广告行业变局关键词（二）——数据

上文说到对于广告公司而言，当下最显而易见也最重要的技术，可能就是“数据”。即对数据的收集、存储、调用、分析及应用的一系列意识和能力。

本文作者：云思科技 VP 诸彦杰

在我看来，广告公司的进化，呈现出这样四个阶段：1）资源驱动、2）策略驱动、3）数字驱动、4）数据驱动。（当然，这只是指一家传统广告公司的一般进阶规律，不是所有公司都得从第一阶开始步步进阶，比如很多数字营销公司生来就在第三阶。）

第一阶资源驱动阶段，大家并不陌生。今天广告公司排行榜靠前的老牌本土公司，大多都是作为媒介资源的broker发家致富的。这一阶段听着逼格不高，但挣钱容易，并且该模式时至今日仍行之有效——跳脱出广告，这其实是商人在三百六十行的通行模式。

第二阶策略驱动阶段，典型就是过去三十多年进入中国市场的国际4A，以及在第一阶挣到钱并求可持续发展而进阶转型的本土公司。大家拼洞察拼策略拼创意拼执行拼ROI承诺……通过比稿赢下客户，然后为客户提供专业服务。策略驱动型公司从组织架构到运营模式都是当下行业中的主流。

第三阶数字驱动阶段，指的是成为数字营销见长的公司。消费者媒介接触习惯和广告主预算分配的改变，使得数字营销的重要性无需赘述。过去十年间，不少主流广告公司顺利地完成了数字化的转型，一些数字营销起家的公司也在市场中占据了一席之地。

好了，让我们进入正题。这第四阶到底具体所指？“数据驱动”相对于“数字驱动”的区别在哪里？

对于这个问题，处于第一、二阶的可能读不懂问题——figure, digital, data傻傻分不清楚；处于第三阶的则可能立马有了共鸣。

广告公司要进阶到“数据驱动”，得解决两个问题。

首先，得有数据

今天，在营销领域的大舞台上，4A们已从舞台中央最耀眼位置逐渐向边缘淡出；占据中央的，是Google，Facebook，及国内的BAT们。一个重要原因是，他们都坐拥海量用户，这些用户在他们的平台上每天的一举一动都成为数据被记录下来，以供各种可能的调用、分析、应用。这几乎使得他们在观测消费者时在视角上升了一维。使得他们在获取洞察、制定策略、执行投放、评估效果时的能力都得到了升维般的提升。

据eMarketer最新数据显示，今年BAT三家的广告收入将占到中国数字广告市场规模的60%。该比例将在2018年扩大至67%

DT时代的今天，广告公司有个很大的困扰，就是自己没有数据。

关于这问题，和某位其公司及自身认知还处在第二阶的资深广告人说起时，人家说我们每年花几百万买买CTR、新生代、艾瑞的数据啊；问某公司负责数据分析的朋友你们平时数字媒体上的投放数据都积累下来吗？人家说积累啊，然后打开一看：原来就是把每次投放中每家媒体给到的投放效果数据的excel未加任何处理地全部存放在一个大文件夹里……

靠购买或者自身一波波投放中积累，只能获得小量、“截面”的数据，很难建立自己的数据资产。

对广告公司而言，要积累自己的数据资产，比较现实的方法还是与大数据拥有者（big data owner）开展合作。比如获得能满足自身业务需要的平台方的商业数据API接口；资本层面的投资与被投资，与数据拥有者成为一家人；与那些因体制、行业等原因也需要外部力量来共同挖掘自身大数据价值的平台方深度合作（如通信运营商）……

除了那些平台级的大数据拥有者，客户也可以成为广告公司宝贵的数据资源。其实有些甲方的数据运营的意识和能力可能比广告公司自己要强很多（比如你有电商公司的客户，或是那些CRM方面深耕多年的500强大企业）。不过，要让客户乐意向你开放数据，首先你在客户眼里得是个长期合作、值得信赖的partner——而不是只被当作一个执行者，而客户也认为这样做确有助于营销ROI的提升（如找到更多类似profile的潜客；转化率更高的重定向投放等）。

广告公司们需要做的不是盛几脸盆水放着，而是接上一个随开随有的自来水龙头。你的数据未必能覆盖整个consumer journey，也未必能拿到人家平台的全量数据，但你能拿到的数据是“活”的，是每天、每时都在更新的，那就必有价值可挖。

当然，一家广告公司缺乏数据资源，也未必影响它在数字营销业务中取得不错的成绩。比如你家的minisite、H5做得棒，有丰富的社会化营销实操经验，有网红资源等等。但是，在DT时代的今天，这些不足以成为一家大型广告公司的核心竞争力。你要小而美，挣设计和运营的辛苦钱，没问题；但想要重回营销大舞台的中央，那就还得向着“数据化”进阶。

其次，得有人

要具备数据的收集，存储，调用、分析及应用这一套完整的能力，广告公司需要来自于广告行业外的新鲜人才。这就会出现两个新问题，怎么招到运营数据的人才；以及这些来自另一个星球的物种怎么与广告星人共处共事。

一些传统广告公司的CEO对此的解决方法，可能是给公司的research部门或IT部门增加一两个head count。这种在既有的组织架构、薪酬体系下添员的方法很难凑效。

我一好友在某家介于一二阶之间的大型广告公司担任消费者研究部门的负责人。该公司CEO针对自家的业务擅长领域想自建一个“XX价值评估体系”的东西，于是把业务部门、研究部门和IT部门拉一块开会再开会，希望依靠内部的人力解决。（业务部门提需求，研究部门设计产品，IT部门开发和运营。）我跟朋友说，你们的IT要真能把这个数据产品做出来还能用，他可以去互联网公司找一份薪水翻三倍的工作了，干嘛还待在广告公司平时耗费大半时间做helpdesk的工作呢？

今天还在广告公司的小伙伴环顾四周，会发现很多老同事已纷纷跳去各种互联网媒体平台——往往你一打听人家的package，还会不禁补一句“你们还招人吗？”广告行业的人才正大把向互联网行业流动，在这样的大趋势下，要将优秀的数据人才逆流招入麾下，得付出高昂的成本。（一个靠谱的攻城狮比你一个AD要贵这事儿咋整？如果你需要的是建立这样一个大团队又该咋整？）这必然得上升到公司战略层面的决策，才有可能有足够的资源和动力去推动此事。

郑香霖，原实力传播大中华区CEO，国内广告界的大佬级人物。于14年时加入腾讯任副总裁

数据团队组建后，这些来自另一个星球的物种怎么与广告星人共处共事，也会成为一个问题。（曾经在某互联网公司工作时，走入广告销售人员的楼层和与信息系统部所在楼层，整个从视觉、听觉甚至嗅觉上的感知都大不相同。）这两类人的思维模式和语言系统完全不同，很容易在工作中出现类似“阳春三月，穿短袖T与羽绒服的两人檫肩而过，心中都默念一句傻X”的局面。

这沟通问题不仅存在于基层，高层在管理数据团队时也可能碰到。传统广告公司的管理者，管理技术团队时会碰到管理业务团队时完全不同的困难。比如，针对你自己下达的任务，你可能没法对技术团队将之实现所需的时间、提交物的质量做出准确而公允的评估。

一家传统广告公司如一步步努力，成功进化到“数据化”阶段，其office文化和风格可能会发生许多有趣的变化。