廣告行業變局關鍵詞（二）：「數據」

（作者諸彥傑，雲思科技VP）

上文（《廣告行業變局關鍵詞（一）：技術》）說到對於廣告公司而言，當下最顯而易見也最重要的技術，可能就是「數據」。即對數據的收集、存儲、調用、分析及應用的一系列意識和能力。

在我看來，廣告公司的進化，呈現出這樣四個階段：1）資源驅動、2）策略驅動、3）數字驅動、4）數據驅動。（當然，這只是指一家傳統廣告公司的一般進階規律，不是所有公司都得從第一階開始步步進階，比如很多數字營銷公司生來就在第三階。）

第一階資源驅動階段，大家並不陌生。今天廣告公司排行榜靠前的老牌本土公司，大多都是作為媒介資源的broker發家致富的。這一階段聽著逼格不高，但掙錢容易，並且該模式時至今日仍行之有效——跳脫出廣告，這其實是商人在三百六十行的通行模式。

第二階策略驅動階段，典型就是過去三十多年進入中國市場的國際4A，以及在第一階掙到錢並求可持續發展而進階轉型的本土公司。大家拼洞察拼策略拼創意拼執行拼ROI承諾……通過比稿贏下客戶，然後為客戶提供專業服務。策略驅動型公司從組織架構到運營模式都是當下行業中的主流。

第三階數字驅動階段，指的是成為數字營銷見長的公司。消費者媒介接觸習慣和廣告主預算分配的改變，使得數字營銷的重要性無需贅述。過去十年間，不少主流廣告公司順利地完成了數字化的轉型，一些數字營銷起家的公司也在市場中佔據了一席之地。

好了，讓我們進入正題。這第四階到底具體所指？「數據驅動」相對於「數字驅動」的區別在哪裡？

對於這個問題，處於第一、二階的可能讀不懂問題——figure, digital, data傻傻分不清楚；處於第三階的則可能立馬有了共鳴。

廣告公司要進階到「數據驅動」，得解決兩個問題。

一. 首先，得有數據

今天，在營銷領域的大舞台上，4A們已從舞台中央最耀眼位置逐漸向邊緣淡出；佔據中央的，是Google，Facebook，及國內的BAT們。一個重要原因是，他們都坐擁海量用戶，這些用戶在他們的平台上每天的一舉一動都成為數據被記錄下來，以供各種可能的調用、分析、應用。這幾乎使得他們在觀測消費者時在視角上升了一維。使得他們在獲取洞察、制定策略、執行投放、評估效果時的能力都得到了升維般的提升。

(據eMarketer最新數據顯示，今年BAT三家的廣告收入將佔到中國數字廣告市場規模的60%。該比例將在2018年擴大至67%。)

DT時代的今天，廣告公司有個很大的困擾，就是自己沒有數據。

關於這問題，和某位其公司及自身認知還處在第二階的資深廣告人說起時，人家說我們每年花幾百萬買買CTR、新生代、艾瑞的數據啊；問某公司負責數據分析的朋友你們平時數字媒體上的投放數據都積累下來嗎？人家說積累啊，然後打開一看：原來就是把每次投放中每家媒體給到的投放效果數據的excel未加任何處理地全部存放在一個大文件夾里……

靠購買或者自身一波波投放中積累，只能獲得小量、「截面」的數據，很難建立自己的數據資產。

對廣告公司而言，要積累自己的數據資產，比較現實的方法還是與大數據擁有者（big data owner）開展合作。比如獲得能滿足自身業務需要的平台方的商業數據API介面；資本層面的投資與被投資，與數據擁有者成為一家人；與那些因體制、行業等原因也需要外部力量來共同挖掘自身大數據價值的平台方深度合作（如通信運營商）……

除了那些平台級的大數據擁有者，客戶也可以成為廣告公司寶貴的數據資源。其實有些甲方的數據運營的意識和能力可能比廣告公司自己要強很多（比如你有電商公司的客戶，或是那些CRM方面深耕多年的500強大企業）。不過，要讓客戶樂意向你開放數據，首先你在客戶眼裡得是個長期合作、值得信賴的partner——而不是只被當作一個執行者，而客戶也認為這樣做確有助於營銷ROI的提升（如找到更多類似profile的潛客；轉化率更高的重定向投放等）。

廣告公司們需要做的不是盛幾臉盆水放著，而是接上一個隨開隨有的自來水龍頭。你的數據未必能覆蓋整個consumer journey，也未必能拿到人家平台的全量數據，但你能拿到的數據是「活」的，是每天、每時都在更新的，那就必有價值可挖。

當然，一家廣告公司缺乏數據資源，也未必影響它在數字營銷業務中取得不錯的成績。比如你家的minisite、H5做得棒，有豐富的社會化營銷實操經驗，有網紅資源等等。但是，在DT時代的今天，這些不足以成為一家大型廣告公司的核心競爭力。你要小而美，掙設計和運營的辛苦錢，沒問題；但想要重回營銷大舞台的中央，那就還得向著「數據化」進階。

二. 其次，得有人

要具備數據的收集，存儲，調用、分析及應用這一套完整的能力，廣告公司需要來自於廣告行業外的新鮮人才。這就會出現兩個新問題，怎麼招到運營數據的人才；以及這些來自另一個星球的物種怎麼與廣告星人共處共事。

一些傳統廣告公司的CEO對此的解決方法，可能是給公司的research部門或IT部門增加一兩個head count。這種在既有的組織架構、薪酬體系下添員的方法很難湊效。

我一好友在某家介於一二階之間的大型廣告公司擔任消費者研究部門的負責人。該公司CEO針對自家的業務擅長領域想自建一個「XX價值評估體系」的東西，於是把業務部門、研究部門和IT部門拉一塊開會再開會，希望依靠內部的人力解決。（業務部門提需求，研究部門設計產品，IT部門開發和運營。）我跟朋友說，你們的IT要真能把這個數據產品做出來還能用，他可以去互聯網公司找一份薪水翻三倍的工作了，幹嘛還待在廣告公司平時耗費大半時間做helpdesk的工作呢？

今天還在廣告公司的小夥伴環顧四周，會發現很多老同事已紛紛跳去各種互聯網媒體平台——往往你一打聽人家的package，還會不禁補一句「你們還招人嗎？」廣告行業的人才正大把向互聯網行業流動，在這樣的大趨勢下，要將優秀的數據人才逆流招入麾下，得付出高昂的成本。（一個靠譜的攻城獅比你一個AD要貴這事兒咋整？如果你需要的是建立這樣一個大團隊又該咋整？）這必然得上升到公司戰略層面的決策，才有可能有足夠的資源和動力去推動此事。

(鄭香霖，原實力傳播大中華區CEO，國內廣告界的大佬級人物。於14年時加入騰訊任副總裁。)

數據團隊組建後，這些來自另一個星球的物種怎麼與廣告星人共處共事，也會成為一個問題。（曾經在某互聯網公司工作時，走入廣告銷售人員的樓層和與信息系統部所在樓層，整個從視覺、聽覺甚至嗅覺上的感知都大不相同。）這兩類人的思維模式和語言系統完全不同，很容易在工作中出現類似「陽春三月，穿短袖T與羽絨服的兩人檫肩而過，心中都默念一句傻X」的局面。

這溝通問題不僅存在於基層，高層在管理數據團隊時也可能碰到。傳統廣告公司的管理者，管理技術團隊時會碰到管理業務團隊時完全不同的困難。比如，針對你自己下達的任務，你可能沒法對技術團隊將之實現所需的時間、提交物的質量做出準確而公允的評估。

一家傳統廣告公司如一步步努力，成功進化到「數據化」階段，其office文化和風格可能會發生許多有趣的變化。

如今，「數據」的重要性在廣告行業中基本已成共識，有實力的廣告公司確實將此上升到公司戰略層面的高度在推進。旁觀者清，最後給幾個建議吧：

1）別整那些只是畫在PPT上的假數據產品了。能騙得住的客戶會越來越少。

2）要玩大數據，首先你得有大數據。最好能有資本層面發生關係的合作夥伴為你提供穩定、優質、成規模的數據資源。（不然你給一個人家願意向你開放數據的理由先？）

3）真想「數據化」，不要以現有的研究部門或XX洞察中心為基礎來擴充，找廣告行業之外的人來新建團隊。

4）大小數據兩手都要抓。大數據能幫你了解消費者行為，但目前而言還很難幫你了解消費者態度。那個一點都不新潮但行之有效的調研，仍然是最好的獲取態度數據的方法。