移动端的数据可以有效的体现个人的兴趣。在移动端的下载或活跃行为，可以体现人长期和短期之内的兴趣喜好，可以很明确的反应出你是什么样的人，这是移动端更有意思的地方。7月23日，TalkingData业务拓展总监宋显赫女士出席了梅花网开放日活动。在会上，她兴致勃勃做了《数据营销≠数字营销》的主题演讲，下为演讲实录精选：

一、大数据营销的用户画像有多精确

大家都知道，移动端一个很大的特点，就是单人单设备，一杆插到底似得直接针对到单用户，这就大大超越了PC或者电视的时代。移动端的数据是真真正正的可以线上线下打通的，比如我们服务嘀嘀打车的时候，打车者从哪儿到哪儿经纬度信息是可以抓到的，这是以前电脑不能做到的。

大家应该深有体会，移动端是真真正正可以把你的生活，从线上直接连接到线下，或者从线下又有效连接到线上的。

移动端的数据可以有效的体现个人的兴趣。举个例子，你手上的所有APP，如果你不感兴趣就不下载它。而下载之后，就算我们一个是喜新厌旧的人，你不再喜欢它的时候，你就不会再打开它，这样数据依然可以精准体现你的兴趣。

所以，移动端上你的下载或活跃行为，完全可以体现你这个人长期和短期内的兴趣喜好，完全可以很明确反映出你是什么样的人。

移动端的数据可以判别性别。移动端每一个设备都有ID，这个设备从出厂开始就像身份证一样有唯一的标识。而不同使用者的使用，赋予了这些独一的移动端更鲜明的个性和更丰富的内涵。

比如我们成功整理的"人口统计学标签"。很多客户会有疑问：我就一个手机装点APP，你怎么知道我是男女呢？

其实有办法，比如我们通过技术有效洞察"大姨妈"这个应用，你装了的话，你90%是女性。我们精确计算了每个设备的数据，是男是女，有哪些服务银行，各种应用和各方面的数据交换都有比较准确的种子数据。基于这些数据，我们完全可以再去准确校验标签。

移动端还可以判别用户的具体身份的。你怎么知道这个人是一个孕妇呢？其实办法很多，比如她装了妈妈帮，或者怀孕类的APP的时候，即使她不是孕妇，也八成是孕妇的伴侣。至少我们知道有人处在母婴阶段，并能收获更多精确、性价比高的信息。

那么最重要的问题，怎么判断这个人钱多人傻呢？通过移动端数据分析，同样有办法。具体办法请容许我暂时保密。

上图是近期推出的产品，例如这个东西，简单来看是一张热力图，表现的是应该是某一天出现在奥林匹克公园，去奥森的人大概分布在哪些位置，热力是什么样的。

这些人线上装了什么应用，线下经常去哪些品牌呢？通过移动端数据，我们都可以精确地串起来，可以更好的刻划人物。

这样，根据上述数据分析，我们就完全可以搜集和演算出，某一个品牌的客户，经常会在北京出现在哪些线下商圈（上图右下部分）。基于这个数据，我们做公关活动的时候，就可以精准而高效地选择线下活动的最佳位置，实现更好的效果。

二、小而精，数据营销直切要害

具体结合到营销，先讲一下数据在效果营销这块。

所谓的讲效果，很多人一直在讲，但又似乎数据与效果之间存在很难平衡的点。当你利用数据找到人群的时候，可能人数太少，看不出效果。范围扩大的时候，广告主又会有置疑说，效果在哪儿呢？我们作为数据公司，更多的看的是，怎样用数据更好地服务效果这件事。

首先数据是可以很好的支撑你营销的策略的。比如做用户画像这块，我们会精确关注用户在移动端有什么特征，是什么样的群体。我们还会横向比较客户与同类行业和竞品相比，到底有哪些区别。

举一个我们帮证券公司做数据营销的例子，在为该公司分析竞品的时候，我们能及时掌握大券商、地方性券商的相关数据。这样我们就可以帮他横向分析：竞品在各个城市的覆盖排名怎么样？活跃排名怎么样？投放期之间增长曲线是什么样的？

这就意味着，他在制定营销策略的时候，根据我们的数据和分析，完全可以点对点打过去。数据可以把你整个的行销策略更加细化，同时对时间和地域都会提出细致的建议。帮你及时找到最符合你需求的人，以及达到他的最有效渠道。

三、大而全的营销，数据支持仍然重要

谈到品牌营销，我们发现客户更多注重的是：首先要做到大而全，至少要覆盖很多的受众，提高品牌的知名度。满足这种需求，很大部分工作就不是精准到受众了，而是要选中对的媒体。

怎么选呢？我们根据客户提供的有限信息，就能很快计算出，在移动端与你的客户群关联的媒体有哪些，哪些媒体是强相关的。

除此以外，我们也可以面向品牌客户做一些消费者群体的洞察。根据你已经在移动端投放的数据做输入，或是根据线上线下的数据自己做采集，我们完全可以描绘出来你的用户在移动端有什么样的属性，他们是一个什么样的群体，直至分析出这些人到底有什么样的具体特征。

例如，我们曾经为一个房产客户做数据化品牌营销。我们经过了海量而高效的数据分析发现，他的用户装了很多"大众点评"、"美团"、"懒人周末"等APP。这就为下一步营销提供了珍贵的信息：他的用户是比较年轻的，大部分都是注重生活和性价比的，等等。

这些都能由我们的团队进行分析。

总之，数据的资产是我们自己的，我们要最大化、最优质化地地利用好它，进而得出科学、全面、精准的客户分析数据，做好大数据营销。