廣告費都去哪了?

美國市場研究公司eMarketer發(fā)布了《2013及2014年全球數(shù)字廣告市場份額》和《2013及2014年全球移動數(shù)字廣告市場份額》兩大數(shù)據(jù)報告。數(shù)據(jù)顯示,2014年的全球數(shù)字廣告開支為1460億美元,并在持續(xù)增長態(tài)勢。

在廣告界有一個著名的難題,廣告大師約翰·沃納梅克說過:“我知道我的廣告費有一半浪費了,但遺憾的是,我不知道是哪一半被浪費了。”

什么樣的廣告會促使怎樣的行為,什么樣的詞語可以更有效地帶來流量,網(wǎng)站上哪些頁面互動性最高?營銷者們?nèi)匀辉诓煌挲g、性別、區(qū)域等方面進行討論。

“20到40歲的城市居民是你的最佳顧客”—這種營銷話語是上個世紀營銷理論創(chuàng)造的產(chǎn)物,但到了數(shù)字時代,這只是開始。為什么他們是最佳客戶?還有如何去接觸到他們?他們到底具有什么典型的特征?

大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analytics)尋找真諦

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),使這個著名難題有了解決的可能。數(shù)學系出身的楊文杰和汪超在硅谷成立的創(chuàng)業(yè)公司EverString,將人工智能技術(shù)應用于B2B營銷領(lǐng)域,將企業(yè)智能(Enterprise Intelligence)帶來的創(chuàng)新商業(yè)模式快速在美國實踐,提供稱為PaaS(Prediction As a Service)的“可預測的”數(shù)據(jù)服務,告訴你的下一個客戶是誰。

當EverString接入企業(yè)的CRM系統(tǒng)后,企業(yè)的CRM數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)打通,數(shù)據(jù)科學家團隊通過深度學習構(gòu)建企業(yè)畫像模型,企業(yè)主可以通過個性化的企業(yè)客戶畫像模型非常直觀地得到哪些客戶需要第一時間電話聯(lián)系,哪些需要先通過郵件聯(lián)系,哪些則是需要向他們投放廣告。

電腦面前的一個指令,在經(jīng)過大數(shù)據(jù)的運算后,優(yōu)質(zhì)客戶隨之而至。EverString的企業(yè)智能服務給B2B企業(yè)帶來的利潤提升空間,是巨大的,也是難以拒絕的,對傳統(tǒng)商業(yè)模式有著巨大沖擊。

對于大數(shù)據(jù)的應用,我們經(jīng)常會看到許多B2C的案例。但實際上,大數(shù)據(jù)的應用對于B2B行業(yè)也有著深刻的影響。我們在哪?要解決什么問題?什么時候、如何解決?—面對營銷的基本問題,有了的背后的強大算法、可執(zhí)行的解決方案,一切就有了方向。

從銷售驅(qū)動(Sales-Driven)到極客驅(qū)動(Geeks-Driven)

“我們的優(yōu)勢不僅僅是分析數(shù)據(jù),而是可以將大量非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),再對海量數(shù)據(jù)進行分析,大數(shù)據(jù)分析才會更有意義。正如公司名稱EverString,string是編程中常用于表示字符串。顧名思義,公司的優(yōu)勢是精準分析文本,洞察意義”。

楊文杰又補充道,“我們已經(jīng)積累了美國近700萬企業(yè)畫像數(shù)據(jù),服務了60多家客戶公司,包括5家世界500強公司。而背后支持的,是來自斯坦福博士、前NASA數(shù)據(jù)分析工程師、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家等頂尖人才組成的強大團隊,和近50名來自知名企業(yè)的資深開發(fā)團隊,這個團隊還在不斷發(fā)展壯大。”

一般來說,B2B公司擁有龐大的銷售團隊,依靠企業(yè)的品牌、業(yè)內(nèi)口碑和人脈來開拓市場。而如何控制日漸龐大的人員開支和廣告費用是每一個企業(yè)主關(guān)心的。

EverString在市場拓展領(lǐng)域節(jié)省的費用和精準鎖定客戶的本領(lǐng)絕對讓企業(yè)主眼前一亮,企業(yè)內(nèi)部與企業(yè)間的各個環(huán)節(jié)也因此都會發(fā)生改變。極客驅(qū)動的大數(shù)據(jù)技術(shù)應用帶來的商業(yè)革新,已經(jīng)真切地在我們周圍發(fā)生。而B2B領(lǐng)域的企業(yè)智能市場,才剛剛開始,一切充滿了可能。