一、大数据精准广告内涵
大数据目前已经成为整个IT界(包含Internet Technology 以及Information Technology)最热的词汇之一，似乎任何一个话题，只要提到大数据，瞬间变得高大上。一夜之间，大数据已经代替主观的理性思考，成为智慧洞察的代名词。
但是当我们走过对大数据的顶礼膜拜阶段，揭开大数据实际应用的面纱，反而逐渐对充斥着话语世界的大数据进行反思。因为大数据在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。
以大数据的广告应用为例，精准广告投放应该是大数据最早的也是最容易产生直接收益的应用，如今少有广告公司没有宣称自己是大数据科技公司。大数据精准广告的核心内涵是什么？一言以蔽之，那就是程序化定向投放。其中定向是核心，程序化是手段。
以微信朋友圈为例，不定向区域，年初的公开价格CPM(每千次曝光成本，朋友圈广告价格远超一般媒体)40元，定向核心城市140元，定向重点城市90元，如果叠加定向性别，附加10%，再叠加H5外链(流量引导效果更好)，再附加20%。就像进口化妆品一样，先按一定比例征收关税，后按含税价格再征收增值税，再按含税价格征收消费税。
对于微信来说，客户地域、性别虽然也需要数据分析解读，但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说，地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取，但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。当然大数据并不仅仅分析如此简单的标签，对于媒体联盟而言，媒体选择项目众多，还会分析客户媒体偏好标签，还有时间段、人群属性、设备类型、偏好类型等多种定向组合方式。
上面对于精准广告有了一个粗浅的介绍。那么大数据精准广告能带来什么样的价值？通常如下的故事是大数据广告公司经常提及的。
假如一个网站的广告位，每小时有1万人来浏览，则一小时曝光量为1万，之前的CPM为5元，那么一个手机广告主投放一小时广告，成本50元。这是传统广告投放的结果。现在有个大数据公司，来帮助该广告媒体更好的运营。该公司宣称它能够精准识别浏览客户的属性，告诉手机广告主，虽然1万人浏览该广告位，但真正适合投放手机的只有6千人次，剩下4千人次的曝光为无效曝光，因为剩下的人群只对服装感兴趣。
大数据公司建议广告主按照程序化投放，过滤掉不适合投放手机的4千人，仅对适合投放手机的6千人付费，假如单价不变，那么在保证相同效果的前提下，成本降低至30元。剩下的4千人大数据公司将其销售给服装广告主，成本为20元。由此，在相同的效果情况下，大数据广告大幅降低广告主的成本。当然由于RTB(实时竞价)机制的存在，当价格(效果相同)低到一定程度，不同手机广告主的相互竞价，使得真实价格一般高于30元，但肯定介于30元到原有预期成本50元之间，由此形成多方共同获益的理想局面。
这样的案例看上去Perfect，无懈可击。因为它解决了传统广告的低效问题，比如看起来有用，但又说不清楚到底有用在哪里，这个正是各公司财务总监所深恶痛绝的。是的，通过大数据广告，让一切花在广告上的钱更有依据，可以在线评估一条广告到底造成多少的印象(Impressions)，甚至多少点击，多少因此而下载使用，多少因此产生交易。
有问题吗？没问题。有问题吗？你什么意思，难道你要怀疑真理？
二、大数据精准广告没有看上去那么美好
本着证伪的原则，真理只有被证明为谬误的时候(理解其应用的局限及条件)，才算真理。因此我们必须先回答一个问题，广告是用来做什么的？
按照以前的共识，广告被视为品牌用来向那些无法面对面沟通的消费者去传达品牌的特性。因此广告虽然对销售有促进作用，但通常时候，广告的内容并不直接说服消费者去购买，就如中国移动曾经的获奖广告“沟通从心开始”一样。2010年出版的《品牌如何增长》(How Brands Grow)一书(说明，笔者未读过，希望将来能读到)，作者南澳大利亚大学教授拜伦在书中指出，广告要达到最好的效果，往往不需要去说服或灌输，只要让人在购买的时候回想起品牌的名字就可以了。市场研究机构Milward Brown创始人高登(Gordon Brown)就指出，广告的功能就是让一个摆在货架上的品牌变得“有趣”。
好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个最为关键的问题在于，大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告？对于这个问题，广告公司早有准备，给出如下的种种答案。
第一，从历史记录中寻找曾经使用过同类产品的客户进行匹配。通常使用的算法叫“协同过滤”，即由某些经验的相关性，找到潜在的适合用户。比如你玩过某款游戏，因此可认为你对该类型的其它游戏也有相同的需求。笔者并不否认该算法对某些领域确实有作用，比如游戏付费用户基本就是之前重度游戏使用用户。
但是抛开这些特殊领域，该算法内涵思想“品牌依靠忠诚的消费者发展壮大”与拜伦的理论完全矛盾。拜伦通过对销售数据进行统计学分析，他指出在所有成功的的品牌当中，大量的销售来自“轻顾客”(Light buyer)：也就是购买产品相对不那么频繁的顾客。可口可乐的生意并非依靠每天都喝可乐的人，而是数百万每年喝一次或两次的顾客。这种消费者模式在各个品牌、商品品类国家和时期都适用。无论是牙刷还是电脑，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠的是大规模人口——换句话说，大众——那些偶尔购买他们的人。
这个理论意义十分深远。这意味着你永远无法通过精准营销现有顾客来增加品牌的市场份额。而对现有顾客的精准营销，正是数字媒体所擅长的。
本着批判的精神来看待新出现未经检验的思想，笔者希望引用一下广东移动最近公布的用户换机特征数据。广东移动对旗下用户的终端迁移分析表明，使用苹果的用户升级终端，继续使用苹果手机的占比64%，忠诚度最高。但除苹果以外，其余忠诚度表现最好的华为、小米手机，更换4G后持续使用同品牌的占比不到30%。
这说明，你向苹果4或5用户推广苹果6是可行的，果粉效应推翻拜伦的理论，证实在部分领域依靠忠诚的消费者发展壮大是可行的。但除此以外，你向任何一个当前品牌的用户推广同品牌的手机终端都是不合时宜的。
希望通过历史的电商数据分析推断用户下一步可能需要是无效的。就如向曾经购买过服装的用户推广服装，或许不如推广一卷纸或一桶油更为有效。
相反，成功的品牌需要找到一种方式来到达目标市场之外的群体。品牌的广告一定要用某种方式获得这部分人的兴趣——当他们在准备购买的时候，该品牌才能自动出现在消费者的脑海中。
第二，如果“协同过滤”存在局限，广告公司会告诉你还有第二种算法，并不基于客户的历史行为记录，而是客户本身特征相似性，来找到与种子客户最为相似的客户群体。简称“Lookalike”。先需要广告主提供本则广告起到作用的典型用户，以手机为例，受广告影响感兴趣点击浏览或预购某手机的用户，大约几百或几千个。大数据公司通过Lookalike算法(专业的术语更可能是稀疏矩阵)，寻找与这几百/千个用户高度相似的其它数十万/百万客户群进行投放。
这类算法真正考验大数据平台的计算能力，因为并不是经验性的协同过滤，而是利用数十数百甚至上千个变量进行回归计算。最后按照相似性的概率打分，按照由高到低选择合适的用户群。
该模型的内涵其实很简单，就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。如果知道要到达用户的具体身份，一切问题迎刃而解。但是对于网站或APP应用来说，并不清楚用户身份，唯一清楚的是客户的历史行为数据。而且由于数据本身的分割，有的专注于运营商，有的专注于APP联盟采集，有的专注于电商，有的专注于银行，要从分割的数据中推断出客户的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。
唯一的问题是，如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户，准确性可能高达9成，但如果如某广告公司宣称，对康师傅辣味面进行移动DSP投放时，根据历史投放数据分析挖掘，形成样本库，再通过Lookalike技术进行人群放大，找到与目标受众相似度最高的潜在客户，扩展人群1367万，实际投放受众ID2089万。广告效果投放是最大化了，那么效果呢？在此，请允许我杜撰一个数字，很可能点击率由0.2%上升至0.3%，精准度提升50%。有意义吗？或许有，但绝对没有想象的那么明显。
第三，如果你们持续怀疑我们算法的有效性，那么我们可以就效果来谈合作，你们可以按照点击量(CPC)或者激活量(CPA)付费，如果达不到既定效果，我们会补量。这是大数据广告的终极武器。
终极武器一出，意味着广告的投放彻底沦陷为做点击、做激活的渠道，广告的“沟通消费者”初衷早被抛弃得一干二净。
通常一般消费决策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则，意思是当用户产生一个需求，内心先就满足这个需求形成一个解决方案。比如说3G手机不好用，速度很慢覆盖不好，需要换一个4G终端就成为一个Solution。那么4G终端有哪些，重点考虑那些终端？消费者还是搜集信息，并非从网上搜索，而是根据以往的经历、品牌效应、周边朋友口碑自动回想那些品牌、哪些款式。传统广告的最重要功效应该就是这个阶段，当用户需要的时候，自动进入到用户视线。然后从多维度比较选择，确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。
根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。在这方面，搜索广告是真正的效果导向广告，比如淘宝的每一款商品后面都有超过1万家商户提供，到底用户去哪里购买，得付钱打广告，这就是效果广告。曾有报告对比过，搜索广告点击率高达40%以上。想一想百度、阿里靠什么为生，临门一脚的广告价格自然高到没边，据说一些医院购买百度性病、人流之类的搜索广告，单次流量价格高达数十或数百元。
搜索广告只有少数垄断接入公司才有的生意，大部分广告仍为展示类广告。如果展示类广告也朝效果类靠拢，从商业规律上属于本末倒置。
最后结果是，一方面，广告的内容充满人性的贪婪(优惠／便宜)与色欲(大胸美女)，被改造得不伦不类，上过一次当后，在沟通消费者方面反而起到负面作用。另一方面，广告公司沦落为做流量、做点击的公司，与北京望京、中关村著名的刷流量一条街没有本质的差异，最后谁真正点击了这些有效流量？曾有大数据公司分析过某款高端理财软件的阶段性用户群，与刷机、贪图小便宜的极低端用户高度相似。
三、多用靠谱的身份识别可能更有利于提升广告效果
写了这么多，大数据精准广告一无是处吗？不，怀疑真理是为了更好的应用真理。大数据广告的核心“程序化”与“定向投放”没有错，这代表移动互联网发展的趋势，也与满足特定市场、特定用户群的商品或服务广告传播需求完全匹配。问题在于目前的大数据实际能力与宣称的雄心还有巨大的差距。也就是说没有看上去的那么好。
我们更应该回归广告的本来目的——更好的沟通消费者，来看待精准投放，而不是迷信大数据精准投放这样的噱头。那么什么最重要？显然不是不靠谱的协同过滤规则，也不是根本不知道原因的Lookalike，既然最重要的就是到达目标消费者，那么靠谱的身份识别应该就是精准广告的核心。
什么是靠谱的身份识别？对微信而言，判断重点活动城市是靠谱的，分析性别也相对靠谱，但如果微信告诉你说能够通过社交判断该用户是中产白领还是乡村农民，那一定是不靠谱的。因为朋友圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人或许正在出门买油条豆浆。
有时候用户使用的媒体本身就透露客户的身份特征。比如经常使用理财软件的在支付能力上较为靠谱，而使用孕宝APP的80%以上应该就是准妈妈，经常使用蜜芽的一定是宝宝出生不久的妈妈。有大数据公司给出过案例，对媒体本身进行定向和综合分析定向的效果相差无几，这就说明媒体定向是有效的，但是其它需求定向都等同于随机选择。
由于大数据本身就是不关注因果，只关注相关性，如果经过大数据洞察证实的协同规则，也可以算作靠谱的规则。比如游戏付费用户群基本上可以确定为一两千万ID的重度使用用户。
而要准确识别客户身份，多数据源的汇集与综合不可避免，围绕客户身份的各种洞察、相关性分析也是能力提升的必修功课，这或许更应该是大数据广告公司应持续修炼的核心能力。
澳大利亚精准营销案例分析
营销策划是为了提高营销效益为目的。依据一定的原则，通过策划一些方案，来吸引消费者。那么一些电商的经典案例我们今天一起看一下。帮助我们激发营销策划的想法。电商营销策划案例
1、粉丝经：当红明星 直播互动
这种模式，是当下最为潮流的电商营销手法，既能提升品牌声量，又能带来明显的销量转化。移动视频直播大战打得如火如荼，迅速升级为全民实时互动狂欢。广告主们也不甘落后，创造出了大量直播营销案例。
在16年的戛纳电影节上，赞助商欧莱雅全程直播了巩俐、李宇春、井柏然几位代言人在电影节现场的台前幕后，尤其是化妆阶段。欧莱雅的各种产品随着明星出镜，比如李宇春的水光气垫CC、井柏然的水凝保湿、巩俐的化妆包。
李宇春在专访中也“尽职”地介绍了自己“出门必备”的美妆产品。直播4小时后，李宇春同款唇膏在欧莱雅天猫旗舰店就卖光了。在直播中，粉丝甚至会主动要求，坚持让主持人即使播广告也要硬撑10分钟，为了让点赞数达到3100万，与李宇春的生日相对应。
2、技术流：炫酷画面 AR购物
互联网时代的消费者，他们可能是“最不忠诚”的消费者了，他们喜欢追求新鲜刺激，消费变化多端，不容易予以掌握。尤其是在信息大爆炸的传播环境下，唯有极致化的体验创新，才能引发消费者的关注热潮。AR、VR等技术是今年的大热门，与电商的结合，虽然目前仍处于广告效应大于实际效益阶段，但品牌商们依旧趋之若鹜。
宝洁曾与聚划算合作，做了一个“传送门”案例。来自日本、韩国、德国、澳大利亚、美国5个国家的17款宝洁新品，在聚划算平台集中上线。通过AR技术，消费者只要打开一扇任意门，就会被投影入一个国家代表性的场景中，让消费者置身逼真的异国情境中。3、跨界秀：边看边买 电视引爆
“边看边买”的模式，前两年在阿里和优酷的造势下，概念很火，引发了一波视频网站与电商融合的潮流。从实际的销售转化来看，不是太如人意。这并不是说明“边看边买”模式走不通，而是需要更具特色的商品加上更具引爆性的内容和直播媒介。
《舌尖上的中国》就是这个突破口，也是“边看边买”成功案例之一。《舌尖2》就与天猫合作，打造整合传播体验平台，推出《舌尖2》特卖频道，同步首发《舌尖2》每期节目中的食材和美食菜谱，并邀请摄制组为同步上线的食材把关。
天猫公关部一位负责人表示，在开播的两个小时里，就有200万的吃货通过手机登录天猫搜索相关食材。一部极具关注度的美食电视片本身就是黄金商机，电商由此开发“主题营销”，承接直接的流量。
4、创意派：数据挖掘 场景共鸣
精准营销一直是电商广告主追求的目标，广告主都希望自己的广告能够精准地投放给所需人群。电商平台的数据资源，正是广告主们梦寐以求的金矿。仅仅是精准触达目标消费者还不够，还要为用户创造一个感动人心的消费场景，才能实现更好的导流。
5、社交力：红包诱惑 分享裂变
发红包的营销手法，本质上就是价格上的促销。企业在招揽用户之时，这一招屡试不爽，红包和优惠券往往能够触动到消费者敏感的神经。过去点对点的发红包方式，效率太低。当红包与社交网络的分享功能相结合，就能裂变出无穷的能量。
电商网络推广优势有哪些
1、受众范围广
网络广告不受时空限制，传播范围极其广泛。通过国际互联网络24小时不间断地把广告信息传播到世界各地。电商的网络推广公司表示只要具备上网条件，任何人在任何地点都可以随时随意浏览广告信息。
2、交互性强
交互性是互联网媒体的最大优势，电商的网络推广它不同于其他媒体的信息它不同于其他媒体的信息单向传播，而是信息互动传播。在网上，当众获取他们认为有用的信息时，而厂商也可以随时得到宝贵的受众信息的反馈。
3、目标群体确定
电商的网络推广针对性明确网络广告目标群确定，由于点阅信息者即为感兴趣者，所以可以直接命中目标受众，电商的网络推广并可以为不同的受众推出不同的广告内容。
4、受众数量统计精确
在Internet上可通过权威、公正的访客流量统计系统，精确统计出每个广告的受众数，以及这些受众查阅的时间和地域分布。借助分析工具，成效易体现，客户群体清晰易辩，广告行为为收益也能准确计量，有助于客商正确评估广告效果，电商的网络推广公司制定广告投放策略。
5、实时、灵活、成本低
在Internet上投放广告能按照需要及时变更广告内容，当然包括改正错误。这就使经营决策的变化可以及时地实施和推广。电商的网络推广作为新兴的媒体，网络媒体的收费也远低于传统媒体，若能直接利用网络广告进行产品销售，则可节省更多销售成本。6、感官性强
网络广告的载体基本上是多媒体、超文本格式文件，可以使消费者能亲身体验产品、服务与品牌，这种以图、文、声、像相结合的广告形式，电商的网络推广将大大增强网络广告的实效。
7、消费群体活跃
互联网用户70.54集中在经济较为发达地区，64家庭人均收入高于1000元，85.8年龄在18岁到35岁之间，83受过大学以上教育。网络广告的目标群体是目前社会上层次最高、收入最高、消费能力最高的最具活力的消费群体。电商的网络推广在这一群体的消费总额往往大于其他消费层次之和。
8、具有交互性和纵深性
交互性强是互联网媒体的最大优势，它不同于传统媒体的信息单向传播，而是信息互动传播。电商的网络推广公司认为只要通过链接，用户只需简单地点击鼠标，就可以从厂商的相关站点中得到更多、更详尽的信息。电商的网络推广用户可以通过广告位直接填写并提交在线表单信息，厂商可以随时得到宝贵信息资源。
澳大利亚市场营销专业排名
Marketing
这个专业不算很难。但是要在澳洲找到这方面的好工作必须要英语口语很好。因为这个需要很多演讲和报告的。我大学里面选修过2年。市场营销要经常做调查报告，跟老师和同学做power
point的演讲。还有就是自己有关注一些市场的动态，做调查，还有就是一些广告的概念。Marketing主要是4P：
Product,
Place,
Price
&
Promotions。市场营销的工作一般在promotion（宣传，促销）上。
这个毕业以后可以在市场部门工作，还可以去广告，销售，客户服务等部门工作。
好不好找工作完全取决于你的经验，工作能力还有口才。
问题补充：
市场营销(Markerting)里面有很多部门的，就像我说的，工作包括广告构思，销售，客户服务，市场调查等等。
刚毕业找找这方面的工作，因为Marketing工作多种。看你是在策划部门还是在传销部门。推销东西当然也是市场营销的一种，但是刚毕业不一定会分配去推销。而且市场营销课程比较偏向于制定营销方案，客户的问卷调查等等。
