2018年-Talkingdata_【T112018-智胜营销暨BestAudienceBuying颁奖盛典】智胜营销畅谈数之智与智之能_35页_60mb

智胜营销总结

核心内容

智胜营销是一场关于数据智能与人工智能标签应用的演讲，由李想主讲。演讲内容聚焦于如何利用大量数据（尤其是来自智能设备和App的行为数据）进行用户标签的构建与分析，以实现更精准的营销策略。

主要观点

1. 数据采集与处理

• 数据来源：包括TD收集的数据、UGC标签、各类智能摄像机App（如哭声报警）等。
• 数据量：每天处理约32TB数据，相当于每天700部4K高清电影的数据量。
• 数据类型：
  • 原子标签：涵盖人口/设备属性、App相关、位置相关、购物/消费行为等。
  • 移动端与互联网数据采集：通过多种渠道获取用户行为数据。
  • 合作伙伴数据采集：整合第三方数据资源，增强数据维度。

2. 标签系统演进

• 标签1.0：以规则为主，依赖专业知识（Domain Knowledge），适合冷启动，但定制化能力弱、耗时长、覆盖面有限。
• 标签2.0：人工智能化标签，通过数据驱动的方式构建，覆盖更广，可按需在数量与质量之间取得平衡，对专业知识依赖降低，但结果的可解释性较差，需通过Tracking与监控进行验证。

3. 标签2.0的应用与优势

• 定制化能力增强：能够根据业务需求灵活调整标签体系。
• 速度提升：数据方法支持快速生成标签。
• 洞察力提升：通过标签分析，可以更深入地理解用户行为，如点击预测、广告触达等经典场景。

4. 未来价值与预测

• 预测未来：通过用户行为数据，可以预测用户未来的价值，而非仅关注当前价值。
• 行为理解：需要了解用户的行为、位置、姿态等多维度信息，以实现精准的Action（行动）。
• 数据归一化：在不同场景下对用户标识进行归一化处理，如同一设备的不同标识、不同设备的同一人、家庭与楼宇内的用户等。

5. 智能时代的关键能力

• 监控与报表（Tracking + DashBoard）：用于持续跟踪用户行为，生成可视化报表，支持决策。
• 反馈与调整（Feedback + Adjustment）：通过反馈机制不断优化标签体系与营销策略。

关键信息

• 数据量庞大：每天处理32TB数据，覆盖多维度用户行为。
• 标签体系升级：从规则标签（标签1.0）到人工智能标签（标签2.0），提升数据处理效率与洞察力。
• 用户价值预测：通过行为数据预测用户未来价值，而非仅关注当前价值。
• 数据归一化：解决同一用户在不同设备、平台、场景下的标识统一问题。
• 智能营销重点：在智能时代，监控与反馈是实现精准营销的关键。

结论

智胜营销强调在数据驱动的背景下，通过人工智能标签系统实现对用户行为的深度理解与精准预测，从而提升营销效果。同时，注重数据的归一化处理与系统监控，以确保标签的准确性与营销策略的有效性。