个推CEO方毅：从洞察到投放，品牌如何掘金数据时代？

对品牌而言，数字时代，数据在某种意义上就代表了用户，品牌分析数据，目的就是读懂、赢得用户。但问题是，现实中，散落的数据等同于零散的信息，彼此之间并不互联，无法连贯描述用户行为，也就无法上升为知识和洞察，更无法应用到商业场景中形成智慧。

面对数据洞察的痛点，6月27日，个推创始人兼CEO方毅出席了G-Media2019峰会，与数百位品牌主高层以及资深数字营销专家，就用户洞察与广告投放如何走向数据化进行了深入交流。

个推创始人兼CEO方毅在现场发表演讲

个推以消息推送服务起家，成功服务了包含人民日报、新华社、新浪微博、京东、滴滴出行等在内的数十万APP，由此沉淀了海量数据资源。截至目前，个推SDK安装量近400亿，覆盖设备近40亿。基于庞大的数据体量，我们通过大数据技术，对用户线上行为偏好和线下活动场景，进行了全面而深入的分析，并形成了丰富的画像标签，为数据洞察奠定了坚实的基础。

据方毅介绍，个推在数据方面，秉承“数据沉淀-数据中台-数据应用”三步走原则，实现了数据从信息到知识最后转化成商业智慧的过程。

在个推众多的大数据服务中，方毅在会上重点介绍了品牌DMP服务——个灯数盘，并列举了个灯数盘在垂直人群行业和大众消费品行业的不同打法。

对于汽车、母婴、奢侈品等垂直行业的品牌主而言，营销的核心诉求就是找到真正的消费者。在汽车行业，有一个有趣的段子：如果你想知道玛莎拉蒂真正的潜在用户，就在4S店门口，看那些提车出来的人是不是你想象中的用户。我可以告诉你，完全不一样。

人海茫茫，品牌主如何才能精准找到目标用户？从大数据角度分析，垂直行业的目标人群，往往拥有很多显性特征，个灯借助算法技术，对这些特征进行充分挖掘，再通过标签的形式，将特征转化成品牌主容易理解、带有真实消费者“温度”的营销语言。目前，个灯数盘已拥有数千种的标签，且这些标签都是基于用户真实的行为偏好得出，全面而客观。品牌主通过不同的标签组合，实现目标人群的精准定向。

锁定目标人群后，下一步要做的就是利用look-alike算法进行人群扩量，以找到更多的潜在目标人群。个灯数盘依托个推海量的移动端数据，为品牌寻找相似用户提供了丰富的线上线下特征数据支撑，以及足够宽广的用户池。

今年5月，个灯数盘帮助某欧洲奶粉品牌，对30万会员人群进行相似人群扩量，最终生成了一个3000万的人群包。在确保精准的前提下，助力品牌影响更多的潜在目标人群。

此外，个灯数盘还提供智能流量筛选服务，能够帮助品牌对媒体流量进行优劣排序，让数据真正驱动广告投放。说到垂直行业的广告投放，方毅建议品牌主采取反复触达的策略，加强消费者的品牌认知，提升有效转化。

对于日化等大众消费品行业，营销则需要换一种打法。和垂直行业的客群有所不同，大众消费品的客群更加泛化，即一个产品可以卖给所有人，而同时又具有细分化和个性化特点。“对70岁的老人和00后的大学生投放同一个广告，肯定是不合理的。大众消费品的营销核心是对用户进行分群聚类、区别对待。”方毅如此说道。

在服务大众消费品牌过程中，个灯数盘通过数据勾勒出目标人群的特征，根据不同的特征表现对人群进行划分，并通过基础属性、兴趣爱好、媒体习惯等不同的维度进行充分举例，进一步丰富人群故事。

不久前，个灯就帮助高露洁对旗下某款电动产品CRM系统中的已购用户进行了人群聚类分析，将目标消费者划分为五类群体，并详细罗列了每一类人群的特点，让品牌主可以很具象地知道，应该用什么样的方式和内容去给消费者种草。

如今，从BAT到互联网各垂直领域巨头都在关注流量运营。作为品牌的必争之地，站内往往是核心流量来源，然而其竞争呈现饱和的红海态势，品牌获取流量的成本成倍攀升。很多品牌主陷于站内的流量恶性竞争，突破不了增长的疲态。对于他们而言，将眼光转向站外，率先在广阔流量蓝海中掌握核心优质流量，才是破局之道。

个灯数盘拥有海量的站外数据资源，通过人群洞察和智能选量等方式，助力品牌从站外精准引流。

数据营销如今已是一个高度竞争的领域，品牌主、代理商、DSP供应商、媒体方、监测方，各种角色和职能也有各自的精细化定位，大家各司其职，实现共赢。整个营销环节中，个推以第三方DMP能力为立足点，为品牌主提供数据前验服务。只有做好投放前期的数据验证，品牌主才能实现更加完整的用户洞察，从而筛选更加优质的广告流量。

当前，数据营销3.0时代正从之前的“移动互联”向“数据智能”时代迈进，对个推而言，数据智能的意义不仅在于智慧增长，还在于通过对用户的深度理解、对场景的准确判断和对技术的坚实储备，帮助用户实现与品牌的美好连接，从而达到最佳的营销效果。