程序化廣告：好數據和壞數據有什麼區別？

在過去十年中，營銷已將其基礎從先天直覺轉變為計算分析。 它從一種藝術形式轉變為一門科學。

戰略現在由無偏見的分析師而不是承諾的創意驅動。 更重要的是，戰略數據洞察力使每個營銷人員能夠為客戶提供最佳體驗。

然而，數字領域的一個領域始終落後於其他領域。 儘管數據革命具有顛覆性和重大意義，但數字廣告卻遲遲沒有接受它。

二十年前，廣告是市場上最受數據驅動的行業。 它通過出版商利用人口統計數據來確定目標市場。 問題是，許多數字廣告商從那時起就沒有發展。 在許多情況下，他們仍然依賴人口統計數據。

他們很滿足。

眾所周知，沒有一個品牌可以在數字時代安頓下來。 這是一個不斷的進化。 營銷人員可能會在睡前告訴他們的孩子關於那些因為停止前進而失去優勢的品牌的告誡故事。 名單很長。

但數字廣告的隧道盡頭是光明的。 Programmatic的崛起，開啟了從廣告狂人時代到矽谷時代的進化之路。 儘管如此，數據點的質量範圍很廣。

數據與製作香腸非常相似：您通常不知道自己得到了什麼，有些產品的質量很好，但也有一些陰暗的做法來欺騙毫無戒心的買家。

物超所值，物有所值，您需要拆開數據來查看所購買的產品。

目前，數字中的大部分數據都未經提煉、內容廣泛且難以操作——它只是填充物。 營銷人員需要避免數字領域內的數據陷阱。

壞數據

品牌用於以數字方式定位消費者的大多數未提煉的數據都被視為第三方數據。 這是出版商喜歡根據讀者群向品牌提供的數據。

第三方數據本質上是人口統計數據。 這是你的年齡、你的性別、你閱讀的內容、你住在哪裡，雖然人口統計數據總比沒有數據好，但它往往是一個虛假的承諾，在呈現時看起來很迷人，但缺乏執行力和結果。

換句話說，人口統計是填充物，它們可以幫助填補您客戶視圖中的漏洞，但它們永遠不會提供執行成功活動所需的信息。

讓我們考慮一個第三方垮台的簡單例子。 假設您和我在人口統計和偏好方面有一些相似之處。 我們都是 54 歲的男性，我們住在同一個城市，我們都訂閱了體育刊物。

雖然看起來我們有很多共同點，但我們可以從這些標識符中真正關聯什麼？ 我們可能是同齡人，但在滾石樂隊可能更符合我的年齡的地方，我實際上可能會和今天 15 歲的孩子聽同樣的音樂。

我們可能住在同一個城市，從事類似的工作，但這並不意味著我們都穿著西裝，都在 Brooks Brothers 購物。

對於第三方，沒有可操作的見解來得出關於行為的結論。 如果營銷人員想要真正了解他們的客戶，他們需要以交易數據為基礎。

大數據

有兩種形式的數據對營銷人員來說是可靠且可操作的——第一方和第二方。 好的數據和絨毛的重要區別在於，有了好的數據，客戶就會執行零售操作。

它基於交易； 營銷人員可以圍繞數據制定戰略的唯一可衡量形式。 交易是意向的標誌； 它為客戶想要購買的商品提供指導。 如果我們可以用交易數據建立足夠的歷史記錄，模式就會出現。

第一方

第一方是根據交易歷史和帳戶偏好通過您的品牌收集的數據。

這是你的數據； 除非你在賣，否則沒有人可以使用它。 這是迄今為止最好的營銷數據形式，但由於消費者已經購買了您的品牌，因此它在一定程度上僅限於重新定位。

在戰略思維中，第一方數據對於當前客戶來說將是驚人的——它作為重新定位工具的價值是無與倫比的，但它在收購時沒有那麼有用。 專注於向上銷售和增加退貨頻率。 用它來推動產品更新和季節性舉措。

第二方

第二方數據是營銷人員真正有趣的地方。 這種數據類型將支持本賽季的所有收購目標。

第二方數據通常也將是事務性的。 第一方和第二方的區別在於，第二方數據是從另一個品牌收集的。

從本質上講，我們可以從其他公司獲取第一方數據，並將其作為我們自己的數據進行營銷。 這種形式的數據也可以通過交易所獲得，它避免了你從聚合器那裡獲得的一些填充物，這些聚合器對你購買的東西沒有那麼清楚。

因此，營銷人員不應關注潛在客戶是否住在同一城市，或訂閱同一出版物，而應專注於尋找具有相似客戶群的志同道合的品牌。

在下一個示例中，讓我們使用第二方數據。 假設我們正在收購一家 AUR 在 70 美元到 90 美元之間的高端連鎖時裝零售商。

利用 J. Crew 甚至 Pottery Barn 的交易數據比針對居住在同一地理區域的 54 歲男性更有意義。 消費者群之間有更多相似之處，我們也知道他們的意圖，因為他們有購買力。

最後，營銷人員想要瞄準的是一種可行的生活方式，而不是被動的人口統計數據。

程序化的興起是數字領域最激動人心的發展之一。 它為廣告商打開了一扇新窗口，它已經在動搖出版商運作方式的基礎。

如果程序化要發展並持續取得成功，它需要遵循電子郵件、客戶關係管理、忠誠度和網站營銷所採取的路徑，利用可操作的、可靠的、第一方和第二方數據來證明收購和投資。

營銷人員需要了解他們的數據中的內容並刪除填充物，以便為其品牌提供持續的、數據驅動的投資回報率。