关于大数据应用的经典案例，当属“啤酒和尿不湿”的捆绑销售。

　　沃尔玛美国一家分店的营销经理对超市货品的销售数量进行跟踪，发现了一个奇怪的现象：啤酒与婴儿尿不湿的销量在周末总会出现成比例增长。

　　通过全天候观察及数据分析，谜底水落石出：啤酒和婴儿尿不湿多为25-35岁的青年男子在周末采购，他们的孩子尚在哺乳期，而他们则是接到了夫人的“圣旨”--下班后带尿不湿回家。周末是美国体育比赛的高峰期，啤酒恰恰是观赛的“最佳伴侣”！

　　营销经理深受启发，他调整了卖场内物品的摆放位置，将原来相隔很远的妇婴用品区与酒类饮料区的空间距离拉近，减少顾客的行走时间，将啤酒与尿不湿摆放在一起，同时将牛肉干等下酒食品集中于此。全年营业额由此增加了几百万美元。

　　大数据的应用，尤其是移动大数据的智能化应用，目前在国内的情形如何？移动DSP平台如何与数据来源方展开合作？又如何与媒体方开展DMP平台建设？日前，国内专业移动DSP、DMP企业蓬景数字与易车网、中国电信做了一场深度对话，为同行指点迷津。
 

郭  霞  蓬景数字董事长

苏永刚  蓬景数字技术中心总经理

邵京宁  易车网总裁

王兴刚  中国电信云计算公司副总经理

　　国内目前移动程序化购买的困境

　　移动互联网广告超越PC，就意味着人和营销手段之间的关系进入新的时代。但是目前在中国，移动程序化购买存在一些困境：

　　1、独立DMP角色仍旧缺失。在流量采买过程中，国外媒体会将当前的场景以及人的属性，这些非常有意义的信息尽其所能地在广告流量中发送过来，但是国内媒体能够做到的非常少。

　　2、媒体资源非常分散。这与国内产业生态有很大关系，大家不太愿意分享自己的数据，而且越大的媒体越希望将广告流量通过自己的努力创造更大的价值。但是，DMP需求方就会面对越来越多的媒体，各媒体遵从的标准不同，对于优化和推荐造成困难。

　　3、DSP模式有失中立性。商业利益的保护无可厚非，但同时应该考虑到在选择广告投放的媒体资源时要科学、合理、透明，不具有偏向性。

　　解决移动程序化购买的现实问题

　　蓬景用多元化技术解决移动程序化购买的现实问题：

　　1、通过和广大数据来源方展开合作，获取更多的用户数据。蓬景的DMP处理平台是公立平台，通过与设备商、运营商合作，尽可能多地覆盖用户的上网行为，做好标签和分析的同时，也非常愿意与广大合作伙伴分享。

　　2、蓬景的数据分析能力精深。譬如汽车业务，能够根据以往个人用户画像能力，分析家庭成员构成，做家庭画像，解决客户遇到的困难。

　　3、与媒体展开DMP平台建设。广告流量对于人的识别非常重要，但是某些媒体在做程序化购买时会遇到价值无法充分体现的情况，在推送某一个产品的时候，一个非常有价值的人，可能被淹没在海量流量中不能被DSP识别出来。蓬景与媒体开展DMP平台建设，就是要挖掘这些有充分高的价值的个人，帮媒体优先变现。就像花生油的压榨，头道精选能实现最大的价值。

　　4、规避流量偏差或者合理清洗流量。我们目前确实监测到非常不合理的流量，这是有些APP开发者故意而为，很难找到合理的方法回避这个问题。我们运用运营商数据做两个工作：第一，识别这个人有真实上网的行为，但是广告请求不合理。第二，该人的地域分布和中国人口分布、以及运营商设备分布存在明显偏差。我们会分析偏差引入原因是什么？看能否规避偏差或者把流量合理的清洗。

　　5、提供个性化的用户解决方案。客户对于广告的需求非常多样，单纯的APP广告无法满足他们的要求，所以蓬景在选址服务上授权给客户提供丰富的支持。今年是奥运年，蓬景会做一些时效性的营销活动，帮大家解决体育年的要求。

　　数据分享的特色服务和产品

　　蓬景数字创立之初就致力于汽车、金融、旅游领域做移动DSP。我们发现客户对于自身数据利用的愿望越来越强烈，与各个客户实现第一方数据平台，不但可以解决企业CRM利用的问题，也希望用数据分享和数据分析能力与大家展开丰富的合作。易车网属于垂直行业，在汽车行业具有权威性；中国电信的数据是全国性的端口数据，是底层数据基础。我们通过和广大数据来源方展开合作，获取更多的用户数据，提供个性化的用户解决方案。

　　易车网主要做汽车垂直互联网业务，有一套服务于行业和市场的数据体系--易车指数，包含易车平台多个终端运行的数据结果和数据趋势。我们内部做加工整理，形成产品化的数据结果，将公众版输出给用户，供用户选择产品的时候做参考；将专业版输出给企业，供企业在做营销和市场投放决策的时候作为依据。这些数据极大便利了消费者的选购行为和厂商广告、营销投放决策。从中可以窥探市场变化的风云，预判未来趋势和走向，是很有价值的数据分享案例。

　　中国电信拥有1.4亿用户，无论用户规模、数据体量都相当庞大，目前已经开发4类数据产品：运营固话服务；金融行业的风险防控服务；垂直行业的数据分析报告服务；利用移动通讯特点、利用位置信息宏观分析推出区域洞察服务。可以实时计算出所有在道路上的行人、自行车或者汽车的行进情况，特别是更广区域，比如高速公路和国道拥堵状况都可以实时分析。中国电信与高通公司提供实时交通服务，在原有城市社区基础上，把省道、国道、高速公路加进去，提供更广泛的区域城市服务，包括旅游、规划等方面都可以提供很好的数据支撑。

　　数据产生跨界应用的需求

　　国内对大数据的应用从市场来看，还处在早期发展的混沌状态，大数据还需要一定的梳理：一类是底层数据，比如来自运营商的数据；一类是经营性核心数据，它的开放程度完全不一样；再一类是公众能够接触到的，对某些核心业务主体不是很重要的数据，我们叫碎片化数据。真正使大数据变现，需要对数据市场进行体系化建设。

　　自大数据概念提出以来，大家都有不同的体会，我更喜欢“啤酒和尿不湿”，以及“Google分析非洲传染病”的案例，我们把这两个例子叫传说，这实际是大数据分析的结果。沃尔玛充分利用了自己积累下来的数据，其实，不在于大数据获取，而在于大数据经营。首先基于数据经营、营销理念，才有可能利用好数据。我们在近三年探索中，摸索出一些规律，与易车网有很多沟通，希望第三方数据与第一方数据结合，包括汽车网站、汽车厂家、销售公司、4S店等结合，创造出更大的价值。

　　以汽车行业解决方案来讲，易车网贯穿前端和后端、供给方和需求方两个层面，做得非常好。蓬景也非常希望在汽车领域与易车和电信数据源做匹配，寻找市场需求，构建健康化、广泛化、标准化的平台。

　　打通ID实现数据1+1大于2的价值

　　ID打通必然有用户隐私问题、安全问题，这些不是不可以解决。我们做的不是数据买卖，更重要是如何形成数据产品给客户提供服务。比如4S店需要的是，我如何面向我的目标客户进行推广，而不是目标客户所有个人信息。我们要理解数据产品服务对象的真正诉求是什么？我们有什么解决方案能帮他完成，这才是大数据产生的真正作用。大数据一定会成为未来社会的基础设施，任何一个企业想成功或者生存下去，必须基于大数据服务。

　　任何一个经营主体都有基于自己经营主业产生的大数据，贡献出来是大数据，不贡献出来是机密，只对自身有价值。数据交集或者直接交易数据没有任何意义，必须转化服务，最终靠服务和产品溢价。之所以要做数据分析，是最终能够提炼和孵化出对消费者或者对某一个领域的商家有意义的产品，这才算产品闭环价值链，才算把1+1大于2的事情做完。易车与蓬景数字在业务上的摸索有了阶段性成果，根本出发点也是践行理念：一定把大数据真正作用于行业或者贡献给消费者。