正文

地理位置2.0: 数据预测未来

来源: 发布日期 2017-05-15

文/本刊记者 周瑞华


营销人不仅可以在“当下”向消费者发送对的信息,还可以通过历史地理位置数据,找到潜在的消费者。

 


对于地理位置数据的价值,过去常常总结为一句话:在对的时间、 对的地点,给对的用户发送对的 信息。但是实际上,这个判断只是道出了地理位置数据价值的冰山一角,很多营销人发现,如果把消费者的历史地理位置数据作为一个整体来看待的话,将得出更全面、 深入的洞察,营销人不仅可以在“当下”向 消费者发送对的信息,还可以通过历史地 理位置数据,找到潜在的消费者。


在过去,营销人对于地理位置数据, 一直侧重于用户当前所处的位置,而大约从 一年半前开始,越来越多的营销人对地理位置数据的应用已经进化至2.0阶段,他们开始更关注用户在一段时间内所到之处, 然后抽取其中对自己有价值的地理位置数据,把这部分数据划分成一类,通过它来找到一种定位目标受众的方式。比如,通过分析历史地理位置数据,来预测用户将来的行为——什么时候会再次去酒吧,除了经喝某个牌子的啤酒,用户还经常抽某个牌子的烟等;或者通过地理位置信息,勾画 出某个地区的“众生相”,从而帮助品牌进行有的放矢的广告投放。


从WebMD的“感冒流感地图”( Cold and Flu Map)到啤酒品牌 Stella Artois根 据用户历史地理位置信息,向目标用户发送重定向广告,吸引他们再次去酒吧,很多机构和品牌都已经开始深度挖掘地理 位置数据的价值,在这个地理位置数据 2.0的时代,这将给他们带来意想不到的 洞察和机会。

 

WebMD“感冒与流感地图”

 

随着现在网上就医的普及,很多人身体不适,出现“头疼、发热”等症状后,第 一反应不是去医院看病,而是上网输入自 己的症状进行诊断,然后自己买药。


在美国,用户出现感冒症状后通常会上WebMD网站进行自我诊断。WebMD是 一个有着21年历史的在线健康信息网站, 每月的访问量达到7500万人次。它的“症 状检测器”功能( Symptom Checker)让用户输入自己的各种症状,通过 WebMD 的专利算法,为用户列出一系列可能的疾病,而在这些检测中,感冒和流感是最常见的诊断结果。


所以,WebMD可以很清晰地掌握某个地区有多少人患上感冒,于是就有了它的“感冒与流感地图”,这张地图结合了地理位置数据和用户输入症状检测器中的各种症状,成为一张动态的感冒与流感地图。同时,它通过颜色的深浅来显示出各地区感冒的轻重程度以及各地区感冒与流感的趋势,颜色越蓝的地区,感冒越严重。如今,这个地图成为 WebMD上一个十分重要的功能,用户可以通过地图看出自己所在地区的感冒严重程度,并在WebMD上获得各种预防感冒和流感的信息,从而做好有效地预防工作。而对于 WebMD来说,这张地图更大的意义还在于它的营销价值。


WebMD"感冒与流感地图"对医药公司来说,是一个十分精准的营销工具。


WebMD的合作伙伴利洁时( Reckitt Benckiser)是英国的健康与卫生巨头, 旗下品牌包括来苏尔(Lysol)和美清痰 (Mucinex)等,都是针对感冒与流感的 医药品牌,现在,WebMD的“感冒与流 感地图”明确地包含了“地理位置 +超过 300万用户输入的症状”,这对于 Reckitt Benckiser以及类似的医药公司来说,是一个十分精准的营销工具。


利洁时已经利用这个工具进行了投放,它的医疗保健营销总监 Emma Howe 表示,“感冒与流感地图”让他们能够向特定的用户发送相关的信息。她同时指出, 利洁时在衡量所有渠道的营销效果时发现,通过 WebMD投放的广告带来了两位 数的销售增长。


实际上,对于这个“感冒与流感地图”业内也存在争议,争议的焦点不在于它的营销价值,而在于大家普遍关注的用户个人隐私,毕竟相比于在网上的购物数 据,疾病是更为个人的隐私信息,而且基 于用户自己输入的症状,会带有很大的误差。对于这个问题,WebMD回应表示,它们采用的是聚合数据,用户看到的广告并不针对个人,而是针对某个区域内有相同症状的用户。


 对营销人来说,“感冒与流感地图” 更大的意义在于,在地理位置数据的基础上,加上某种用户特征之后,能够帮广告主找到某一个用户群,并有针对性地向他们发送相关的信息。

 

历史数据预测未来

 

尽管很多大数据专家声称,大数据是有时效性的,但有时候,基于历史数据,也可以预测未来。一些品牌,包括啤酒品牌 Stella Artois、 Goodwill Industries以及 Brown-Forman旗下的Herradura龙舌兰等,都开始把历史地理位置数据作为重要的参考,通过历史地理位置数据找出自己 的目标用户。


 啤酒品牌Stella Artois2016年曾经联手移动地理位置数据公司Blis做过一个活 动。Blis通过用户App、beacon、wifi以及打电话等搜集到大量的历史地理位置数 据,它的一款产品 Blis Future通过分析用户一段时间内的地理位置数据提供预测性分析,包括用户去酒吧的规律、在某个地区未来会去某个酒吧的可能性等。


在Stella Artois的案例中,Blis Future 通过历史地理位置数据,描绘出一幅用户 去一间酒吧以及离开的细节图,同时,结合信用卡消费记录,可以判断出用户是否真正地产生了消费。它预测认为,那些在过去一个月内曾经去过酒吧一到两次的用户,很有可能会再次光顾一间酒吧。基于这个判断,Stella Srtois向这些用户的手机发送视频和展示广告,并在用户真正光顾 了酒吧之后,才向 Blis支付费用。


当然,如果对隐私问题有顾虑,用户也可以在自己的手机上进行设置,从而不 被定位到。 类似的还有Brown-Forman,2016年 9月它和Foursquare联手推出一个“luck is earned”的主题活动,向那些曾经去过酒吧、餐厅的用户发送广告。BrownForman通过测试广告,发现那些客流量明显增加的区域,并据此来优化自己的媒介购买。


结果显示,在那些用户可以轻易买到 Herradura龙舌兰的地方,客流量提高了 23%。而地理位置数据同样显示,这类用户也经常光顾果汁吧、有机食品超市和单车健身房SoulCycle等场所,这就更全面地展现了Brown-Forman的目标用户的画像,Brown-Forman的全球整合沟通总监 Joanna Darst表示,这些信息可以用于将来的定位营销活动中。


会员企业

京公网安备 11010502031393号