溫州電梯平面廣告-移動互聯網技術和大數據技術--如何影響廣告業、媒體業
發布于 2013-11-28
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媒體明細信息
| 媒體排期 | 該媒體尚未發布排期 | 發布形式 | 未知 |
|---|---|---|---|
| 估算人流 | 300萬人/天 | 估算車流 | 萬輛/天 |
| 行政區域 | 浙江省,溫州市 | 具體位置 | 溫州電梯平面廣告 |
| 區域屬性 | 商業區、餐飲/文體/娛樂區、汽車商圈 | ||
| 周邊環境 | 咨詢電話：13867778890 QQ：250576993 陳云 我先談談大數據技術吧。大家都在講大數據，我想大數據主要是運用在互聯網上，比如說淘寶天貓，記錄非常多的實時發生的數據，比如說瀏覽行為，購買過什么樣的東西，送貨地址，手機號碼等等。現在阿里巴巴買了友盟，友盟通過一個手機號碼跟淘寶客戶端的綁定，就能知道這個手機上面還有什么客戶端。比如手機上裝了航班管家，可能認為你對商務旅行感興趣，等等。回過來說現在微博和阿里巴巴綁定了之后，我們可以看到這個消費者在微博上所有發言的關鍵字都被抓取，很多的行為、新鮮事都被抓取，那么這些分析也會給這個人的描述和模擬帶來更大的幫助。 我們看到大數據技術應用，現在阿里有參股的高德導航，當用戶去往哪些路徑，去往哪些地方的時候，大家都看到這些地點透露了這個人更多的行為軌跡。像這樣阿里能夠滲透到很多客戶端中去，集中起來研究消費者。如果在同一個平臺上被打通，比如在支付寶平臺，不僅知道在淘寶天貓上的購買，在其他地方利用支付寶的購買信息也被收集，這么多的信息匯總在同一個平臺，我想這樣的大數據技術對于整個消費市場是極大的幫助，對于供需之間的對接也是極大的有效性的提升。 我覺得對于很多傳統媒體來說，不是在網上實時發生交易的，以前說cookie追蹤，來收集這個人喜歡看財經頻道、體育頻道還是娛樂頻道等等，我認為這些收集的意義不太大，這收集的是人的興趣愛好的一些取向，這些能夠反映人的實際行為是非常少的。我認為真正有價值的大數據信息是來自于消費者的購買信息，對品牌的偏好信息，所以我認為淘寶、天貓、京東、1號店等等所透露的信息才是真正有效的。比起網絡瀏覽行為的追蹤會有效得多得多。從數據信息所帶來的商業價值角度來說，今天大家都說阿里是一個千億美金市值的公司，很大程度上源于他對消費者信息的了解，不僅僅是興趣愛好，更重要是購買行為、品牌偏好，和他個人更多的偏好習慣。 很多大數據的應用都太拐彎抹角了，通過太多個拐點所形成的數據，和一個可以知道消費者直接的購買傾向的所帶來的結果是完全不同的。所以分眾也自己一直在思考，我們也在2009年就開始考慮大數據。09年框架做了一個FPS系統，即frame media position system，跟物業簽約的時候我們簽了82個問題，把數據統計之后我們得到了這個物業里面很多相關的信息，以此來推斷什么樣的客戶，需要什么樣的受眾，來幫他選擇需要什么樣的樓盤。比如說茅臺五糧液，在很多年以前他是政務消費市場為主，所以我們幫他找的是政府官員小區，電腦輸進去，哪些是國家相關部門部委的樓盤，這在北京是最明顯的。如果是國美蘇寧，我們就會從樓齡角度去研究，剛交樓入住率低于30%的，或者交樓之后6到10年的，家電要換了，或者是家電還沒買。比如說某一個公司要賣網球鞋，電腦輸進去，小區里有網球場的。 分眾媒體的汽車投放是最大的。為什么汽車品牌喜歡樓宇電視和框架呢？喜歡框架的很大原因是，框架是能夠非常清楚地細分社會等級的，比如賣polo汽車，就選1萬塊的樓，你賣奔馳汽車可能是4萬塊的樓，小區的樓價很大程度上透露了受眾的消費力。再從商圈來分析，現在的電視也好，報紙也好，上海的浦東浦西都不一定分得清楚，但是分眾是可以進行相關的分析的。比如這個地方有50個售點，可以在售點附近3公里之內選擇小區去做投放。FPS系統所做的大數據能夠比較精準地幫助客戶找到對應的人群在哪些地方。但如果對比天貓淘寶這樣，能夠清楚地知道品牌偏好和購買行為，我們的FPS系統還是效率低很多了。所以我們在學習了淘寶天貓之后，我們開始做另外一件事，就是垃圾分析法。所謂垃圾分析法是在小區里面，比如丟棄的礦泉水瓶，用掃描槍去掃瓶上的條形碼，掃了之后發回2個信息，第一個是槍的號碼，就知道這是哪個小區，第二就知道這個小區里發生的垃圾是什么，是什么品牌的水，是礦泉水、礦物質水、還是純水等等。從這個意義而言，我們數據的商業價值在幫助客戶挑選樓盤的時候，就會帶來更強的方法。比如蘭蔻今天要投廣告，他可能要去找一個迪奧、嬌韻詩等等這種盒子最多的地方。甚至蘭蔻的小黑瓶可能要去針對他競爭對手的某一款產品用的最多的小區。所以我們不僅僅是分析小區的經濟狀況、售樓情況，有助于商圈定位，更重要的是加上了消費者在小區里的品牌偏好，我們知道這個小區里的受眾喝的是康師傅礦泉水、農夫山泉還是依云礦泉水、恒大冰泉水。這些品牌的偏好了解的更清楚，使我們的相關品牌的投放就顯得更有針對性。 | ||
| 媒體規格 | 寬19.00米×高9.00米×1.00面=共 171.00平方米 寬19.00米×高9.00米×1.00面=共 171.00平方米 | ||
| 最后更新 | 2016-07-10 | 最短投放時間 | 一周 |
| 媒體簡介 | 我先談談大數據技術吧。大家都在講大數據，我想大數據主要是運用在互聯網上，比如說淘寶天貓，記錄非常多的實時發生的數據，比如說瀏覽行為，購買過什么樣的東西，送貨地址，手機號碼等等。現在阿里巴巴買了友盟，友盟通過一個手機號碼跟淘寶客戶端的綁定，就能知道這個手機上面還有什么客戶端。比如手機上裝了航班管家，可能認為你對商務旅行感興趣，等等。回過來說現在微博和阿里巴巴綁定了之后，我們可以看到這個消費者在微博上所有發言的關鍵字都被抓取，很多的行為、新鮮事都被抓取，那么這些分析也會給這個人的描述和模擬帶來更大的幫助。 我們看到大數據技術應用，現在阿里有參股的高德導航，當用戶去往哪些路徑，去往哪些地方的時候，大家都看到這些地點透露了這個人更多的行為軌跡。像這樣阿里能夠滲透到很多客戶端中去，集中起來研究消費者。如果在同一個平臺上被打通，比如在支付寶平臺，不僅知道在淘寶天貓上的購買，在其他地方利用支付寶的購買信息也被收集，這么多的信息匯總在同一個平臺，我想這樣的大數據技術對于整個消費市場是極大的幫助，對于供需之間的對接也是極大的有效性的提升。 我覺得對于很多傳統媒體來說，不是在網上實時發生交易的，以前說cookie追蹤，來收集這個人喜歡看財經頻道、體育頻道還是娛樂頻道等等，我認為這些收集的意義不太大，這收集的是人的興趣愛好的一些取向，這些能夠反映人的實際行為是非常少的。我認為真正有價值的大數據信息是來自于消費者的購買信息，對品牌的偏好信息，所以我認為淘寶、天貓、京東、1號店等等所透露的信息才是真正有效的。比起網絡瀏覽行為的追蹤會有效得多得多。從數據信息所帶來的商業價值角度來說，今天大家都說阿里是一個千億美金市值的公司，很大程度上源于他對消費者信息的了解，不僅僅是興趣愛好，更重要是購買行為、品牌偏好，和他個人更多的偏好習慣。 很多大數據的應用都太拐彎抹角了，通過太多個拐點所形成的數據，和一個可以知道消費者直接的購買傾向的所帶來的結果是完全不同的。所以分眾也自己一直在思考，我們也在2009年就開始考慮大數據。09年框架做了一個FPS系統，即frame media position system，跟物業簽約的時候我們簽了82個問題，把數據統計之后我們得到了這個物業里面很多相關的信息，以此來推斷什么樣的客戶，需要什么樣的受眾，來幫他選擇需要什么樣的樓盤。比如說茅臺五糧液，在很多年以前他是政務消費市場為主，所以我們幫他找的是政府官員小區，電腦輸進去，哪些是國家相關部門部委的樓盤，這在北京是最明顯的。如果是國美蘇寧，我們就會從樓齡角度去研究，剛交樓入住率低于30%的，或者交樓之后6到10年的，家電要換了，或者是家電還沒買。比如說某一個公司要賣網球鞋，電腦輸進去，小區里有網球場的。 分眾媒體的汽車投放是最大的。為什么汽車品牌喜歡樓宇電視和框架呢？喜歡框架的很大原因是，框架是能夠非常清楚地細分社會等級的，比如賣polo汽車，就選1萬塊的樓，你賣奔馳汽車可能是4萬塊的樓，小區的樓價很大程度上透露了受眾的消費力。再從商圈來分析，現在的電視也好，報紙也好，上海的浦東浦西都不一定分得清楚，但是分眾是可以進行相關的分析的。比如這個地方有50個售點，可以在售點附近3公里之內選擇小區去做投放。FPS系統所做的大數據能夠比較精準地幫助客戶找到對應的人群在哪些地方。但如果對比天貓淘寶這樣，能夠清楚地知道品牌偏好和購買行為，我們的FPS系統還是效率低很多了。所以我們在學習了淘寶天貓之后，我們開始做另外一件事，就是垃圾分析法。所謂垃圾分析法是在小區里面，比如丟棄的礦泉水瓶，用掃描槍去掃瓶上的條形碼，掃了之后發回2個信息，第一個是槍的號碼，就知道這是哪個小區，第二就知道這個小區里發生的垃圾是什么，是什么品牌的水，是礦泉水、礦物質水、還是純水等等。從這個意義而言，我們數據的商業價值在幫助客戶挑選樓盤的時候，就會帶來更強的方法。比如蘭蔻今天要投廣告，他可能要去找一個迪奧、嬌韻詩等等這種盒子最多的地方。甚至蘭蔻的小黑瓶可能要去針對他競爭對手的某一款產品用的最多的小區。所以我們不僅僅是分析小區的經濟狀況、售樓情況，有助于商圈定位，更重要的是加上了消費者在小區里的品牌偏好，我們知道這個小區里的受眾喝的是康師傅礦泉水、農夫山泉還是依云礦泉水、恒大冰泉水。這些品牌的偏好了解的更清楚，使我們的相關品牌的投放就顯得更有針對性。 咨詢電話：13867778890 QQ：250576993 陳云 | ||
| 所有權到期日 | 2016-12-31 | 照明情況 | 有照明 |
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