面对数字广告危机，尼尔森如何让营销价值最大化？

　　摘要：导致品牌与效果之间不明朗的原因在于，在数字媒体上打广告，最后的效果很难衡量，要么用传统的市场研究方式，要么用一个简单的方式看引进了多少流量。而数据早已成为品牌主下决策时“看数据说话”的关键性指标和依据。

　　如果说在去年戛纳，代理商们因互联网科技巨头以“隐私”、“安全”等各种理由不提供完整的广告投放数据而有诸多抱怨，那么今年看起来一切顺遂多了，因为大家有了一个共同的目标 —— “实效”，所谓如何把钱花在刀刃上。

　　关于广告效果，数英去年就曾与数据专家尼尔森就数字广告投放的衡量标准进行了探讨。据行业报告显示，去年 2016 年整个中国成为全球唯一一个在数字广告投入上大幅超过电视广告的国家。而数字营销的投资回报率 ROI (Return On Investment) 这几年变化趋势却是直线下降的。刚好之前有份针对所有广告主的研究表明，广告主目前最困惑的问题是什么?既不是碎片化时代的媒介计划有多复杂，也不是每天层出不穷的新的营销形式。排名困惑榜第一名的是：越来越多的钱分配在数字营销上，究竟有没有一套实用有效的方式去衡量广告投入的效果?

　　作为监测业的百年老店，今年六月尼尔森与微博达成深度数据合作，七月则正式与京东合作推出大数据产品“精投魔方(MTA)”，目的在于通过精准的监测结果，利用尼尔森科学且实用的评估体系为中国广告主着力解决广告预算里“被浪费的那一半”究竟去向何方。

尼尔森中国区总经理Vishal Bali(韦劭)

　　而了解“钱花在哪里”也一直都是数字广告时代给营销人带来的一大红利，那么这家绩效领域的巨头在对数据进行监测，链接和共融后，将为广告主，以及整个行业带来的能量和价值是什么?数英网就此特别与尼尔森中国区总经理Vishal Bali(韦劭) 以及尼尔森中国副总裁丁玎 Tina 聊了一聊。

　　链接数据，打破“数据孤岛”

　　打破数据孤岛，从数据的链接开始，这需要所有大数据拥有者的共同努力。尼尔森可以作为一个中枢机构，把不同的数据伙伴聚拢在一起，最终目的是，提供更大的商业价值。

　　在以数据为驱动的营销时代，数据早已成为品牌主下决策时“看数据说话”的关键性指标和依据。而当越多人认识到数据的价值时，与此同时产生的现象是“数据孤岛”的增多 —— 对于大数据拥有者而言，若无法对孤立的数据进行有效的分析或打通，那么这个大数据其实只是体量上的大，很难真正推动商业价值的“大”。

　　相当于你拥有金矿，却不知怎么把金矿的价值开发出来。而拥有百年数据经验的尼尔森，刚好就是一位专业的金矿挖掘者。之前，尼尔森中国副总裁林文达曾向数英这样解释尼尔森在行业中的第三方中立定位：

　　尼尔森的职责是给出数据背后的洞察来帮助广告主与媒介代理公司做好营销。我们帮助广告主去了解他们在过去的几年里，花了多少钱在TV、在数字、在户外、在纸媒、在各种市场营销的渠道上，然后根据我们的数据模型去算出他们每一种营销投入的回报是多少。

　　接下来，我们把这个洞察给到客户，给到他们的媒体代理公司。根据这个结果，他们就可以计划如何分配钱，推断会有多少的产出。所以尼尔森其实是提供数据与洞察，不是真的去帮客户去做计划。尼尔森在中国只做广告监测测量工具，不做任何广告投放产品，所以尼尔森不会同时做广告投放和流量监测，力求做最公正的第三方监测平台。

　　随着数字广告投放量不断向移动端迁移，媒介广告渠道的复杂和分裂，对于这些碎片且庞大的数据，究竟该看什么数据?哪些数据是有价值的?理所当然成了广告主最大的困惑。如何打破数据孤岛，发挥数据的价值，是整个行业需要思考和解决的问题。“不过可喜的是，现在越来越多的大数据拥有者开始意识到这个问题了。”尼尔森中国副总裁 Tina 直言。

　　作为一家以大数据为核心能力及产品的平台，尼尔森独立且不带任何偏见的第三方角色，在行业发展中起到了积极的表率。1984 年扎根中国至今尼尔森致力于本土化，并在中国推出“数字广告收视率(Digital Ad Ratings，下文简称‘DAR’)”。简单来说，DAR 所看到的是广告所触达的人群，解决的问题是媒介投放的广告触达，这就是对数字广告有效性衡量的第一步。2015 年开始尼尔森在中国先后签下腾讯与微博，打通国内最大的两个社交媒体平台(QQ 与微博)，这让尼尔森在触达的基础上加入了更多的数据标签，目前 DAR 也正在被越来越多的中国广告主认定为业界统一的广告活动测量标准。(数英也专门与尼尔森就 DAR 进行了探讨《在传统领域之外，尼尔森也想让它的数字广告监测方法成为行业标准》)

　　继承包了腾讯和微博庞大的消费者数据之后，尼尔森中国在今年 7 月与京东合作推出大数据产品“精投魔方(MTA)”(下文简称“MTA”)。该模型由尼尔森在美国用了两年时间与斯坦福大学共同研发，进入中国后经过半年多的测试，根据对本土市场的认识，优化并调整了 MTA 归因模型，可以说经过了市场的验证。

　　这项合作使得尼尔森能够链接站内外全覆盖广告投放的能力，通过独特的用户 ID 进行精确匹配。消费者在线上买了什么?实际的线上购买链路是怎样的?作为第三方数据监测机构，尼尔森实践的是，链接线上线下最终销售数据，监测站内的哪些广告点位消费者看了，哪些对消费者是有影响的。与此同时，对于站外数据，一定程度上与 DAR 进行结合，监测站外有哪些广告触达了哪些人群，这些人群最后在京东上有没有发生购买。通过这些数据，还原一个站内、站外消费者购买的全链路。

　　其实在尼尔森 MTA 归因模型之前，市面上有很多市场研究机构也在探讨多触点归因。然而，尼尔森独此一家的核心优势在于，就数据基础而言，尼尔森“精投魔方”真正基于京东 2.365 亿的活跃用户，并且使用精确到秒的消费者“实际购买”数据去做归因，值得一提的是，MTA 能够做到跨品类的数据集合 —— 可以说，这是尼尔森在行业中里程碑式的首创之举，同时也是在囊括了中国最大的两个社交媒体平台之后，尼尔森中国在本土化开拓上的又一个进程。

　　解决消费者“看”和“买”之间的重要关系

　　对于营销人而言，现在很多时候不仅要懂市场，最好能懂数据、还懂技术，各个角度需要不同的技能组合在一起。所以，我们就需要变成一个真正理解消费者的科学家。

　　尽管近几年数字营销 ROI 逐年下降已成事实，然而据相关统计，品牌在移动端的数字广告花费仍占不小比重。跟着感觉走先投了再说，是目前大多数品牌主对于数字广告投放的真实写照。明明跟进所有热点、所有营销玩法，KPI 指标都不错，但为何就是没有明显的销售增长?

　　“在线上线下融合的新零售时代下，市场复杂度在增加，消费者行为亦愈发多变，整个消费者决策链不是线性的过程，是跨越不同营销平台、不同设备终端，和不同时间节点的一个网状复杂结构。虽然线上线下是完全不同的市场，但彼此又互相影响。除此之外，目前整个互联网，它的思维、它的方式是迭代式的，这也是一个难点。所有产品的生命周期、创新周期都大大缩短，今天的产品可能一个月生命周期就过了。所以对品牌来讲，怎样快速地把在品牌上的投入以一种最后销售变现的方式展现出来，这样的链接会越来越强烈，也是挑战。”Vishal 和 Tina 解答道。

　　面对业内共同的痛点和难点，就迫使营销人借助各种工具更仔细地研究如何优化投入，更好使用营销预算。根据 Vishal 和 Tina 的介绍，除了尼尔森的第三方角色以及先天的产品优势，在高质量的数据样本库下，通过 MTA 对线上购买平台的数据监测，可以从三个方面着重解决消费者“看”和“买”之间的关系：

　　1、从“碎片”到“链接”。

　　第一步，MTA 能够链接站内站外，全链路图景还原真实消费者决策路径。从站内购买，把整个体验过程往前追溯，去研究站外哪个流量入口对品牌和产品最有效?其次，链接不同设备终端。MTA 基于京东唯一的用户 ID，结合技术能够精确做到用户的跨屏去重。解决广告主对于预算投在哪个设备终端?哪个投资组合最合理?第三步，链接“历史现在”。为什么时间的维度也重要?说及此 Tina 列举了一个真实案例，来揭晓两个不同触点的结果。

　　触点 A 用户，购买了三个我的产品。

　　触点 B 用户，购买了一个我的产品。哪个效果好，大家会说触点 A。

　　那现在把时间的维度加上去，再去了解触点 A 和 B 的消费者行为轨迹。结果发现，触点 A 用户属于习惯周期性购买，即忠实的老客户。而触点 B 用户在过去一年都在购买我的竞品，当接触到触点 B 的广告投放后，他转化了购买了我的商品，所以就我们而言，触点 B 的价值更大。

　　2、从“模糊”到“清晰”。

　　首先，基于 MTA 全景评估，通过调整投资点位组合，从而发挥多触点助攻。其次，从“模糊的消费者路径”展现“清晰规律”。就尼尔森数据监测，对同一品类，三个月之内的消费者购买路径就高达一万条。经过分析，这些路径中仅 35 条贡献了超过 85% 的销售收入，所以营销人聚焦这 35 条路径就可以。下一步，通过尼尔森 90 多年经验的数据建模模型，经过计算便可看到清晰的“单点效果”，即 35 条路径上的不同触点，对于销售的 ROI 贡献分别是多少。

　　3、从“监测”到“行动”。

　　MTA 的精确算法能够帮助广告主保持现有预算的情况下，通过全景数据监测，优化点位的资源分配，让广告主及时对投资组合进行调整，从而达到销售目的。之前某品牌主根据 MTA 分析结果，对站内的现有资源进行了优化，最终在不多花一分钱的情况下，销售提升了 60 %。通过清晰的监测，尼尔森能够给予指导性的决策和规划，最终为广告主实现优化和销售。

　　高效、透明、清晰、明确、不浪费，是 Vishal 和 Tina 在聊的过程中多次对尼尔森 MTA 监测以及优化结果的强调。通过以上三方面入手，这一完整的数据解决方案为品牌主的销售目标提供了有据可依，有迹可循的科学支持，一步到位解决“看”和“买”之间的重要关联。

　　这一切在技术的加持下，最终会给品牌主带来怎样的真实价值?一个简单的 ROI 能说明所有问题吗?Tina 从很实际的层面解答了我们的疑问 ——

　　第一点，尼尔森把简单的数字做到高质量，这时候的 ROI 不再是过去的曝光、点击的中间状态的衡量标准，而是做到最后真正的销售总量。同时，不仅仅是总量，还可以告诉你销售增量。如果我不投广告，这个销售是不是也可以做到?销售增量一定程度上就是回答这样一个问题。我们可以告诉你哪些是基础销量，哪些是多花一分钱就能获取的额外的销售增长，就是销售增量。

　　不仅停留于此，还可以告诉你销售质量。这个销售是不是我投入之后带来的回报?那么它能够持续多久?所以现在大家不说流量，而是流量沉淀。尼尔森能做到的不仅是 ROI，继续深挖之后可以发现，究竟销量是由哪一群人贡献的，这些人是新老客户、因为打折促销、还是对我品牌有兴趣...这些都是制定营销策略的数据关键点。

　　这也是为什么我们需要数据的力量，通过数据与人工智慧的互联，尼尔森正在帮助营销人一定程度上回答那个令人纠结的终极问题：究竟预算里被浪费的 50% 去了哪里， 同时如何可以把我所投入的预算发挥到最大化。

　　为实现真正的“品效合一”

　　大数据时代，每个人都好像在数字世界里导演一部电影。尼尔森将这些有效的轨迹链接在一起 ，把每个人的消费行为链接起来，那么现在大家所期望的“品效合一”就是有可能实现的。

　　当我们回顾营销的衍生趋势，从一开始的大众营销时代、精准营销时代，到现在追求的品效合一。整个市场对数字广告评估从 GRP、流量、触达率、目标人群命中率，到如今品牌与销售兼顾的理想状态，市场期望值不断攀升。

　　这时，品牌主意识到无止尽地投广告和烧钱不能解决根本问题，他们迫切需要注重实效、品效合一。就过去而言，品牌的成长与实际效果的转化在执行上并不可控，有时打品牌与做效果两者在执行上甚至背道而驰，也就是说，这个广告到底是打品牌还是做促销，这两点永远是分开的。

　　导致品牌与效果之间不明朗的原因在于，在数字媒体上打广告，最后的效果很难衡量，要么用传统的市场研究方式，要么用一个简单的方式看引进了多少流量。但事实上，因为都是一个个独立的个体平台，彼此没有链接，因此很难去统一衡量 —— 摸不清投放时重要且有效的发力点在哪，自然也就得不到客观有效的结果。

　　对秉公职守的尼尔森而言，第三方角色赋予了行业更正面的意义。不论是 DAR 或 MTA ，尼尔森有个纯粹的目标，做广告主最客观公正的数字广告监测评估，以及在监测的基础上最大程度优化并提升 ROI，将数据价值充分变现，帮助广告主更有效、更高效地分配广告资源，实现营销目的。

　　当然，在构建一个营销理想国时，碰到的挑战会比你想象得更多。在整个数字生态系统中，“数据孤岛”仍会存在，但仅凭各家孤立的数据难以精准地找到目标消费者，造成广告投入的严重浪费和效率不高;复杂的行业变化与融合正在发生，“电商媒体化”和“媒体电商化”趋势，让品牌主在面对品牌营销、电商营销以及绩效营销这些来得比以前更迷惘;不同监测平台五花八门的计量单位提高了使用者的学习成本，更大大降低了其本身的公信力...数字广告行业，是否真的能有一种“通货”可以获得所有人的信任?

　　“这是尼尔森想要去做的。作为一个第三方正确的衡量体系，我们希望能够让广告主、媒体代理和广告平台这三方站在同一个平台上说话，用同一个监测系统去看各自的表现”，聊及此“雄心壮志”，两位高层继而分享了尼尔森在中国市场的发展，同时表达了对产品的自信：

　　尼尔森将全球一些好方法移植到中国，并进行创新以符合中国消费者和客户需求的本土化量身定制。目前与京东合作是迈开打通线上购买平台的第一步，尼尔森也会积极开放，开诚布公与其他数据平台、电商平台进行合作，一定程度上“精投魔方MTA”不仅适用于京东，亦适用于所有可能的数据平台。

　　而尼尔森基于数据建立相应的衡量标准 DAR 和 DBE，能够对投放前提前规划、投放过程中持续监测，用相同的投入金额触达更多目标群体，以提高精准率并不断实现优化。每次合作后，尼尔森将完整的数据提供给客户，包括实体数据，以及虚拟化的数字数据分析。可以说，有效可靠的数据监测系统是广告主准确洞察整个市场的最好利器。

　　然而，如今数字世界的复杂性若单凭有意识的品牌主，或是尼尔森单打独斗去做些什么还远远不够。

　　无论是广告主、代理商，数据拥有者、拥有数据分析能力的第三方、或是技术也好，在变化即是常态的数字时代下，每个玩家各司其职的同时，更要利用自身优势与不同伙伴合作融合在一起，只有互相帮助才能推动行业往更加透明、科学、健康的方向去发展 —— 这是尼尔森在前进的目标，也终会是行业各方为取得双赢或多赢的结果，从而共同努力的大势所趋。

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