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大数据分析人才,π型营销人最抢手

[日期:2015-04-10] 来源:中国大数据  作者: [字体: ]

    广告数据是整个大数据领域应用在营销用途的一种,因而同样具备大数据所具备的3V特性,也就是资料量体庞大(Volume)、结构多样化(Variety)以及资料产生与更新频率极为快速(Velocity)等叁大特性。

    但具备3V特性的资料本身仅仅是大数据的狭义范围,大数据必须要配合资料存储与分析技术,才能够被有效使用,而更重要的是需要有一群具备资料分析能力的优秀人才,并透过专业分工与流程管理的组织结构,进而提昇使用效率与数据价值。

大数据分析

    广告平台产业链俨然成型

    就网路营销服务与广告数据而言,技术环节已经由众多优秀的系统平台业者所克服,包含面向广告主的需求方管理平台DSP(Demand Side Platform)、面向媒体发布商的供给方管理平台SSP(Supply Side Platform)、以及作为重要支援角色的巨量资料管理平台 DMP(Data Management Platform)。

    其中有提供完整解决方案的Google、Facebook,专注于发展单一系统的聚效MediaV、Vpon、Criteo、MicroAd ,或专精于自动化程序的Vizury、Appier等等,这些优秀DSP/SSP/DMP业者所建构的产业链,已经可以在各个技术环节上发挥广告数据的价值。

大数据分析

    广告数据团队如何找?π型营销人成下一波市场新宠儿

    但优秀的广告数据应用团队,始终是产业链供需两端难以克服的难题。广告主与媒体发布商了解到投资数位新媒体的急迫性与巨大价值,即便众多功能强大的DSP/SSP/DMP系统可供挑选,却仍然无法于企业的营销执行面、策略面乃至整个品牌价值营造,充分运用广告数据的价值。

    其关键塬因在于,能够善用广告数据的营销人,必须是同时具备广告营销的创新思维、以及数据分析解读与数据呈现能力的跨领域人才,ADPartner定义其为因应网路新媒体而生的π型营销人。

    「π型人」泛指在职场上具备两种以上的专业能力,并擅长整合与沟通的跨领域人才。而要擅长广告数据应用的π型营销人,必须在掌握营销知识与经验的同时,还具备广告数据应用的能力,并以沟通和协同作业能力达成跨领域整合。

    就本质而言,广告营销强调创意与发想,要有效应用广告数据,则需要逻辑分析能力,因此企业人力资源的实务上,要培养大量的π型营销人实有困难,这时唯有透过管理制度建立一个由各领域专业人士组成,并能通过沟通而有效分工的团队组织来实现。





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