Solimar由萃弈资深技术专家打造，它将帮助市场营销人员应对当下的诸多挑战，包括如何便捷且安全地使用第一方数据，将广告表现与业务目标相关联，应对智能大屏（Connected TV）兴起等不断变化的跨渠道数字媒体环境，行业对广告标识符愈发关注等。

Solimar主要新功能包括:

• 提供设定广告及业务目标高级功能，并通过萃弈先进的AI工具KOA 更精确地优化广告活动
• 以便捷安全的方式融合广告主的第一方数据
• 集合众多优质合作伙伴，形成先进的监测体系，可实时、持续优化广告活动
• 大幅简化操作，带来更优质的用户体验，帮助用户掌握广告活动成功的关键决策

广告和业务目标设定

萃弈联合创始人兼首席执行官Jeff Green表示：“从罕见的电视观看习惯转变，到隐私与精准营销相并重，数字广告发展正经历着重要时刻，而营销人员也希望抓住随之而来的新机遇，将广告活动与业务增长紧密相连，同时推进消费者隐私保护。萃弈选择此时推出Solimar，正是希望它能帮助营销人员充分拥抱开放互联网中的机会。与传统‘围墙花园’不同，Solimar是一个透明，且能跨渠道实现精准营销与监测的平台。”

丰富的优质数据

在广告标识符的快速演变中，营销人员越来越希望激活他们自有的第一方数据，这些数据的积累时间通常长达几年，并且来源于他们最忠实的消费者。基于Solimar，中国出海营销人员可以轻松上传数据，在海外市场培养更多忠实消费者。

与此同时，更多主要的第一方数据所有者如零售商和线下监测企业，也正在将自己与Solimar监测合作方的数据打通，这让广告主能够将广告活动追踪与消费者实际行动相连接。

AI工具KOA

萃弈联合创始人兼首席技术官Dave Pickles表示：“Solimar是萃弈精心打造的平台，对帮助营销人员做决策而言是一大突破。他们可以将重心放在战略上，放心把广告活动交给Solimar，因为只要在购买周期的各个方面中加上营销目标和决策，Solimar便可实现实时提醒，保证所有决定是基于数据驱动。可以说，萃弈在广告购买领域15年所积累的经验和优势都融合和展现在了Solimar中。”

萃弈首席执行官 Jeff Green，GroupM旗下Wavemaker执行董事、投资和激活负责人Vinny Rinaldi，《华盛顿邮报》首席收入官Joy Robbins 均出席了Solimar于纽约的发布会。

基于数据的营销基本过程：

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

1、数据层：采集和处理数据

大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。

不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集

2、业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。

3、应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型：
人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。

用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。

交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等

大数据营销应用场景：

从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策

略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策

略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。

应用1：客户价值识别（用户特征）

通过对用户交易历史数据收集；

• 进行RFM分析，定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度；潜在用户：主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。
• 通过因子分析，发觉影响用户重复购买的主要因素，从类似：价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重，调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导，调整宣传重点或组合营销方式。

应用2：用户行为指标：

通过对用户行为数据收集；

• 通过用户行为渠道来源的自动追踪：系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类，根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。
• 营销效用方面：知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定网站，跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。
• 根据地理位置分别设定目标，比如大多数中上层人士，居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。

应用3：个性化关联分析

通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集；通过分析客户群需求相似程度、产品相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。

大数据精准营销面临挑战：

1、多渠道融合进行精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。

2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。

3、基于数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。

来自：网舟科技大数据精准营销课题组

近日，iworld数据星球引发了一场有关数据营销的智慧风暴，透过大会可以看到，DSP/RTB、DMP、SSP、电商推荐引擎、数据托管与挖掘……这些数据技术正在如火如荼的发展。目前，各个主要互联网企业均已不同程度搭建了自己的数据营销技术产品。可见，数据技术产品成为广告营销市场的颠覆性力量，不再只是一个悬念，而是已经开始成为事实。

据知情人士透露，腾讯正在研发DMP（Data Management Platform 数据管理平台），承载方为腾讯效果广告平台广点通，拟在电商、生活、O2O等各个领域建立多维度大数据库，通过建立泛腾讯系数据联盟提升广告表现和效果转化。

深耕大数据  DMP承载精准营销未来

早在2009年BlueKai初创DMP数据管理平台之初，大数据的重要性便持续引发行业热议。近两年来，国内核心广告及互联网平台也纷纷意识到数据管理的重要性，积极投身DMP建设大军，达摩盘、百度受众管理等数据管理服务相继推出。

再来看一组数据，美国互联网广告署（IAB）和Winterberry集团有调查结果显示，超过3/4的广告商、营销人员、出版商、技术开发人员和营销服务供应商认为，集大数据收集、整合、管理和激活枢纽于一体的DMP，将会为市场营销和广告投放提供重要帮助。受访者认为，DMP将会驱动多方面的市场营销需求：实现媒体“受众购买”的转变（83%）；聚合连接消费者需求（81%）；便于自动化数字媒体的并购（74%）；优化媒体购买效率（73%）。超过半数的受访者认为， DMP将用一种兼容的方式，来衔接传统和数字数据，而这一兼容方式将意义深远。

由此可见，DMP在完善市场营销和广告投放方面，将扮演关键角色，或起着重要的支柱作用。都说数据是“无形资产”，数据有大价值，但大数据的价值并不在于有多大体量的数据，而在于数据的高效分析、管理和应用。DMP把基础数据内容组成高智能的分析源，并通过分析、筛选及过滤匹配，为广告定向投放提供底层的数据接口及应用匹配，实现在营销精准度上的实质性提高。

盘活数据资产 泛腾讯系DMP或成领航者

谈及互联网营销，在BAT中腾讯历来以海量的优质数据资源和高水准的大数据分析能力见长，尤其是在DMP的创建中，也将其固有优势进行了良好的传承。

就数据资源挖掘的广度和深度而言，海量的数据资源基础是必不可少的。业内人士表示，腾讯的效果广告平台广点通实际上是泛腾讯系数据联盟的发起者，那么广点通汇聚的腾讯内部数据资源将在腾讯DMP上予以体现。当然除了腾讯自有的数据外，为了使DMP的数据更丰富，更具客观性，据透露，腾讯DMP还将涵盖电商、O2O、旅游、教育等外部合作伙伴的数据资源，建立起广泛的数据资源大联盟，将数据的价值发挥到极致。

此外，得益于数据挖掘与分析优势，技术驱动下的腾讯广点通DMP将更加注重智能算法的应用，以多维的用户分析作为依据，来帮助合作伙伴和广告主判断什么样的受众才是高质量的，什么样的媒体资源拥有更多这样高质量的受众群体，从而使营销推广的结果更加高效和更加出色，这也是DMP对于大数据应用的核心价值所在。

正如 “硅谷精神教父”的Kevin Kell所说：“数据可以通过网络流转，从一个格式变成另一个格式。数据不应该以它的存储而定义，应该由它的流转来定义。”落至营销领域，腾讯DMP的创建，可以更好地开发数据的价值流转。更重要的是，基于腾讯海量的数据储备与跨屏能力双向结合，腾讯DMP能够从数据源头上促成高效的营销形态，这或许能为广告界的创新营销奠定强大的数据驱动力量。

其核心挑战在于，随着移动互联网的发展、社交媒体的兴起，媒体形态和传播方式正日趋社交化、移动化和定位化。如今，媒体传播的新常态就是激烈的媒体平台竞争和内容形态竞争，这使得精准营销愈加艰难。

多屏幕竞争时代

互联网初兴，就有很多人断言，传统纸媒和电视媒体将不可避免地慢性死亡。移动互联网的兴起则加速了这一进程。对于销售人员，这一进程最大的意义就是，媒体娱乐资源的消费方式和习惯正在发生根本性改变。

2011年，中国的互联网用户达到了5.13亿，预计到2015年将达到7亿。如果把手机之外的其他移动终端也计算在内，移动互联网用户规模至2012年有望突破6亿，超过桌面互联网用户数。

广告市场格局也在迅速改变。数字广告在整体广告市场中所占份额，将从2011年的32%上涨到2015年的40%。根据我们的研究，广告主正逐步意识到其在传统媒体上的广告费用，和消费者实际在各类“屏幕”逗留时间之间，存在着明显的错配。随着广告主逐渐觉醒，在未来两到三之年内，全球广告市场的30%将体现为互动广告、移动广告和社交媒体广告。

与此相对应，广告的形态也发生了巨大变化。以打造品牌形象为主的线上广告（ATL）和以建立更直接消费者关系为主的线下广告（BTL）在加剧分野，后者在广告市场的份额已经达到了25%左右。

媒体传播模式和广告市场生态格局的颠覆式变化对CMO提出了新的挑战和要求。

　数据太多也麻烦

市场营销的核心目标就是，将适当的信息在适当的时候，传递给适当的受众。随着企业营销策略开始逐渐从广而告之转为寻求建立直接面向消费者的能力，能否出色地吸引消费者参与并与其互动，目前被视为利润增长的关键因素。

新媒体格局从理论上说，有利于市场营销目标的实现，但事实果真如此吗？

鉴于公司利润增长的压力和当下媒体传播环境的日趋复杂，CMO面临新的挑战和压力：确立新的营销模式；获取消费者行为洞察；衡量营销绩效和投资回报。

传统媒体时代，公司市场营销人员通过不断的试错，来确立最佳广告投放模式和广告创意。随着多媒体平台以及社交化内容形态的兴起，传统的大众传播和广告模式受到极大挑战。人们不仅在电视、报纸和杂志等大众媒体上花费的时间更少，倾注的注意力也更加分散。据估计，现在的电视广告对消费者的效应仅相当于上个世纪90年代初的三分之一。

另一方面，传统的大众广告创意是否能有效影响到消费者，能否创造有效的认知度，能否建立起公司产品服务与目标消费者之间的情感联系，CMO没有一个工具可以对此进行准确评估。

因此，他们必须寻找新的渠道组合和与消费者沟通的方式。CMO的选择比任何时候都多：微博和社交网站，搜索网站，视频网站以及基于移动平台定位服务的Apps。也正因为可选项过多，因此确认这类新渠道的有效性和敲定组合方式，将是一个较长的过程。

互联网2.0和社交媒体已深刻地改变了消费者购买决策和体验。消费者更倾向于基于网络上的评论来评估产品，并且进行比价。中国消费者尤其如此：72%的人每月都会多次通过社交媒体网站，了解企业提供的产品或客户服务，60%的人则通过该渠道与企业直接进行有关产品或客户服务的交流互动。此外，三分之二的消费者表示，社交媒体上褒贬不一的评论对其决定购买某一产品具有一定影响，企业在社交媒体网站上的影响力将提高他们购买该企业产品的可能性。

消费者在网络上留下的数字足迹也十分重要。这些足迹包括：消费者在购物网站或社交媒体上发表对产品的评价；在购物网站和搜索引擎上留下了倾向信号；机顶盒将记录下订户的收视内容偏好等。这些使得营销人员可以更方便和准确地洞察消费者行为。

但这些海量数据所引发的直接后果是，依然很难确定绩效指标和投资回报。百货店之父约翰•沃纳梅克(John Wanamaker)在100多年前就曾抱怨道，“我知道我的广告费有一半浪费了，但问题是我不知道是哪一半”。这一情况在现今依然存在。对此，CMO依然无能为力。如何准确衡量、影响营销效果和财务回报、确立市场营销组合，依然是公司营销组织部门的长期挑战。

与消费者建立直接联系

在传统的营销生态中，主要由企业和媒体以及线下营销机构组成生态光谱的两端。中间则是咨询机构、广告中介和创意机构。传统营销中，企业需要通过媒介到达和营销目标消费者，但无论是企业还是媒介，都没有建立和消费者的直接联系。

如今，一个新的营销生态圈正在形成。这个我们称之为“精准营销生态圈”的核心，就是要通过数字化手段建立和消费者的直接联系，创建基于大数据的分析能力，获得消费者洞察，实现营销投入的最优化。

原因之一在于，新旧媒体之间的界限正逐渐模糊。所谓旧媒体，都在积极寻找移动化和社交化转型，而新媒体依然需要依赖传统的内容提供模式。媒体将逐渐改变运营模式，重新思考价值定位。未来的市场赢家，一定是那些能帮助客户建立直接面对消费者的能力、建立与消费者的互动关系、精准量化营销投资回报的媒体公司。

传统媒体广告的投放是基于模糊的读者/观众构成和身份定位，媒体、受众和广告商之间是一种松散的、难以精确的关系。受众对广告商传播的信息反应如何，他们的购买决定是否或在何时受到了广告的影响，广告时段是否最佳等问题均无法获得准确答案。新营销生态圈，则有望基于强大数据分析能力、整合营销策划和实施能力，把广告价值链上的多个参与者有机结合起来，并将彻底颠覆上述传统关系和业务模式。

环闭式营销管理模式

对于CMO来说，这也意味着营销管理转型，建立环闭的营销管理模式，他们需要考虑如何确保每个营销活动能将适当的信息在适当的时候传递给适当的受众，实现卓越的营销绩效。

首先，要用精准营销建立和消费者的直接联系，它以获得消费者行为洞察为基础，对营销受众目标进行精准筛选，建立双向的沟通过程；其次，要用精准营销优化营销方式，在多种营销方式中选取符合预算的最佳组合，建立可预见的并以洞察为依据的营销指标；第三，要用精准营销模式拉进媒体和广告主的关系，双方根据营销目标来优化选取多个营销渠道，对营销效果进行直接衡量，将广告投入和销售成果直接挂钩；第四，要用精准营销转变广告定价模式，新模式下的线下广告定价将直接和效果联系，按照营销效果和产生销售意向和机会来给广告定价。

但是，建立精准营销生态圈是一个长期过程，无论是能力建设，还是商业模式以及合作共识都需要长时间。这需要媒体组织、企业、具有数据分析能力的咨询机构、广告公司以及提供信息技术和宽带技术的公司等，都能找到这个价值链上的位置，发挥各自特长，在新的市场常态中获得新的增长。

对于CMO来说，想在精准营销新生态中取胜，需要做好战略转型的思维准备和能力建设。

第一，拓展营销部门组织疆界，建立客户分析和洞察能力。企业营销部门需要和公司的多个部门一起推倒部门之间的围墙，重新审视数字营销能力、销售渠道效率、客服中心以及IT技术部门的状况，建立跨部门和跨平台的客户洞察获取渠道和分析能力。

营销部门亦需改变自身的组织文化和人才组合，建立面向客户分析和洞察价值取向，提高市场反应能力和效率。

第二，确立营销投资组合和跟踪模式。在媒体移动化和社交化的新常态中，新媒体不断涌现，营销主管需要对新兴的媒体进行风险和有效性评估，在新旧营销渠道和媒介中建立一种风险可控的投资组合。对新媒体和营销模式的投入，企业需要从一开始建立跟踪和投资回报衡量的模式，对媒体购买的定价模式也要进行相应调整和创新。

第三，发展新型的合作联盟关系。在精准营销新生态中，企业营销部门是推动这种新生态关系的主要动力。营销部门需要和合作媒体以及咨询机构建立新型合作关系，帮助后者更深入了解企业的品牌和营销诉求以及能力期望，创新获取消费者洞察的技术和渠道。

陈泽奇 埃森哲合伙人兼亚太区客户关系管理咨询董事总经理

那么有人就会问了，如何让网络广告更加与用户相关呢？答曰，个性化。个性化网络广告其实就是精准化广告，即针对不同的人展示不同的广告。目前如何实现真正有效的个性化广告仍是大多数互联网公司与广告主面临的主要难题。在这方面 Google 一直走在探索的前端，例如 Google 的用户行为定向广告，而最近 Google 又新推出了广告偏好设置更是使网络广告个性化迈上了一个新的台阶。那么 Google 是如何探索个性化网络广告的呢？

1. 分析网页相关联的个性化广告

在最初网络广告阶段，其模式是采用粗放型展示，像是在街上直接发传单或高速路上的广告牌一样，我把广告投放到一个固定页面，谁来谁看。例如在国内就有很多广告平台和很多网站就是如此，尤其是一些用户访问量大的门户信息网站更是很多采用的以时间来购买的模式，如按每日投放成本 收费或按每周投放成本 收费，广告投放是属于粗放型的堆积展示，因此体验比起精准投放模式来无论是有效展示率还是转化率都要差得多。

针对这种情况，搜索出身的 Google 根据您在浏览 Google 展示广告网络中的网站或合作伙伴网站时所查看的网页内容来向您展示广告。这种针对广告所处的网页的内容进行投放类似广告的尝试是其个性化探索的第一步，比起粗放展示来说要好很多，毕竟它是把广告推送到了可能会感兴趣的人。

2. 从被动到主动的个性化广告

虽然通过通过匹配当前浏览页面内容来决定广告投放内容比起不管三七二十一直接展示更好，但其还是无法满足个性化广告的需求。因此 Google 开始采用基于用户行为的广告投放，以及基于用户兴趣的广告投放。

如果说基于用户行为的广告属于定向式的被动判断模式的话，那么基于用户兴趣的广告就属于主动的订阅模式。这两种模式孰强孰弱区分的很明显。同时 Google 官方的统计信息也显示，启用个性化广告模式后用户看到的广告要少 4%，同时点击广告的可能性要高 32%。另外值得一提的是，基于用户行为模式更多的是针对广告主和广告商的行为，而基于用户兴趣广告则更多的事针对用户，它实现了普通用户对于广告的控制力。

（用户只要点击这个【X】图标，就不会再看到该广告系列中的广告）

但无论是被动还是主动的个性化广告模式都是有其暂时难以克服的缺点的：难以持续为继。

最后是关于隐私的说明，个性化网络广告的基础是尽可能多的去收集用户的行为数据和特征信息（无论是主动还是被动的），而这与用户的隐私是相悖的。因此针对对隐私敏感的用户 Google 提供了可以停用个性化广告的选择。