是一個主動挖掘的過程，不再是簡單按照關鍵詞去圈定目標人群，而是依據(jù)人的特征，興趣去把潛在用戶挖掘出來，針對不同目標用戶主動營銷的過程。

2. 電呼平臺-線下廣告營銷

電呼平臺是指通過給用戶打電話，發(fā)短信的方式進行營銷。

設備號通過大數(shù)據(jù)公司轉(zhuǎn)化之后是一串加密的銘文（即中間的4-6位電話號碼不可見），通過一些接口能實現(xiàn)自動撥號（無法獲得完整手機號），需要客服引導從而獲得完整的用戶信息。

以線上教育為例，具體的流程如下圖：

假設我是一個線上教育的廣告主，進入電呼平臺，選擇教育-線上教育-初高中，需要電話號1000個。用戶的CPA單價為30元，平臺會反饋給用戶兩個角色的賬號（客服和管理員），客服通過平臺可以撥號記錄營銷情況，管理員通過平臺可以查看客服撥打電話數(shù)量，營銷情況，收聽電話錄音，最終完成廣告的投放。

在整個投放的過程中，平臺可以挖掘出有意愿的目標用戶，在大量數(shù)據(jù)的基礎上通過算法和模型的迭代，提高廣告投放的準確率，從而提高整體廣告的轉(zhuǎn)化率。

五、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理要做什么？

在廣告營銷的過程中，產(chǎn)品經(jīng)理主要負責兩件事，第一準確找到廣告主映射的目標用戶，第二是提高廣告的轉(zhuǎn)化率。

為了達到這兩個目標，產(chǎn)品經(jīng)理需要做的事情分為平臺層面和數(shù)據(jù)層面兩部分。

在平臺層面，產(chǎn)品經(jīng)理要設計B端產(chǎn)品界面，不斷的完善和迭代產(chǎn)品功能，積極的和廣告主溝通交流發(fā)現(xiàn)平臺的不足，并解決問題，使得產(chǎn)品的商業(yè)價值最大化。

在數(shù)據(jù)層面，產(chǎn)品經(jīng)理要不斷的優(yōu)化模型和策略，因為用戶的行為是動態(tài)的，所以用戶的標簽也是動態(tài)的，如何在有效的周期之內(nèi)準確判斷用戶下一步的行為，需要不斷的優(yōu)化算法，同時不斷的完善自身的標簽體系。

以電呼平臺為例，產(chǎn)品經(jīng)理需要做的事情分為以下幾個步驟：

1. 收集客戶需求，撰寫PRD文檔，梳理流程圖；

在電呼平臺，我們的客戶需要兩個角色，即管理員和客服。

管理員的功能為，領取任務，管理客服，查看呼叫記錄。

客服的功能為，呼叫，查看呼叫記錄。

思維導圖如下圖：

主要功能流程圖如下：

2. 與RD，ui交流溝通，產(chǎn)出v1.0版本，撰寫平臺使用指導書；

平臺使用指導書：主要是給廣告主使用，介紹平臺的功能以及使用流程，便于客服人員初次登陸時使用。

3.?小范圍讓客戶使用平臺，并再次收集用戶需求，并完善功能，再次梳理流程圖；

在小范圍試錯之后，廣告主提出來一些需求，如：顯示成功申請數(shù)量。

比如，我是一個整容醫(yī)院廣告主，我希望有1w個手機號，那么平臺能不能提供1w個手機號，存在一個溢出問題。

這時，就需要再次寫PRD文檔，需求評審，再次和開發(fā)溝通，產(chǎn)出v2.0甚至v3.0版本。

下圖是改進過的思維導圖：

4. 關鍵詞包的制作及優(yōu)化。

關鍵詞是篩選用戶的關鍵，貫穿整個數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)下發(fā)的全過程。

拓展詞包的流程如下圖：

在具體的操作過程中，遇到的情況會更復雜，用戶的興趣且分為長期興趣和短期興趣兩種，能否在有效的時間內(nèi)精準圈定目標客戶，是一個不斷探索和試錯的過程。

5. 策略的調(diào)整和模型的優(yōu)化；

策略和模型是數(shù)據(jù)型產(chǎn)品經(jīng)理提及較多的兩個概念。

簡單來說，模型是機器深度學習之后總結(jié)出來的特征的集合。

比如，機器在大量數(shù)據(jù)中，總結(jié)出滿足{ 收入：5k-3w；體重45kg-55kg；愛好：美妝瘦身； }特征的用戶更有可能是整容醫(yī)院的目標客戶。

那么每一個用戶，都會被模型擬定一個模型分，即按照你的收入，身高，愛好，判斷你是目標用戶的概率；

簡單來說，策略是一些條件項的并集，是判斷模型的標準。

比如，你擬定一條策略{ 收入>1w }U{ 體重>50kg }U{ 愛好=美妝瘦身 }，這樣即一條簡單的策略。你可以從數(shù)據(jù)撈出符合該策略的用戶，這個過程稱之為召回。這條策略召回的數(shù)據(jù)，占整個用戶數(shù)量比例稱之為召回率。其中目標用戶的數(shù)量，占召回數(shù)量的比例，稱之為準確率。

召回率和準確率是判斷模型和策略的兩個重要指標。

在廣告營銷中，策略的配置如下：

黑詞：即query中包含該詞為非目標用戶；

精準匹配詞：即query中包含該詞為目標用戶；

準確詞：多為名詞，匹配出任意一條輔助詞即為目標用戶；

輔助詞：多為動詞，匹配出任意一條準確詞即為目標用戶；

策略的調(diào)整需要大量的標注query語句，不斷的總結(jié)黑詞和精準匹配詞數(shù)量，一般要求準確率在90%及以上，不同的行業(yè)對精準度有不同的需求。

模型的優(yōu)化，多是關于算法的優(yōu)化，產(chǎn)品的同學需要對模型的特征進行評估和優(yōu)化，以及對模型分閾值的卡定，在實際的情況中多是模型和策略結(jié)合起來判斷一條query是否為目標用戶。

6. 持續(xù)觀察CTR以及維護平臺的穩(wěn)定性。

因為大數(shù)據(jù)廣告營銷的最終目的是給廣告主帶來收益，所以CTR（轉(zhuǎn)化率）是評估一款產(chǎn)品的重要指標。

時間，天氣，甚至是一些地理災害，都可能對產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率造成一定的影響。

當轉(zhuǎn)化率的浮動較大時，產(chǎn)品需要從數(shù)據(jù)源-策略模型-接口穩(wěn)定性-客服態(tài)度，等多個維度去分析。

其中最關鍵的環(huán)節(jié)是關鍵詞的圈定，如何在有效的時間內(nèi)圈定目標用戶，并進一步預估出用戶的下一個行為，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理任重而道遠。

本文由 @lee 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議