主持人：非常感谢Vice Media的Bryant Y·Chou给我们带来的有关年轻人媒体发展方向的一些分享，我突然想起来一个词叫“断舍离”，我们很多内地媒体选择转型的过程中也曾经选择过发展的方向，但是其中总是不能够保证自己心无旁鹜的朝着自己既定的方向去走，总是在自己拥有的能力和擅长的领域，倒是在一些发展的路上一些起伏或者一些波折，反倒会影响我们转型发展的这样一个道理，其实也是我们每个人在日常生活当中，包括我们工作当中所容易犯下的一些问题，这个时候我们必须要借助一些外界的数据去修正我们的行为、修正我们的工作方向，这个时候就要提到现在非常流行的大数据了。下面有请上北京缔元信互联网数据公司的CEO秦雯女士为我们带来大数据的分析“如何将大数据的最佳效能运用到媒体营销当中”，有请。

　　秦雯：大家好！我今天其实还是有些忐忑，我也算是久久沙场，但是今天我是离开新浪8年第一次回到新浪这个平台上来跟大家分享，所以有点像学生回母校交答卷的感觉，前几天跟组委会小丫头沟通的时候，她们一直强调说希望讲一些实操层面的，大数据概念已经讲很多年了，我自己也讲烦了，所以今天确实还是从实操层面来讲一讲大数据在媒体端的应用。很简单，因为给我15分钟，所以我尽可能的把重要的东西讲了，然后扩展的东西如果有感兴趣的可以底下跟我们联系。

　　还是讲一个例子，这个例子我也讲了两年，但是今天还愿意讲这个例子，是因为这个例子的成功是我们和新浪合作做的。我们有一个客户是电商网站卖红酒的，之前一般都是在时尚类的网站来做广告投放，转化率基本上在千分之五点三，他也觉得还可以，因为千分之五点几应该说也是行业的一个中等水平或者平均水平。后来跟我们合作以后，通过我们对这个电商网站的用户行为分析数决挖掘，我们发现爱买红酒的用户最主要爱看的是军事，为什么现在还不知道，就是爱看军事。当这个结论出来以后，这个客户有点不相信，给我们出一个难题就是说，你就去帮我们投投看呗，我们当时就跟新浪博客做了一个合作，这个合作同时我们跟新浪的博客把数据打通，只面向新浪博客里边爱看军事频道的用户来推它的红酒广告，大家看到这个用户最后的成交转化率是之前的17倍。所以这个案例是非常好的案例，只可惜就是后来因为博客那个团队，当时跟我们对接那个团体后来有些变化，就没有推下去，所以我是希望其实有机会其实还是可以跟新浪博客把这件事做下来，而且我认为新浪博客现在是一个在营销领域还没有被挖掘的金矿。

　　刚才刘老师讲了一个观点其实我们从大数据这个角度是可以印证的，就是PC端的用户行为保持稳定。所以我一直在行业里边不是特别认同说手机未来就是一切，不是特别认同，两个方面，因为不同的应用场景你可能在不同的终端上，你可能依附不同终端，另外大家不要忘了，手机未必也会是移动的一切，未来可能还有很多终端形象出现。我用这个案例切入就是，这个案例用到的就是大数据分析，分析什么呢？就是用户行为数据。

　　我们在行业里边跟很多媒体的同行沟通的时候，很多媒体同行也很疑惑，觉得大数据好像跟我们没什么关系，我们是一个尤其是传统媒体转型过来，说我们的新媒体平台量也很小，我们有什么大数据呢？大数据是BAT这样高大上的企业才有的，或者像新浪这样有自己独特的产品的企业才有的，但是这个观点我不认同，在行业里也讲过很多次。所以在我们看来，互联网这个领域大数据就是用户在线行为的全记录，所以每一个新媒体都是大数据平台，数据你是有的，只不过就是怎么把它用起来。这样一个过程记录的话，就是从用户进来到用户出去的一个整个行为全过程的数据。

　　在互联网行业，或者在新媒体这个领域的话，其实每家网站每个App应用、每个Wap站，未来可能还会有更多形态的新的应用都能产生大数据，就是说这个金矿我们实际上是在不断的沉淀的，只不过我们可能没有挖掘它，应该怎么挖掘？所以一个必要的环节就是我们要打造我们自己的大数据能力。这个能力包括三个进程，第一个，是要解决有数据的问题；第二个，要解决数据的可用性。第三个，要把数据用起来。这样对应的是数据的采集、数据管理和数据的应用能力，这样的一个进程的过程实际上是有一套解决方案的，今天我们不展开讲，因为这个是偏技术的。

　　插播一个小广告，缔元信这两年其实一直是在帮媒体企业在建设和推进媒体企业应用它的数据，建设大数据平台和应用数据，所以如果感觉感兴趣的话我们也可以展开私下再具体沟通。

　　我们说如果我们把大数据管理起来了应该怎么用？今天重点一下营销，实际上大数据在媒体的应用不仅仅是营销，就是你业务的全过程，包括渠道、包括你的用户，包括你的内容管理其实都是可以用到数据的，我们今天重点讲一下营销。

　　在新媒体营销的大数据应用我们给它分成两个层次，一个，是离线应用，从数据应用的角度来讲；另外一个，在线应用。离线应用对应的是精细化营销，在线应用对应的是精准化营销，这个里边进一步展开，精准化营销要做的事情是什么？就是我们需要对我们的媒体所覆盖的用户群进行细分，然后去发现不同细分人群的偏好，根据这个偏好来去精细化的利用和管理我们的媒介资源，比如说我们的广告位广告资源，这样的策略下我们积累的数据到一定程度的话我们是可以去预测这样的品牌的营销效果，现在说起来有些空。

　　我们跟一家合作伙伴今年开始在企业端市场，就是广告主端市场在推一个产品，就是利用广告主的历史广告投放数据，我们通过一个数学模型能够让广告主根据他的营销诉求，只要输进去条件，然后这套系统就能够告诉你什么样的媒介组合对你来讲是最优的。相同的事情在媒体端其实一样是可以做到的，当然前提条件，一个是我们要更细致的去分析我们的用户，另外一个很重要的，就是我们要积累历史数据，我一直说过程数据是最重要的，在大数据应用里边。

　　另外一个方面，就是在线应用。在线应用我们把它叫做精准营销，所谓精准营销，我们前边在精细化营销这个环节我们可能还是面对一群用户，然后他的载体还是一个媒介组合，还是以广告位的形式，到精准营销这个层次的话，我们可能就是每一个用户我们有不同的信息推送。所以它要求我们做到什么呢？首先，我们要有一个无DMP，我们说数据层面我们要有一个支持精准营销的数据管理平台。第二步，我们要有一个支持精准营销的发布系统。第三步，我们在这个发布系统可能要支持广告主来做程序化购买，或者是实事竞价购买。这些概念可能大家并不陌生，因为精准营销、RTB、程序化购买是这两年在营销行业最热的词，而且我认为未来这样的一个形态会完全颠覆广告行业。当然也包括媒体端，可能以前像这样的CPD的方式再去卖广告的话，可能很难再卖出去了。

　　最后一个环节，在这个环节它是通过机器学习来不断优化效果。所以整个大数据应用追求的方向我们看我归纳成三点，第一个，是从卖广告位到卖用户；第二个，整个营销业务从人工运营演化到机器运营；第三个，在数据应用层面我们说是从用数据说话到用数据干活，所谓数据干活，就是数据会直接参与到这个广告业务当中，实现一种智能化的营销业务。

　　简单的举几个例子，我就不介绍这个过程了，只讲结果。

　　这是一家网站对它的汽车用户的数据挖掘结果，因为我们知道，如果媒体从内容来定义用户的偏好的话，通常是按照频道，比如说汽车频道我可能覆盖了多少用户，说我的网站有多少汽车用户，但是通过我们的数据挖掘发现这家网站全站的用户里边有汽车偏好的是它汽车频道用户的将近一倍多，所以这是一个数据挖掘结果。今天我也不讲怎么挖掘出来的，感兴趣的我们也可以底下讨论。

　　第二个，我们再看一个数据结果。这是对一家网站体育频道的用户消费偏好做的分析，同理，我们在传统的运营没有大数据支撑的情况下，我们可能体育频道，因为在座的可能有很多综合媒体，我们体育频道平时如果要想到说去开发营销资源的时候，会更多的，我们常见的，快销品、运动服装品牌，通常是往这个方向去考虑。但实际上我们看，通过大数据的挖掘我们看到，这家网站的体育频道它的用户消费偏好集中度最高的是旅游、平板电脑、笔记本、手机等等等等，这张表上列的大于100的TJI值都是有明显偏好的，这样的数据就能帮助我们在做媒体营销的时候指导我们去开发更多的、更好的广告主资源。

　　第三个例子，我们给一家视频网站做的，我们根据这家视频网站的用户根据他喜欢不同的电视剧、电影的内容分成了五个群，不同的特征群，同时又帮他看每一个群的用户对运动品牌的偏好有没有相关关联关系，这个是跑出来的结果。这个结果表明，确实不同群的用户对不同的品牌和不同的产品实际上是有差异性的偏好的。在这个基础上我们给这家视频网站的销售营销部门形成这样的一个销售量表，这样的销售量表其实是可以让我们媒体端的营销人员、策略人员，根据这样一个数据量表直接去开发客户了，因为这样的客户你可以用数据告诉他，我这儿一定是能够保证你的效果的，或者说能够优化你的效果的。

　　这几个案例是讲大数据在媒体端的离线应用，就是说这个时候数据是用来看的。

　　我们再看一下在线应用。在线应用我们就举新浪的两个例子，这个非常有意思。

　　这是新浪首页的一个个性化推荐的内容，这个虽然是资讯内容，但是其实这个机制我们换一个想法，推商业信息、推广告也是一样的。我们看这是我的一个时间点，我上新浪，之前我一直在查互联网上市公司的财报，所以我们看到，它当时给我推的其实还是很契合的，是判断了我的行为给我推的内容。另外一个，个性化推荐的商品。我想这个大家已经比较熟悉了，可能听的也比较多了。这个是我微博上的内容，看他给我推的这个品牌也是我喜欢的。底层靠什么？底层靠的就是数据，根据我的行为来判断我的偏好所以来推的这个东西。这是我们讲大数据在媒体营销端的应用。

　　下边我还是想花一点时间讲一些概念和趋势上的东西，因为其实在我看来，理念和战略比实操更重要，因为很多传统媒体转型做新媒体的时候，做的很难，总是在找操作层面的问题，但是在我看来传统媒体转型有很多时候出现问题，操作层面只是表象，根子上还是在理念和战略上。我们看营销的趋势，这两年网络营销整个大的趋势我们总结成三个词，一个是系统化、一个是场景化、一个是信息化。这三个关键词分别对应的是什么？分别对应的就是我们讲的精准营销RPB平台的集约经营，未来广告是系统卖的，我们说未来广告行业有一个叫AE，就是帮助客服做排期表的，未来这些人不需要做排期的，像证券公司的人看大盘就行了。第二，场景端的即时应用，因为用户在哪个场景是最能说明他有什么需求的，所以这个其实也是精准营销。第三，对应社会平台的用户体验，所谓的信息化。最典型的营销信息化其实是我们的官微账号，我们用一种内容的方式来跟目标受众进行沟通。另外一种相对比较新型形式的营销信息化，就是我们说的信息流广告，大家可能也看到了，但是最近一段时间比较火的是，大家都在讨论，在微信上我怎么没有看到宝马的广告，好像我就不够高大上，终极目的就是追求媒介效应和营销效率和转化效果的最大化。

　　相应的这样的趋势其实对应的是我们媒体本身的产品方向是一致的，因为媒体本身也在做新媒体平台，在做移动端应用，甚至在我们借用这种大的超级App保存我们的品牌来以品牌的形象跟客户沟通。

　　在这样一个基础上我们看大的未来营销生态格局，比较简单的说一下。我觉得未来的整个营销行业可能会形成这样像太阳系一样大大小小的星系，每个星系里边中间会有一个大的营销平台，其他的媒体一些独立的DSP的广告系统，都会围绕这个平台组成一个集合体，中间这个平台是由什么能力决定的，在我看来是由中间这个平台的数据处理和应用能力决定的。当然这个之前的条件是什么？一定是有一个独特的应用能够覆盖相当大的用户群，我们不说BAT了，我们说新浪，新浪其实微博就是一个特色应用，有可能基于这样一个特色应用平台，然后打造一个以新浪为中心的营销平台。当然星系不会是一个，可能会有几个，当然也不会太多，这是一个。

　　在这种情况下我们有一些后发媒体，后来才开始做的媒体，其实在我看来，在这样一个大的营销格局形态下，后发媒体反而更有优势。我也在很多场合讲过，在传统的Web1.0的时代，或者这样的业务形态媒体的品牌是被消解的，但是在我们看的像在微博这样的平台上，媒体的品牌是得已被保留下来的，所以这样的意义下，媒体的品质越好，其实价值变现的这种可能性越高，它主要表现在几个方面。首先一个，未来的媒体用户比流量重要，我们之前说过，在原来传统的Web1.0形态下，如果一个网站它媒体的流量不超过500万PV，你根本不用考虑自己去做广告，除非你有一些特别的资源，比如跟哪些企业老板关系很好，除非是这样，低于500万的我觉得没有广告价值，没有独立经营广告的价值。但是在精准营销的大前提下，媒体流量可能不是很重要的，重要的是你覆盖的用户可能跟哪些品牌会产生关联，他有什么偏好，这是一点，小媒体将来也能活的很好。

　　第二点很重要的，媒体的品牌在社会化平台上它能够保值并能够增值，刚才我已经讲过我不展开讲了。

　　第三个，作为媒体其实可以有更为专注的业务模式，比如说我们把我们的价值变现输出这一端我们可以做一个平台，我们专注于做我们的内容和产品，当然也会有更为灵活的经营策略。我们刚才说了，系统化、场景化和信息化，任何其中一个形态，我们都可以加以利用。

　　这个就是我今天要分享的内容，因为时间比较短，也希望有机会跟在座的和更大范围的媒体朋友共同探讨大数据的应用和大数据的价值，也希望今天的分享不辱使命，让我们新浪的老同事觉得出去是对的。开玩笑，谢谢大家！