數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的作用越來(lái)越重要，至少BAT、Facebook、Google試圖讓你相信這點(diǎn)。單從營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域而言，可以按照數(shù)據(jù)組織的主體，將數(shù)據(jù)產(chǎn)品劃分成三類(lèi)：

以人為數(shù)據(jù)的主體與核心：典型的如DMP，Data Management Platform；BAT和數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)代理公司都提供DMP。

以用戶(hù)行為數(shù)據(jù)為主體與核心：典型是Web Analytics WA工具，如Google Analytics、Omniture；在移動(dòng)端，提供App內(nèi)行為監(jiān)測(cè)的工具也是此類(lèi)，如Talkingdata、友盟等都提供App內(nèi)行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，指標(biāo)包括留存率、留存時(shí)間、渠道來(lái)源等。

以品牌/品類(lèi)/產(chǎn)品為核心：典型的如Social Listening工具，他們根據(jù)預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞，定向爬取互聯(lián)網(wǎng)上公開(kāi)的內(nèi)容，然后進(jìn)行分析。百度指數(shù)也是該類(lèi)型的工具。

典型的DMP提供3種功能：人群提取、人群洞察與人群拓展。

人群提取是指在DMP中創(chuàng)建一個(gè)人群包，數(shù)據(jù)來(lái)源可以是廣告主自己上傳的消費(fèi)者手機(jī)號(hào)碼、設(shè)備號(hào)、IDFA、MAC地址等能映射到唯一一個(gè)消費(fèi)者的識(shí)別碼。當(dāng)然，現(xiàn)在很多DMP是跟程序化廣告投放端打通的，客戶(hù)投放的廣告的曝光、點(diǎn)擊互動(dòng)人群也可以通過(guò)DMP進(jìn)行提取。此外，通過(guò)布置pixel、JS代碼、添加SDK或者通過(guò)API回傳官方、App內(nèi)訪(fǎng)問(wèn)、瀏覽、點(diǎn)擊、付費(fèi)等用戶(hù)，這些用戶(hù)ID也可以形成一個(gè)個(gè)人群包。人群包的本質(zhì)是多個(gè)人群ID。

此外，部分DMP還提供人群包之間交并差計(jì)算功能。例如A人群包的定義是官網(wǎng)到訪(fǎng)人群，B人群包定義是官網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)人群。假設(shè)B是A的子集，我們想提取到訪(fǎng)但是沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化的人群，也可以利用DMP把B包包含的ID從A包ID中排除出去。

人群洞察則是利用DMP提供的標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，幫助廣告主分析某個(gè)人群包的特征。典型的DMP會(huì)提供性別、年齡、地域、興趣、App安裝等維度數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)而言之為基本屬性+興趣愛(ài)好。基本結(jié)構(gòu)可以抽象成如下圖的格式：最終DMP統(tǒng)計(jì)一下在給定的人群包中，多少的比例被打上了Tag1、多少的比例被打上了Tag2。當(dāng)然，在廣告投放的業(yè)務(wù)環(huán)境中，每個(gè)ID被打上標(biāo)簽，并不是這里簡(jiǎn)單的0或者1的關(guān)系，而是一個(gè)分布在[0, 1]的得分。這個(gè)得分反映的是該ID在這個(gè)標(biāo)簽下的行為強(qiáng)度和時(shí)間新鮮度。舉例而言，一個(gè)人最近頻繁打開(kāi)攜程、飛豬、螞蜂窩，相比另外一個(gè)人1個(gè)月前只打開(kāi)過(guò)1次攜程，其在“旅游”這個(gè)標(biāo)簽上的分值顯然更高。

人群拓展則是一個(gè)黑箱的功能。在廣告投放業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，顯然每一個(gè)廣告主都希望觸達(dá)新客群體，除了利用投放端提供的人群標(biāo)簽進(jìn)行定向之外，利用第一方購(gòu)買(mǎi)人群做人群拓展，則是另一個(gè)重要的定向方式，這個(gè)功能被稱(chēng)為lookalike。lookalike會(huì)找到跟第一方人群相似性最高的人群，所謂相似性，則是基于用戶(hù)的屬性和行為來(lái)計(jì)算的，如地域、年齡和性別分布，以及使用手機(jī)的系統(tǒng)、安裝的App等等，多大幾百萬(wàn)個(gè)維度。lookalike的基本假設(shè)是：對(duì)于一個(gè)品牌的偏好和產(chǎn)品使用，人群有典型特征。比如，購(gòu)買(mǎi)奔馳的人群，收入在中高端，這個(gè)時(shí)候lookalike是有效果的。相反，對(duì)于一些大眾的產(chǎn)品或者品牌，lookalike并不一定能帶來(lái)預(yù)期的廣告效果就是這個(gè)道理。

與DMP以人為Key組織數(shù)據(jù)和操作邏輯不通，WA工具則更關(guān)注人的行為本身。這是現(xiàn)在Google Analytics提供的5個(gè)模塊。除了第一個(gè)查看當(dāng)前實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之外，Audience跟DMP類(lèi)似，提供訪(fǎng)客人群的興趣、地域、手機(jī)操作系統(tǒng)等靜態(tài)數(shù)據(jù)，也能幫助廣告主進(jìn)行LTV、cohort分析。Acquisition模塊關(guān)注的是人群來(lái)源，Behavior則注重用戶(hù)站內(nèi)瀏覽行為，如瀏覽的時(shí)長(zhǎng)、退出率、二跳率等。Conversions則關(guān)注用戶(hù)在站內(nèi)的瀏覽路徑與轉(zhuǎn)化行為。

Social Listening，有時(shí)候又被稱(chēng)為社交聆聽(tīng)、社交輿情監(jiān)測(cè)，是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容（當(dāng)前主要是對(duì)文本內(nèi)容）進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析的方式。原理本身很簡(jiǎn)單，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)爬蟲(chóng)或者API接口獲取文本內(nèi)容，通過(guò)掃描文本內(nèi)容里是否含有預(yù)設(shè)好的關(guān)鍵詞，如果有則記錄和分析。比如，各大汽車(chē)廠(chǎng)商都會(huì)不斷掃描汽車(chē)之家、易車(chē)網(wǎng)上是否有針對(duì)自己品牌的討論。分析的維度，無(wú)外乎聲量（提及次數(shù)）、情感度（正負(fù)面）和討論話(huà)題（基于詞共現(xiàn)）。我把百度指數(shù)也放在這個(gè)分類(lèi)下面，因?yàn)檫@個(gè)分類(lèi)關(guān)注的是內(nèi)容本身，它跟人的屬性、行為無(wú)關(guān)（雖然它是由用戶(hù)或者媒體產(chǎn)生的行為）。

Social Listening的典型應(yīng)用是監(jiān)測(cè)負(fù)面，特別是在社交媒體環(huán)境下，一個(gè)危機(jī)往往由一個(gè)小話(huà)題引爆。此外，通過(guò)Social Listening了解消費(fèi)者對(duì)品牌評(píng)價(jià)、產(chǎn)品使用心得，也是現(xiàn)在正在探索的一個(gè)方向。然而，當(dāng)前自然語(yǔ)言處理技術(shù)還不能很好“理解”文本內(nèi)容，要進(jìn)行更加細(xì)致的分析，需要大量人工介入。