京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从互联网+到大数据+ 下一个被颠覆的领域走向线下广告
近年来,户外媒体成为继电视、网络媒体之后的第三大广告媒体,据报告显示,2015年我国户外广告市场规模将达到147.7亿美元。如果说“互联网+”吹响了传统企业转型升级的号角,那么“大数据+”则是把“互联网+”推向一个新深度,带来数据技术的革命,线下广告+大数据也顺应了精准营销的潮流。而这一潮流随着近期百度司南户外版的全面上线而获得进一步的落地。
户外广告制作在九十年代末期诞生,近年来延续了快速增长态势。数据显示,行业市场规模从2009年的60.4亿美元增长至2013年的126.5亿美元,占我国广告行业市场总量的16.7%。
而随着大数据正在向越来越多的行业渗透,对于户外广告来说,引入数据工具也是提高创新力、竞争力和生产力的大势所趋。百度司南在互联网广告投放领域为大中小企业提供了许多类型的数据分析支持,而即将上线的司南户外版则正是瞄准了户外广告领域的革新。目前广告主已经可以通过百度司南户外版官网(sinan.baidu.com/huwai)进行体验。
户外广告的数字化演变
互联网+的口号之下,国家提出了创新驱动发展的战略。户外广告业也在积极融入创新科技。技术的发展为户外媒体公司的大数据营销提供了可能,传统的户外广告往往是根据个人的经验来设计和安排广告位置,即使有受众调查信息也是零散而小规模的“小数据”。
传统的广告模式和技术,所能实现的效果也仅仅停留在“在某个人流量多的路口和醒目的大楼外墙贴出了海报”的层面,即默认“在最热的位置展示最大的广告即可获得更优的效果”,而对于实际的到达率和转化率则几乎无从保证,茫然的广告主也只能用这种广撒网的笨方法。
而对于户外广告投放后的真实效果,广告主也只能通过线下调研公司抽样调研进行评估。这样获取到的分析结果,往往取决于分析公司的采样大小、样本的选择等因素,无论在客观性、真实性上都将缺乏说服力。
行业人士认为,大数据时代的广告传播是以数据为基础,以技术为前提,针对特定受众进行的个性化传播。大数据对广告业的意义不在数据本身,而在于大数据下的“千人千面”。谁经过了你的广告点位,谁能看到你的广告传播,谁又是你的潜在客户?广告主常常感到困惑的这些难题,大数据可以轻松破译。
(百度司南户外版定义目标人群在线下的热力图分布)
大数据对于用户的了解,是通过用户海量行为轨迹进行的客观分析,而不是主观引导和判断。百度大数据拥有庞大的人群搜索数据和位置信息数据,超过上亿的样本分析,百度大数据分析能力和技术也是毋庸置疑,在样本量和分析模型上,都是传统行业无法比拟的。对于户外广告投放效果的评估,大数据分析模型更是可以很轻松地为广告主和媒体提供全方位的投放前广告效果预估、投放后的广告效果评估。
(百度司南户外版热力图与户外广告点位匹配度)
大数据营销不仅是一种全新的营销理念,也是依托数据的营销实践。有人说,大数据时代,广告公司将会越来越趋向于技术公司,算法也会一定程度上代替观察,而创意人可能也会逐渐变成数据分析师。
百度司南户外版即是瞄准户外广告这一领域,推出的精准营销大数据工具。通过搜索引擎数据以及LBS信息数据收集和整合,为户外广告开创了一站式的线下营销数据分析新平台。
精准人群画像+城市坐标=司南户外
百度移动端数据覆盖超过5亿用户,每天响应60亿次搜索请求,对于用户的需求可以说了若指掌。智能手机相当于一个地理空间定位器,结合百度搜索产生的数据,以及LBS数据,通过百度大数据最核心的人群画像技术,洞察各个地区、各个城市、各个商圈的用户性别、年龄、兴趣爱好、消费习惯、收入水平、关注领域等关键词,精准定向品牌人群。
(百度司南户外版可以提供精准的地段配套信息 /行业竞品店铺分布分析)
在人们的经验和印象中,CBD都是白富美,科技园都是IT男,学校的学生只对食品饮料感兴趣……商区特征纯粹靠想象。在司南户外版的页面上,可以看到不同行业的标签分类,选定标签之后会呈现一张热力图,对相应标签的人群分布根据颜色深浅清晰呈现,还会按目标客户分布的密度程度由高到低排布出具体的商区来,一目了然。
通过百度司南户外版的大数据分析,每一个户外广告点位都将具备成千上万的“标签”,这些标签将可以标注出该广告点位适合用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、消费水平等等,从而更精准地界定出广告点位的真正价值。
司南户外将可以为户外广告进行精准定位分析评估,通过到达率指标、到达人数、周边环境分析、到达频次等详细指标准确核实户外广告投放效果,依托对线下人群属性做精准分析,从而填补广告媒体与广告主之间的信息不对称鸿沟,让每一个广告点位的价值都能真实、客观地展现在广告主面前。
(百度司南户外版针对不同商区户外广告的价值评估模型)
大数据时代,广告信息不再是简单的传递给受众,而是通过大数据分析预测根据个人的喜好和要求,为个人专门量身定制。百度司南户外版作为一种新的科技工具,给当前的传统广告媒体带来冲击和思考,大数据工具能够为碎片化的户外广告市场带来更精准、更客观的测量,让广告变得更聪明,让广告主获得更有效的品牌价值传播。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19