對品牌而言，數字時代，數據在某種意義上就代表了用戶，品牌分析數據，目的就是讀懂、贏得用戶。但問題是，現實中，散落的數據等同于零散的信息，彼此之間并不互聯，無法連貫描述用戶行為，也就無法上升為知識和洞察，更無法應用到商業場景中形成智慧。

面對數據洞察的痛點，6月27日，個推創始人兼CEO方毅出席了G-Media2019峰會，與數百位品牌主高層以及資深數字營銷專家，就用戶洞察與廣告投放如何走向數據化進行了深入交流。

個推以消息推送服務起家，成功服務了包含人民日報、新華社、新浪微博、京東、滴滴出行等在內的數十萬APP，由此沉淀了海量數據資源。截至目前，個推SDK安裝量近400億，覆蓋設備近40億。基于龐大的數據體量，我們通過大數據技術，對用戶線上行為偏好和線下活動場景，進行了全面而深入的分析，并形成了豐富的畫像標簽，為數據洞察奠定了堅實的基礎。

據方毅介紹，個推在數據方面，秉承“數據沉淀-數據中臺-數據應用”三步走原則，實現了數據從信息到知識最后轉化成商業智慧的過程。

在個推眾多的大數據服務中，方毅在會上重點介紹了品牌DMP服務——個燈數盤，并列舉了個燈數盤在垂直人群行業和大眾消費品行業的不同打法。

對于汽車、母嬰、奢侈品等垂直行業的品牌主而言，營銷的核心訴求就是找到真正的消費者。

在汽車行業，有一個有趣的段子：如果你想知道瑪莎拉蒂真正的潛在用戶，就在4S店門口，看那些提車出來的人是不是你想象中的用戶。我可以告訴你，完全不一樣。

人海茫茫，品牌主如何才能精準找到目標用戶？從大數據角度分析，垂直行業的目標人群，往往擁有很多顯性特征，個燈借助算法技術，對這些特征進行充分挖掘，再通過標簽的形式，將特征轉化成品牌主容易理解、帶有真實消費者“溫度”的營銷語言。目前，個燈數盤已擁有數千種的標簽，且這些標簽都是基于用戶真實的行為偏好得出，全面而客觀。品牌主通過不同的標簽組合，實現目標人群的精準定向。

鎖定目標人群后，下一步要做的就是利用look-alike算法進行人群擴量，以找到更多的潛在目標人群。個燈數盤依托個推海量的移動端數據，為品牌尋找相似用戶提供了豐富的線上線下特征數據支撐，以及足夠寬廣的用戶池。今年5月，個燈數盤幫助某歐洲奶粉品牌，對30萬會員人群進行相似人群擴量，最終生成了一個3000萬的人群包。在確保精準的前提下，助力品牌影響更多的潛在目標人群。

此外，個燈數盤還提供智能流量篩選服務，能夠幫助品牌對媒體流量進行優劣排序，讓數據真正驅動廣告投放。說到垂直行業的廣告投放，方毅建議品牌主采取反復觸達的策略，加強消費者的品牌認知，提升有效轉化。

對于日化等大眾消費品行業，營銷則需要換一種打法。和垂直行業的客群有所不同，大眾消費品的客群更加泛化，即一個產品可以賣給所有人，而同時又具有細分化和個性化特點。“對70歲的老人和00后的大學生投放同一個廣告，肯定是不合理的。大眾消費品的營銷核心是對用戶進行分群聚類、區別對待。”方毅如此說道。

在服務大眾消費品牌過程中，個燈數盤通過數據勾勒出目標人群的特征，根據不同的特征表現對人群進行劃分，并通過基礎屬性、興趣愛好、媒體習慣等不同的維度進行充分舉例，進一步豐富人群故事。不久前，個燈就幫助高露潔對旗下某款電動產品CRM系統中的已購用戶進行了人群聚類分析，將目標消費者劃分為五類群體，并詳細羅列了每一類人群的特點，讓品牌主可以很具象地知道，應該用什么樣的方式和內容去給消費者種草。

如今，從BAT到互聯網各垂直領域巨頭都在關注流量運營。作為品牌的必爭之地，站內往往是核心流量來源，然而其競爭呈現飽和的紅海態勢，品牌獲取流量的成本成倍攀升。很多品牌主陷于站內的流量惡性競爭，突破不了增長的疲態。對于他們而言，將眼光轉向站外，率先在廣闊流量藍海中掌握核心優質流量，才是破局之道。

個燈數盤擁有海量的站外數據資源，通過人群洞察和智能選量等方式，助力品牌從站外精準引流。

數據營銷如今已是一個高度競爭的領域，品牌主、代理商、DSP供應商、媒體方、監測方，各種角色和職能也有各自的精細化定位，大家各司其職，實現共贏。整個營銷環節中，個推以第三方DMP能力為立足點，為品牌主提供數據前驗服務。只有做好投放前期的數據驗證，品牌主才能實現更加完整的用戶洞察，從而篩選更加優質的廣告流量。

當前，數據營銷3.0時代正從之前的“移動互聯”向“數據智能”時代邁進，對個推而言，數據智能的意義不僅在于智慧增長，還在于通過對用戶的深度理解、對場景的準確判斷和對技術的堅實儲備，幫助用戶實現與品牌的美好連接，從而達到最佳的營銷效果。