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414數據挖掘會議簡報（1）
作者：佚名 日期：2001-4-29 字體：[大] [中] [小]
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會議時間：2001年4月14日
會議地點：LWA中國公司會議室
前言：
這次參與研討會的人非常少，只有7個人，這本身就說明作為主持人，我的吸引關注的策略并不成功，通過網上論壇組織主題沙龍也算是一種廣告行銷的案例，就此的總結如下：
第一，話題有些“陽春白雪”，對于一些以交朋友，找關系為目標的圈內人士而言，研討會意義不大，導致參與者驟減。
第二，未采取有效主動聯系手段，導致部分有興趣的潛在受眾無法與會議主持方進行實質聯系，造成新受眾發展的制約。
第三，沒有采用名人效應，比如沒有呂勇，小馬哥這種“人氣”人物的參與，雖然風流倜儻的henry得以蒞臨討論現場，但是在事先并不知道，沒有把他的名頭打出來，損失了不少MM目光。
第四，時間不合理，加班工作和有事情的朋友特別多，好像現在周六加班成為風氣了。
第五，缺乏物質激勵手段，沒有騰訊那樣好玩的小企鵝和抽獎活動。
當然盡管如此，但是有一點值得慶幸的是與會者的專業程度和行業背景，除本人外都相當深厚，話題深入程度和與會者各自的經典案例分析都讓我不枉此行。換言之失去了數量卻保證了會議質量，這一點還是略感欣慰的。
結論1：數據采集和挖掘目前的應用意義
數據采集和挖掘宏觀上都是提升網絡行銷的品質和效果，細分的意義主要有兩方面，一種是通過數據整理和挖掘進行行銷和廣告的行為導向，另外一種是進行行為的總結，當然行為的總結是為未來的網絡廣告和行銷行為做導向，所以還是從屬于一個主體方向的。
行為導向的數據采集和挖掘再分為兩種，一種是通過對用戶數據的掌握進行行為導向，比如知道誰是IT人士，那么針對這個行業的專業行銷就可以定向為這個人進行廣告的投放和1 to 1 的e-marketing聯系接洽。通過用戶數據對行為做導向需要掌握用戶數據庫，目前雖然說網易，新浪，騰訊以及諸多電子郵局等等都擁有海量的用戶數據庫，但是真正有價值，可信度的用戶數據庫并不多，這里大家認可的是作為電子商務網站，如my8848,卓越等等的用戶數據的真實性還是相當可靠的，這方面的數據挖掘工作也開始有一些準備了。
行為導向還有一種數據分析方式是關聯性分析，也就是不需要了解用戶數據的情況下，對用戶網上行為習慣，瀏覽習慣的跟蹤獲取用戶的購買興趣，并作為廣告投放的標準，目前doubleclick,allyes等等相當多廣告投放系統在這方面都進行了挖掘，小馬哥應該出來講講案例就好了。
其實關聯性分析在傳統領域也很普及，比如超市發現購買可樂的人通常喜歡再買一包薯片，那么他們就把可樂和薯片放在接近的位置以便于用戶購買并增加銷售。作為電子商務網站，關聯性數據挖掘也有具體案例，比如amazon很早就有書籍購買的關聯分析，買了一本某書籍的人通常會買的其他的書籍會做連接到這個書籍的購買頁面上，在國內，金山卓越的購買程序也做了這樣一個功能。（我記得最清楚的他們網站上列舉了購買了小朋友滿舟那本垃圾的網絡安全書籍的人通常又購買了一些和IT毫無關系的消遣書籍，由此可以看到滿舟的水平究竟能夠糊住什么行業的人士，當時覺得很有趣，這次發現也是關聯數據分析的一個案例）。在沒有用戶數據庫的情況下，關聯分析的工作就成為數據挖掘和定向投放的重要基礎，但是這里面涉及的最大的問題是，用戶瀏覽行為的跟蹤和收集本身還不是特別困難的事情，但是進行關聯分析并得出有效結論的數學模型目前對于中國的相關技術人而言還十分陌生；如金山卓越這種分析相對簡單，但是更大規模和更多尺度的關聯分析的做法應該說還是需要不少傳統咨詢經驗和相關背景的支持。
行為總結的數據采集和挖掘也分兩種，一種是線上用戶瀏覽行為的總結，一種是線上注意力轉化為線下行為的總結。
作為前者，目前國外一些開放中介廣告公司提供第三方的深入行為監測和開放式反向選擇的廣告代理業務，并且由于CPS廣告形式的特性，業務逐步發展中。另外如webtrendslive,和微軟的bcentral都提供公正和可信度高的第三方行為檢測（不僅僅是流量檢測）。但是國內的第三方檢測提供商就顯得相當不夠，CNNIC沒有深入跟蹤分析能力，易數丟失數據嚴重，而且沒有信譽，其他的更加不用說。
線上瀏覽行為的總結對于線上消費作為主要回報的網站和廣告而言是投入回報分析最重要的數據來源，比如電子商務網站訪客的興趣集聚性的總結，消費轉化率的總結，持續消費力的總結以及不同廣告所帶去客戶轉化率區分的總結，在線上消費成為消費主體構成部分的時候，這些數據就將成為網絡廣告核心的回報分析體系的構成部分，當然由于這些數據不完全取決于廣告載體，也不完全取決于線上消費網站的建設，因此這些數據就目前而言僅僅具有參考價值，并不具有獨立完成效果評測的價值。
線上注意力轉化為線下行為和線下品牌影響力是最難測定的，但是也是目前最有前景的，因為如果希望說服那些不具備在線營銷平臺的傳統企業，特比是在線消費整體市場空間極為有限的前提下，做線上注意力線下消費轉化的測量和評估就顯得特別有意義了。
這里面在西方國家有很多不錯的案例，談到這個話題后我突然意識到以前忽視的一些東西，在國外一些開放廣告中介中有不少廣告主是做記帳卡，消費卡和信用卡的，第一，這種在線售卡，因為卡具有直接消費特性，并有嚴格認證體系，（一般是社會保險號碼）因此用戶數據庫十分完整和清晰，這些用戶數據庫本身就具有數據庫營銷的基礎。第二這些卡在線下的消費將直接記錄，并能夠和持有人個性信息完整結合。（不同于無法形成完整消費循環流程elong卡形式），因此對線下消費的統計和核算，對個性消費習慣的跟蹤和定向的營銷過程就具備相當的基礎。正好這次聚會結束后晚上發回來看中央二臺商務電視的盈家節目，恰好一個國內的創業者就是從這個環節上動了腦筋。雖然網上利用某種卡的形式和網下結合的手段已經被不少公司采用，但是能夠完整跟蹤線下消費并能完整獲取個性資料以精確結合的在國內目前還沒有誰能夠做到，這是一個十分值得關注的方向。
結論2：中國目前數據挖掘和分析所面臨的問題
目前大家的共識是，就數據的挖掘和深入分析的能力和手段而言，中國和美國有十分明顯的差距，如果把所有問題歸結于廣告主和廣告人的弱智是不公平的，畢竟在中國整個行業共同面臨的很多問題是美國沒有的。
第一個問題是需求不暢，銷售空間不夠，數據挖掘和檢測的成本成為主要瓶頸。
舉例而言，騰訊的馬化騰絕對不會比我傻，我看到了他的數據利用度太低，很多人都看到了，他不可能看不到，但是看到了也很難做到充分挖掘，這個問題在哪里呢？
從深度挖掘而言，他們需要負擔相當的成本，第一是獲取客戶真實資料的成本，這一點上次騰訊研討會總結我提到了，騰訊市場部趙慶和我說，他們已經意識到了這個問題，期望通過某種讓利回饋手段，包括抽獎以及其他手段獲取用戶的真實資料。獲取真實客戶資料需要成本投入已經是一個行業共識，通過免費服務獲取的資料一般而言不具備可信度是已經被證明了的。第二是數據檢測和行為導向的成本，我上次也提到了，把數據檢測的技術難度什么的給一些廣告公司解釋殊無必要，對方也不感興趣，直接折算成檢測成本很簡單，第三方檢測的價格早就是基本透明的了，騰訊的廣告報價按照流量折算下來比檢測成本和精確導向投遞的成本都要低，就這一點而言怎么做第三方檢測和精確定向？第三是深入的行為跟蹤分析的成本，騰訊瀏覽器有一個“誰與我同在”的項目，其實可以看作是一個訪客行為跟蹤的模塊，我們可以把使用騰訊瀏覽器的客戶群當作一個網上訪客的樣本，這個樣本的容量相當驚人，比netvalue那5000個點的采樣數量上多的太多了，當然這個樣本本身具有偏差，但是由于所有采樣方式都不能避免偏差，這種采樣對于部分數據挖掘工作是有意義的，但是騰訊也沒有做，這也是存在成本問題。
有成本問題就有回報問題，騰訊付出這些成本，最直接的想法就是能夠提高單位點擊的質量，提高騰訊廣告品位，可是這又面臨一個大問題是我以前忽視的，騰訊是目前國內舉足輕重的網絡廣告載體，他提升了質量，提升了單價都很好，但是并不是說他提升了質量就能夠用更高的價格賣出去！換句話說市場需求沒有的達到這種程度，付出了成本而得不到回報，馬化騰是不會犯這個傻的。