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【金猿人物展】银联智惠助理总裁洪隽:数据+场景+AI 立体化赋能品牌营销

洪隽 数据猿 2020-01-31

金猿人物展

本文由洪隽撰写并投递数据猿参与评选,更多关于【金猿榜/奖·2019征集评选】的相关信息,请点击这里了解详情丨征案例、征文章、征产品=评企业、评人物、评产品。
 

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业


大数据及数字技术的发展不断推动着营销技术及方式的变革,同时营销也反作用于技术的发展,彼此携手共进,正在不断地增强着数字营销的魅力及扩大着数字营销的版图。

2020年,互联网营销服务商的突破点在哪里?广告主的投放需求是什么?

“品效合一”成为广告主的终极诉求


从营销产业链供给端来看,市场上涌现越来越多营销服务商,给广告主提供多样选择空间,但需求端角度,广告主对品牌、传播时效以及ROI有着更高的要求。

广告投放渠道下沉,碎片化加剧


随着传统广告价值逐步减弱,数字营销渠道逐步下沉,三四线广告预算也大幅向互联网广告媒体转移。同时中国市场上APP总计已超过406万个,用户对APP的选择空间越来越大,渠道越来越碎片化,广告投放需要越来越精准。

“用户关注度”竞赛已打响


流量红利正逐步消失,移动互联网迎来存量市场的细耕受到越来越多的重视,媒体正从流量运营到用户运营,近一步提升营销价值。品牌的竞争变成了“用户注意力”的竞争,网民在短视频上的总使用时长占比达到了11.4%,远超泛娱乐类的其他行业。互联网应用热点多、转移快,用户注意力也同样随着环境的变化在漂移,用户轨迹涉及的节点同时存在集中和泛化的趋势,致使单一节点很难对用户进行精准刻画。

算法驱动迎来新机遇,由“单一画像”营销到“协同画像”的Martech时代已来临


从报纸杂志等传统媒体,到当下互联网媒体把控多数流量入口,媒介触点的改变,需要智能的数据处理中心带来广告投放决策,Gartner在2018年对企业CMO进行调研,CMO们愿意把广告预算投向MarTech方面从2017年22%增长到2018年的29%。也是在2018年,CMO对MarTech类的投放预算超过了付费媒体和代理商。单一数据源已无法满足广告主对目标客群全貌的洞察,数据源之间也存在一系列的融合屏障,Martech突破发展瓶颈,必须采用更多的算法技术,可借助SMPC(多方安全计算)、网络坐标等新技术从底层解决协同工作的问题。


为了应对不断迭代的互联网,始终保持在竞争状态,立足于本行业,银联智惠也将在2020年不断变革升级,立体化赋能品牌营销。


要构建AI引擎+智能决策


通过强大的AI技术,提供深层次用户洞察及智能引擎,帮助企业做智能决策。全面构建智能营销引擎,如广泛应用于旅游行业的出行预测模型,线上线下全链路营销归因模型,营销转化周期模型,消费者决策路径跟踪模型等围绕客户全生命周期的营销让品牌主在营销中拓展客户的个性化体验,有效管理营销决策活动,改善用户旅程。


需打造全域复合媒体资源流量池及跨屏营销矩阵


从“单一移动媒体资源类型”,升阶到“全域复合媒体资源类型”,在稳固原有移动的展示广告的优势,接入音频程序化广告,引入OTV及OTT头部媒体资源全面抢占用户注意力。


持续专注于在移动、PC、智能电视打造跨屏营销矩阵,实现精细化用户跨屏运营,通过全域全触点流量池打造跨屏互动智能营销平台。


独门武器“两张网”-- 网格化的营销投放模型


独家创新网格化营销投放模型,以消费网格去映射物理世界的城市网格,基于特定时间空间下的某类交易活跃的城市网格,紧盯“过店而不入”的潜在目标受众。


营销技术的不断升级,一线广告公司及大型品牌主需要更精耕细作的产品,通过Saas模式调配平台功能模块,实时智能搭配营销策略,自由调配企业数字营销预算,有效提升数字营销的精准性、时效性,将数字营销中的开放性与智能性发挥极致将是数字营销代理公司制胜的其中一条道路。

 

作者简介


洪隽,银联智惠信息服务(上海)有限公司 助理总裁。银行卡支付业务及技术标准专家,首席数据官联盟专家委员会的专家成员,超过14年支付行业研究及科技管理经验,参与了银联一代及二代系统建设,曾负责银联企业标准体系的设计研发以及管理推广工作,组织设计及优化了具有全球影响力的银联跨行交换系统技术规范、银联IC卡企业规范(UICS)等业内重点标准,并作为主要专家参与了EMV、PBOC、二维码等多个国际国内行业标准的设计,并主持完成了多个银行卡核心标准的国际化工作。


目前任命于银联智惠信息服务(上海)有限公司,也是首席数据官联盟专家委员会的专家成员,银联智惠是中国银联旗下专注于大数据创新业务的子公司。以全量消费数据为依托,以保护个人隐私及保障数据为安全前提,建立并不断完善数据服务平台,为银联及合作伙伴提供商业智能、精准营销以及金融信贷类数据增值服务。


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【金猿人物展】
 
张涵诚: 2020年大数据产业发展将进入深水区,产业价值必须量化

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