数字观察：Big Data 业界之声—如何为商业打开数据之门

数据的应用与价值由来已久，随着互联网时代的发展，数据的开放为创新和价值生产的繁盛提供了一个平台，为商业不断打开了新的大门。新的商业模式、形态、传播该如何更好地利用数据，相信大家都仍在摸着石头过河。 从对概念的热议到理性和冷静的观察，我们相信，在这个时间点，聚集来自数字广告代理商、数据技术服务商、社会化媒体等业界同行，一同分享数据之于数字化商业和营销的运用现状以及价值，是颇有意义的。—— 在一片纷繁复杂的信息海洋中，我们该如何找到那根可帮助你的商业成功行驶的杠杆？希望各位可以从本期互动中国观察的嘉宾对谈中汲取灵感、获得收获。

采访、文字： Vivian Peng
协力：London Huang
(原创内容，转载请注明来自DIGITALING)

关于本专栏

这一专题我们希望采用圆桌讨论的形式，邀请数字业界不同领域的相关代表，来自包括广告代理商、品牌主、数据技术服务商、社会化媒体的资深代表齐聚一堂，发表他们对于数据的观点，分享经验，探讨未来。 专题探讨将围绕以下几个角度展开：

• What is big data 对大数据技术的理解

• Value of data 对大数据价值的简介

• How to use data 关于大数据的运用

• Manage data 关于目前大数据的运作与管理模式

• Trend of big data technology 大数据价值的未来发展趋势

Eric Wong @Possible: 数据驱动更有效科学的数字广告解决方案

Eric Wong，Possible大中华区董事总经理. Possible是WPP Digital旗下全球性互动营销公司，尊崇以结果为导向的互动营销解决方案，领先的数据驱动型代理商，在数据分析与电子商务营销方面具有丰富的经验。

DM: 您是如何理解大数据这一概念的？

Eric: 数据分为很多种，取决于基于什么商业需求而定。从我们公司向客户提供的电子商务服务的角度来说，我们所说的数据通常是指网站活动数据和销售数据。网站活动数据包含特定链接、页面、按钮等的点击量。销售数据即是指成本、销量、以及收益等的数据。

DM: 大数据时代来临，在您看来，大数据技术对于您所在的行业/工作意味着什么样的意义和价值？

Eric: 数据的价值数不胜数，特定的价值取决于以下数据的特性：

• 数据的目的（例如，是否需要带动销量？）

• 数据的准确性和包容性（例如，该数据是否真的可以反映目标受众特征？除了手中的邮箱和姓名之外，这些数据还能告诉你关于受众的哪些信息？）

• 数据的来源（例如，数据是采集自某个活动/电话/访谈/线上调查/DM等）

• 数据的量（例如，数据量是否足够用于举办营销活动，并且能用于分析以帮助活动获得应有的收益效果？）

• 数据的可利用性（例如，如果是关于用户个人邮箱的数据，则要考虑这些邮箱是否是用户最为常用的，有效邮箱的比率占多少等）

只要拥有正确的数据信息，就能较为精确地了解受众，知晓受众如何与你进行互动，知晓他们对于你的品牌有怎样的期待与回应。同时，数据还能帮助你更好地与受众进行针对性的互动与回应。因此，在我看来，数据的关键价值在于——其有效性。它能在品牌定义受众市场，接触受众，与受众沟通等各阶段给予你有效的指引，并最终助推你的销售。 当然，期待更好的销售业务或者更多的KPI回报，则要求广告主愿意投入更多的时间和成本，期间，收集足够的数据，更有效地利用数据是极为关键的。

DM: 在之前我们的采访中了解到Possible是一家非常注重数据的Agency，是否可以分享一下数据技术是如何作用于贵司的实际工作的？大数据是如何帮助你们了解市场情况，消费者行为？如何利用大数据辅助从创意到执行决策的？ 请分享几个具体实例加以说明？

Eric: 除了我上面提到的提升营销效率帮助转换销售之外，广告商也应该使用这些数据逐步建立一个强大的数据流程管理系统，包括如何正确地收集与过滤数据，借助幼小的软件进行数据分析，安全稳定的数据服务器，数据自运行系统等，使整套数据系统可以良好地持续运转，持续地为品牌决策提供指导，以推动业务效率。 期间，数据人才也是非常关键的，在这个过程中，因为你需要有专业的了解数据技术，能够将数据有效转化成商业需求的人才。专业人才可以告诉你数据报告对品牌意味着什么，如何更好地运用数据分析商业现状，指导商业决策等。这就是我们公司一直以为为Nike和Converse品牌，帮助品牌使用数据作为商业洞察的驱动力，推动业务战略， 优化其电子商务业务。

DM: 是否有专门聘请数据分析方面的人才？人才寻找是否困难？

Eric: POSSIBLE 拥有一支专门的数据分析师团队，他们会服务所有客户的任何有关于数据的工作。就像任何其他领域的专业人才一样，一个好的数据分析师是很难在中国找到。理想的情况下，此人需要有专业数据背景，可以操作企业的网络分析软件，并有业务规划方面的经验。如今，几乎每家Agency和甲方都在苦苦寻找这方面专业对口的人才 。

DM: 公司内部是否建立有专业的大数据部门？ 您个人觉得是否需要建立这一专门的部门，相比外包供应商，利弊如何？

Eric: 这个问题取决于代理商的类型和核心业务，如果数据服务并不是核心业务，也许这样的数字代理商就并不需要一个数据部门。创意热店如果遇到客户有数据方面的需求，就可以直接与提供数据服务的机构一起合作。 至于甲方品牌主方面，我们看到的情况是，甲方并不是特别清楚应该把数据分析部门安置在什么地方，如果安置于IT部门，其实好像也并不像IT人员那么纯技术导向，如果安置于市场营销部门，好像又比一般的营销人才需要懂的更多分析算法等专业的技术能力 。幸好，在我们公司并不会存在这样的矛盾问题， 我们的数据分析团队与我们的策划，创意，社会化营销和媒介团队合作共事，为战略提供数据方面的驱动和协助。

DM: 如何提升企业的数据管理能力？是否有一些针对性的计划？

Eric: 我们公司内部正在开发一套全新的数据分析规划方法，在战略决策过程中加入更多的数据定性研究，创意战略人员会从定性研究，焦点小组调研结果中吸取经验和其实，从数据分析那里获取建议，从而进行综合性的战略规划 。我们不希望过于机械地定义创意决策过程和方法，这种多角度多团队共事的综合性决策方法更能符合当今客户的需求。

DM: 大数据技术对于营销咨询和广告代理行业来说，是否存在着一些重大的商业机会？是否可以前瞻一下

Eric: 目前，大部分我们所管理的数据是网络数据，在中国，这是很常见的。然而， 智能手机的使用率迅速增长，这意味着移动数据将成为广告客户越来越重要的数据之一 。这一转变最终是来自于消费者行为的变化 。人们更多地使用电脑工作，很少会在家中用电脑作为个人生活之需，而更多用的是手机. 手机逐渐成为消费者与他们的圈子及世界连接的通道。因此，我可以预见 移动数据很快会成为工作的重心，在我们准备好迎接这一切挑战之前，需要认识到的是中国仍处于网络数据爆发的发展阶段。移动数据将会是一个巨大的挑战，同时也对于商业具有重大的增长潜力。

大数据是否同时也带来挑战和隐忧？

Eric: 隐私问题的确是而且将永远是数据相关业务的潜在负面挑战。唯一的解决办法，在我看来，是在从任何人（B2C或B2B）身上采集数据时，都要遵循”OPT-IN”的采集方式，同时，每一个人，请小心保护你的个人数据安全。

祝伟 @秒针系统：大数据推动行业游戏规则的革新

祝伟：秒针系统公司首席执行官 秒针系统是中国领先的第三方广告技术公司，帮助广告主及其代理公司、网络媒体评估和优化数字广告效果，提升媒介投资回报。在第三方数据检测公司中，秒针系统占有70%的市场份额。宝洁、微软、可口可乐等众多国际知名品牌都在使用秒针的产品和服务。

DM: 贵司作为一个专业的数据信息技术供应商，是如何理解大数据这一概念的？

秒针祝总:如今，人们每天积累的或者是产生的数据量越来越大，改变了人们对数据处理的方式。简单举个例子：天气预报.以前有个电影叫《我们村里的年轻人》，当时村里做预报天气，都只能做一个大概预报，说第二天会不会下雨刮风。随着慢慢的发展，大家能运用到卫星云图，能利用的数据越来越多了，一下子几万年来的数据都可以用来分析， 天气预报就是典型的一个大数据的运用的例子 。 行业内有一位对互联网产生巨大影响的人说过：大数据意味着什么？它就好像是当年的蒸汽机，就就像刚开始有互联网，对于人类生活生产的影响一样巨大。 目前，我们说的大数据，一般就是指基于大量互联网应用所产生的数据。 具体来说，互联网最大的一个应用就是在产生数据和收集数据上。我们看到比如肯德基，他之前管理店的销售就可以了，每个店卖了多少全家桶，多少可乐，我管理就可以了。而互联网是每天有上亿的订单从网上产生，急剧增长，几千和几亿的数据量对比，需要完全不同的数据管理方法。要帮肯德基管理这些数据的公司，要有新的技能，要赶上新的变化才可以做。

DM: 大数据真的可以帮我们更好的预测网民的行为吗？

秒针祝总: 对于大数据的应用来说，最关键有两大用途，一个是省钱,一个是挣钱。本质上这数据应用的领域是没有改变的，以前你抽样研究、手工统计也好，你想达到的目的，现在你运用大数据也一样要达到这些目的。大数据只改变了几件事，大数据更准确更快速。

DM: 大数据对数字广告行业来说有什么样的意义？

秒针祝总: 最大的意义是提供新的工作机会，也会让一批人失业。在福特发明汽车后，马车夫可能失业了；就像电出现时候，电工非常吃香；所以我觉得对于广告行业来说就是你要如何面对这个改变，然后提升自己的技能，这是对于这行业的人的最大的挑战。

DM: 分享一下秒针帮助广告商具体的案例？

秒针祝总： 以宝洁为例，无论是全球或是中国，宝洁都把未来数字化应用作为品牌重要的战略步骤，宝洁认为未来所有的媒体都会数字化，所有渠道也都会数字化，这个变化是必然的，只是过程快慢的问题。宝洁的目标是通过数字化的形式，了解并接触每个消费者，所以它们会在数字领域投入很多资金和人力去改变现有的运作状态、技能，改变供应商的组成结构，为未来的数字化的营销进行服务。 每一个公司都会遇到宝洁这样的问题，发展方向也大致相似的。所以宝洁算是一个很有前瞻性的企业。秒针是宝洁在中国的数字管理供应商。

DM: 那秒针在帮助宝洁这样的企业做数字管理时，充当的是怎么样的角色，涉及到哪些关键性的技术？

秒针祝总：无外乎三方面：数据储存技术——你如何在一个产生数据量很大的情况下存储数据。比如我们跟一些企业聊，他们遇到数据量大的时候他们只存三天的数据，像我们给宝洁服务四年，数据都不会删掉，已经累计了四年的数据，拥有很大的价值。 第二个问题是如何计算。比如这累计了四年的数据如何计算，包括计算的速度，可能我能算但是要花大量时间算，那这利用效果就太低了。 你需要对客户的业务模式很了解，才能在这些大量数据中找出对客户有帮助的能省钱和赚钱的数据，是沙里淘金的过程，这就是第三步。这第三个技术是大家在未来利用大数据的一个核心技术，也是秒针现在在大量技术投入做的一个领先技术的东西。

DM: 公司内部有多大规模的数据分析团队？

秒针祝总:现在有将近320人，其中有近220人是做数据管理的工程师。

DM: 服务宝洁这样的客户需要多少人的团队来支持？

秒针祝总:这分两个部分，一个是宝洁的一个专门的服务，还有一个是基础的研发。我们每一个工程师做的工作都和宝洁相关。

DM: 如何更进一步提高数字管理能力，有没有针对性的计划？

秒针祝总: 未来两到三年间，中国网民人口会从五个多亿到七个多亿，相当于美国所有的人口，美国网民大概两个多亿，日本的所有网民大概9000多万。这意味着你在中国做广告，这是非常大的一个挑战。任何一个公司如果不是非常全球化的公司，都没有见过中国这么大的数据。如何利用中国的人口红利，建立自己的核心竞争力。

DM: 您是否可以前瞻一下，下一步数字广告业趋势和挑战将是什么？

秒针祝总: 对于数字广告业的代理公司和企业的市场部来说，最大的趋势/挑战莫过于所需的技能将发生彻底的改变。因为数据是提供决策的重要来源，如果你没有数据应用的技能，从数据中找到利于企业发展的方案，那未来就有可能成为过时的人，需要大家共同学习和改变对数据的应用的技能。

DM: 如何看待大数据所带来的隐私问题？

秒针祝总: 对于秒针，我们也对这个事情很重视，我们所有数据都不是秒针的，我们提供的只是软硬件解决方案，帮助管理。就像你的笔记本是联想的，但你电脑里所有图片、文字、邮件都是你的，我们就像联想一样，提供给你一个电脑，给你软硬件，但是内容都是你的。我们完全出于一个技术供应商来做的。

林小龙 @新浪微博：社会化大数据技术让我们更好地了解用户

林小龙（@哆啦小龙） 新浪微博事业部产品经理 2013年5月7日，新浪微博正式推出“Page”，被定义为新浪微博在移动互联网时代大数据挖掘的重磅作品，一款真正基于新浪微博大数据之上的战略性产品。通过基于地理位置将用户，商家，信息进行聚合，对于新浪微博移动数据端的战略布局有着至关重要的影响。

DM:新浪微博也许是在这方面最有发言权的代表之一，你们是如何理解大数据这一概念的？

林:大数据就是需要有积累，有沉淀，最终通过数据挖掘，更好地了解用户需求。

DM：大数据技术在LBS领域的应用现状是怎么样的？对于该领域，大数据具有什么样的意义和价值？

林：对于LBS领域的意义，就以微博上签到来说，通过海量数据，我们可以知道社会上流行什么东西，比如，通过用户的签到，我们可以知道北方人偏爱川菜，南方人喜欢清淡的菜系，年轻人喜欢聚集在什么地方过夜生活，等等，都可以通过数据挖掘来更好地理解用户。

DM：新浪微博推出全新产品“Page页面”，这款被成为新浪微博在大数据时代的战略性产品，介绍一下这款产品背后大数据技术扮演的是怎样的角色？

林： 其实就是大数据的一个最终呈现，一个落地的产品。有了大数据，有分析方法，就知道可以做什么了，PAGE就是解决做什么。我们如何到达用户，给用户有效的功能，通过一个具体的点聚合内容，用户，比如餐馆。 对商户和企业营销者来说，PAGE可以为他们找到目标用户。微博信息太多，商家无法有效聚合相关的信息，此外，聚合了信息后，我找到目标用户，签到的人，周围的人，其实都是目标用户，棒商家打通了信息，找到了对的人。

DM：在基于大数据技术之上的LBS产品领域，新浪微博的优势具体有哪些？

林：关键在于用户基数不同，微博是大众，微博用户基数大，活跃用户数大，现在新浪活跃用户数稳定在 5000 万以上，其中 75% 的活跃用户来自移动端。不同于其他LBS类产品，更多的是针对于某个特定的用户群，比如针对年轻人，文艺青年，聚合的信息和地理位置也更多的是酒吧啊，文化中心啊，艺术馆啊等等，而微博定位的是全量用户，需求更广泛，能挖掘的东西也更通用。

DM：今后在大数据方面还是否有新的计划？

林：我们在数据挖掘方面一直做了很久的研究和沉淀，马上会有更多新的成型的产品，大约在今年的Q3、Q4季度就能看到。

DM：对于用户隐私问题如何看待？

林：新浪微博完全尊重用户隐私，收集的数据全部是用户公开的行为，在微博的个人设置里用户可以自行选择不公开自己的位置信息。

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附： Possible Eric Wong 访谈英文原文

1.  What is big data?

There are a lot of different data, depends on the business needs.  For what we offer to our clients in terms of eCommerce, we usually come across the website activities data and sales data.  Website activities data involves the clicks on specific links, pages, buttons, etc. Sales data is simply any data involves in cost, sales leads and revenue, etc.

2.  Value of data.

• The value of data may varies, depending on the following quality:

• The purpose of the data (I.e. Is it required to generate sales leads?)

• The accuracy and comprehension of the data (I.e. Is it a truly reflect your target profile?  How much more will each data tell you apart from a name and email address?)

• The source of the data (I.e. Is it a direct acquisition from event/call/interview/online survey/DM, etc. ?)

• The volume of the data (I.e. Does it have enough quantity of data for you to build a campaign to drive result and justify your cost of campaign?)

• The actionability of the data (I.e if the data is email address, is it opt-in?, is it a valid and active email account? )

If you have the right data, you will accurately know who and how they interact with you and what they bring to your brand and business.  You will also have a direction on how to bring them back… The key value of data, in my opinion, is EFFICIENCY.   Data can help drive efficiency in identifying, reaching the targets, communicating with them, and converting them into sales.

If the data requires to drive more behavioural or sales related KPI, it will cost more investment and time to the advertisers.  Therefore, once they collected such data, the usage and security of the data are extremely important.

3.  How to use the data?

Apart from what I mentioned above driving efficiency in converting sales, advertiser should also use the data to develop a robust process or system that involves proper data hygiene, data analytic software, secure data server, etc.  So it becomes an ongoing self running machine that keep providing your insights to drive business efficiency.  Talent is also very key in the process, cos you need someone who understands technical data and transform that into business opportunities.  The data report itself will mean nothing if you do not know what it can do for your business and how to use that to optimise your communications (website, campaign, eCommerce, etc.).  This is exactly how we, POSSIBLE, work with our clients like Nike and Converse, it's to use the data to drive insight, use the insight to drive the business strategy to optimise their eCommerce business.

4. Managing data.

POSSIBLE has a team of data analyst working on anything related to client's data.  Just like any other specialist, a good data analyst is difficult to find in China.  Ideally, this person needs to have data background, can operate enterprise web analytic software, and have business planning experience.  Now a day, clients and agencies are always looking for people with this caliber.

Depends on the type of agency, and it's core business, not every digital agency needs a data department, if that's not their core business.   A creative hot shop can simply partner with agency like POSSIBLE if there are any data analytic required jobs.

As for client, I often see that they don't know where to place the analyst, if it's under IT department, that's too technical.  If it's under marketing, they don't know how to fully apply the analytic practice.   We are lucky that we don't have such problem.  Our analytic team works closely with our planning, creative, social and media team, as we use to data to drive any strategy we propose.

We are undergoing a new approach by adding in a qualitative flavour into our planning process.  We will inject human insight from qualitative research such as focus group to provide some inspiration for our creative team to incorporate with our data analytic recommendation.  We don't want to be too mechanical in developing our strategy especially in creative.  This hybrid approach is something we are planning to offer to our clients.

5.  Trend of data.

Currently, most of the data we are managing is web data, and this is very common in China.  However, the use of smart phone has been rapidly growing and that means the mobile data is increasingly important to the advertisers.  This is due to the consumer behaviour.  People are using computer for work and have less time to use computer at home for personal usage.  Mobile becomes the channel for consumer to connect with their circles and the world. Therefore, I can foresee the need of understanding and analysing the mobile data will hit us very soon, even before we are ready, cos China is still in developing stage of cracking web data.  This is a big challenge for China marketer but it has huge potential to grow the business, in my opinion.

Privacy is and will always be the issue or challenge for data related business.  The only solution, I would say, is to follow straight and simple OPT-IN approach when acquiring data from anybody (B2C or B2B), and keep your data secured.