【2】如何用數據來掙錢？

如今絕大部分的互聯網產品、服務，首先考慮的都是免費。

免費模式：能夠個性化傳播信息的產品，售價都會趨向於邊際成本

邊際成本：多服務一個用戶的成本（幾乎為0）

個性化和免費：說一個產品能夠傳播信息，就具備流量變現，能夠個性化傳播信息（對於不同的人傳播不同的信息），就能利用數據進行變現。當一個產品本身流量也可以變現，數據也可以變現，那產品本身就可以免費了。

免費模式的目的：通過免費產品獲得其他資產（例如數據，流量），然後通過後向渠道進行變現。

數據的變現很大程度上來自廣告。其中騰訊的26.9億來自廣告，其中87億收入來自遊戲，而這87億中，又分為自研遊戲和代理遊戲，而代理遊戲的模式也是「廣告模式」，相當於是別人的遊戲，放到騰訊的平台進行運行，然後根據比例進行營收的分成。

數據變現，依附於廣告變現已是相當大規模的行業。

這裡廣告，不僅僅是傳統意義的廣告。

所有互聯網免費產品，在免費積累用戶的過程中獲得的資產無非是上圖的幾項

1、流量（基石）：有人在用的應用、網站，同時你可以向他夾帶私貨（sponsored），用戶自然需要的內容就是（organic）。

2、數據（依附流量）：數據的作用是提高流量變現的效率。換句話說，由於有人使用你的產品，留下了行為數據，可以知道了用戶的屬性、偏好，所以投放的效率就提高了。

3、品牌屬性：為了吸引用戶，提高關注度。作用同樣是提高變現的效率，但是原理和數據變現的原理是不一樣的。

流量和數據的變現例子：

左邊投放的廣告主是「吉列」剃鬚刀，對於這種產品而言，主要受眾是男性受眾，而女性受眾對於剃鬚刀而言價值就不高了，所以就可以把用戶做劃分，男性的用戶保留下來，同時降低售價，對於廣告主而言價格降低了且效果幾乎不變，而剩下的女性用戶流量，可以給產品主要受眾對象是女性的廣告主投放廣告。

品牌變現例子：

左邊的圖是常用的「重定向」策略，原理是比如你到過國美的線上網站，對logo有印象，而在其他時候看到這個logo的時候，就會有印象，這就是retargeting策略的基本原理。

例如自媒體，廣告條變現的是流量+數據，文章產生的流量，以及平台背後的數據（看文章用戶的數據）；接的軟文變現的就是品牌的屬性，大家認可你的文章。對於自媒體，建議追求品牌屬性的變現。平台變現的是流量和數據。

人口屬性數據：比較粗的大面積的人口屬性數據（性別，年齡等）；

行為數據：開始用一些比較精細的用戶行為數據，根據用戶具體的行為興趣，定位用戶；

程序化交易廣告：希望能用廣告主自己的數據，通過廣告主的平台進行投放。

場景數據：根據不同的場景進行進行投放。

1、人口屬性數據變現

可以理解為「計劃經濟」的模式。通過一個引擎，匹配需求方和供給方。由於投放廣告一般會購買關鍵詞，而經常購買的關鍵詞可能數量比較少，更多的是長尾關鍵詞，低頻使用的關鍵詞，而這些詞又佔了收入的一大部分，所以後面就出現了競價的交易模式，競價的交易模式就相當於是「市場經濟」的模式，

2、行為數據的競價交易模式

上圖以搜索廣告為例，有s1 - S 個位置，有a1 - A個廣告主，廣告主出價競爭位置。關鍵詞就放在那由用戶自己選擇。

3、程序化交易

ADX = ad exchange

DSP = demand side platform（採買方）

程序化交易產生的根本原因是一種定製化的需求。

對應於數據，就像上面兩個方法，所用的數據都是平台方定義好的標籤數據，而現在需要觸達一些人群，就像是我自己流失用戶，這個流失用戶的數據，就是廣告主（第一方）的數據。

簡單的說，就是把廣告的選擇和決策權，交給需求方-廣告主。

實際的案例就是，上圖所示：當一個用戶（2.1）來到一個媒體網站，媒體網站委託了一個程序化交易的平台（ADX）出一個廣告，ADX就把這個請求轉發給下游的採買方（DSP），DSP看到這個用戶就進行評估一下，發現可以要的話就出價，ADX進行簡單比價，把這次廣告展示的機會交給出價高的DSP。

這個過程，對於上面選擇流失用戶的case就比較容易實現，DSP對於每一個請求就進行對比，看看這個用戶是不是自己流失的用戶，如果是就出價，如果非常想要就出高價，如果不是就不出價，這就可以根據自己的數據進行變現。

程序化交易這個詞其實來自於金融領域，這裡的ADX相當於證券交易所，DSP就相當於券商。

數據本質上就是第一方數據得到了解放，可以用自己的數據指導投放。

這樣也就產生一個有趣的問題，如果可以用自己的數據指導投放，那可以用買來的數據進行投放嗎？例如京東想要這半年來去過「大商超」的用戶的數據進行投放，那就需要一個開放的程序交易的模式，使得數據交易成為可能。

網站重定向：有人到過你的網站，是與你相關的客戶，但是因為些原因沒下單，你就可以追著他打。大多數電商網站都用這個方法。

搜索重定向：如果你能夠知道哪些用戶搜索過你的產品，能獲得這些數據並不斷的targeting，也能獲得不錯的效益。

個性化重定向：例如京東，在京東搜索過什麼東西，就不斷的能收到這種廣告。

總結：

1、數據變現的原理，附著在流量變現上進行的。單獨的數據價值並不大。

2、數據變現的方式：人口屬性數據 - 合約廣告模式，行為數據 - 精準關鍵詞 - 競價廣告，程序化交易 - 按廣告主自己的數據進行定向。場景數據，在移動時代出現的新情況，傳統的PC時代幾乎沒有場景的數據（因為PC的位置基本都是固定的），通過手機的狀態，可以了解人當時所處的場景。

1、站內推薦；通過數據算出來，把相關商品推薦出來（個性化推薦）；

2、站外推薦（個性化重定向）：利用電商數據進行變現；

3、新客推薦（look-alike）：利用媒體的數據，來幫自己找到更多的用戶。