互聯(lián)網(wǎng)的重心逐步向著移動互聯(lián)轉(zhuǎn)移,各種新型智能移動設(shè)備的迅速普及帶來海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)。于是大家都在談?wù)摯髷?shù)據(jù),大家都想用好大數(shù)據(jù)。但你真的了解大數(shù)據(jù)嗎?當(dāng)前的行業(yè)狀況又是怎樣?
事實上,大數(shù)據(jù)只是一種提法,其形態(tài)本身是數(shù)據(jù)云。正如DCCI創(chuàng)始人胡延平所說,以實時感知、分析、對話、服務(wù)能力為基礎(chǔ),讓數(shù)據(jù)流成為商業(yè)、營銷活動的核心才是關(guān)鍵。怎樣才能讓這些大數(shù)據(jù)更好地為產(chǎn)品或營銷服務(wù),搞清楚大數(shù)據(jù)時代的業(yè)界生態(tài)必不可少。
DCCI互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心在今天的Adworld2012互動營銷大會上總結(jié)了這樣幾個轉(zhuǎn)變,我們可以結(jié)合其發(fā)布的數(shù)據(jù)報告一起來看看。
● 以人為中心,互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變
截止2012年6月,中國有網(wǎng)民5.38億,其中手機網(wǎng)民達(dá)到3.88億。同時關(guān)于三大移動智能操作系統(tǒng),我們還得到這樣一組數(shù)據(jù):
大量智能移動設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò),移動應(yīng)用爆發(fā)性增長對數(shù)據(jù)進行深入挖掘的需求突顯。而移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)融合,成為所有媒體的核心節(jié)點卻是大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的前提。
● 數(shù)據(jù)流量劇增,Web Analytics產(chǎn)業(yè)曙光出現(xiàn)
我們再來看看另一組數(shù)據(jù):
如此龐大的數(shù)據(jù),哪些具有商業(yè)價值?怎樣挖掘出這些有價值的數(shù)據(jù)?事實上在大數(shù)據(jù)中,存儲在數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占10%,郵件、視頻、微博、帖子、頁面點擊等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)了另外90%.怎樣從這些與用戶行為相關(guān)的大數(shù)據(jù)中挖掘出更多有價值的內(nèi)容,值得創(chuàng)業(yè)者思考和探索,同時也給數(shù)據(jù)分析與挖掘產(chǎn)業(yè)帶來更多的機會。
● 數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)存儲,而是數(shù)據(jù)應(yīng)用
從傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng),人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多。同時Google Glass的誕生讓我們有理由相信,未來每個人都將產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。但如果僅僅是簡單地將這些數(shù)據(jù)存儲起來,它本身并不具有任何價值。
● 基于用戶行為分析,互聯(lián)網(wǎng)營銷趨向 開放-主動-整合
正如前面所說,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加多樣化,圖像、視頻和文檔的比例占了半壁江山。有數(shù)據(jù)顯示每年諸如郵件、視頻、微博、帖子、手機呼叫、網(wǎng)頁點擊等類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長率達(dá)到80%.大量的用戶行為信息記錄在這些數(shù)據(jù)中,互聯(lián)網(wǎng)營銷將在行為分析的基礎(chǔ)上,向個性化時代過渡。
● RTB-DSP-DMP,Ad-Exchange發(fā)展提速,向營銷云轉(zhuǎn)變
RTB即為“人群實時競價”,是近年興起于美國的網(wǎng)絡(luò)廣告交易模式。該模式一經(jīng)出現(xiàn)便在全球被大范圍采用,目前歐美數(shù)字廣告發(fā)行商中有2/3使用RTB模式。同時Google DoubleClick高管認(rèn)為,到2015年將有50%以上的展示廣告通過RTB模式完成。
DCCI提供的數(shù)據(jù)顯示,中國有超過230萬個網(wǎng)站,網(wǎng)頁超866億,移動應(yīng)用超過135萬。由此可以預(yù)見,國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)廣投放也將從傳統(tǒng)面向群體的營銷轉(zhuǎn)向個性化營銷,從流量購買轉(zhuǎn)向人群購買。也就是說,未來的市場將更多地以人為中心,主動迎合用戶需求。
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