2017年营销市场三大数据趋势(市场营销未来发展趋势,关键词优化)

一、消费者识别的发展

2016年的一大跃进是消费者与品牌的联系更加紧密。不论消费者以怎样的形式或在哪儿，营销人都能够通过统一的标识来了解消费者。

11月，媒介采买巨头GroupM推出了一款新的技术产品，让代理公司能够与其母公司WPP实现数据打通，接入到来自不同数据源的10亿级消费数据。代理公司通过这样的方式建立一个长期有效的消费者识别体系，谓之曰mID。

与GroupM观点不谋而合的公司在2016年比比皆是，行业将这样的观点统称为“以人为本式的营销”，不断进化的消费者识别技术大大提升了广告的营销效果。而这一理念最终目的就是取代过去以coockie为中心的用户标识模型，通过一种可持续的识别机制，让消费者与品牌之间的关系更加紧密。这么做同时也更加适应当下跨渠道的客观环境，无论是智能手机（移动端）还是线下消费都能够连接在一起。

比如，在2016年的早些时候，Adobe公布了一项跨设备协作计划，对于那些拥有多台不同设备的消费者，广告主也能够准确的识别他们。Oracle在4月收购crosswise后也推出了类似的产品，并且还与Draw bridge 合作，进一步增强其消费者识别能力。

这些看似复杂的新营销方式之所以能够在今年取得进展要归功于大量新数据的加入，现在人们有办法将线下数据收集起来整合为有用信息，提供给线上媒体用于不同的地方，最直观的例子就是消费者定向。Acxiom旗下的LiveRamp提供了名为IdentityLink服务，它所做的正是基于消费者在线下不同渠道的行为数据，进行画像，勾勒出具备“粘着力”的数据集，这一业务也成为今年Acxiom 主要增长点。

从事这一业务的公司估值也节节攀升，市场对于消费者tracking的认可也让不少投资公司开始关注。消费者识别与认证领域又一知名公司Neustar，在本月被私人投资公司Golden Gate Capital收购，估值为29亿美元。Neustar认为收购有助于推动其在消费者ID领域的领导地位。今年早些时候，电通安吉斯收购Merkle，后者也是一家长期专注于跨平台营销的消费者数据公司。

可以预见，在年围绕着消费者ID将会出现更多的合作和并购。

二、数据共享

今年关于数据花园的讨论，某种程度上并没有产生预想的效果，广告主和媒体发行商们依旧没有办法直接看到、用到Facebook、Google等公司的数据，尽管人们认为数据分享将是未来的主流趋势。

目前的情况与之相反，很多公司在与电信运营商的合作里，拿到了数据共享的第一桶金，使用电信数据进行收入创新的理念受到了进一步的重视。最典型的例子就是今年美国电信巨头Verizon。通过收购雅虎和Aol，帮助verizon将原本无法有效利用的数据，例如电话和位置服务数据，用于广告定向，优化和效果衡量，从而实现变现。

Aol今年开始与Verizon的Precision Market Insights（精密市场洞察）数据进行了整合， Precision Market Insights使用的位置数据来自Verizon所有可以进行无线连接的设备，它可以判定准确的地理位置和其他信息，包括用户的具体位置，并和他们曾到访过的其他地方进行数据分析和关联，但数据最终形式是匿名的。这样的洞察可以有很多种不同的用途，比如，帮助餐厅去判断消费者们在看过一场球赛之后，会有多少人到附近自己的店中用餐。

尽管共享数据和使用数据在一定程度上是监管的盲区，在众多消费者不清楚自己的浏览习惯和各种数据将会被怎样使用的前提下，冒然使用还是有很大风险的，但能够确定的是，数据行业里面的参与者也已经越来越多样化了。

年，花园围墙将以另一种方式改变着。

三、位置数据追踪的爆发

包括商场、超市、餐厅、公园、地铁站、机场等等地方，都可以被看做是一个数据采集中心。位置传感器，或者说类似beacon这样的小型化设备，就可以与移动手机进行链接，将我们每天的行走的轨迹，从物理路径转化为电子数据。这一行业的发展在2016年突飞猛进。根据近场传感器数据公司Unacast的数据显示，位置数据设备的（主要包括beacon在内）全球安装量已经从第一季度的620万部增长到第三季度的1180万部，速度惊人。

根据2016年6月Reveal Mobile的数据，57%的beacon被安装在了零售业场所，20%安装在餐馆，可以看出人流密集的线下商业正在成为位置数据的最大消费主体。

众多科技公司也逐渐成为“中间人”的角色，能够帮助营销方对于位置数据有更好的理解。比如：对于特定的地点，有哪些消费者会去访问，这些人有没有看到广告，以及增加进店的可能性等等。

针对“位置数据被使用”无论是营销人还是消费者都已经变得习以为常。更有甚者，很多消费者完全没有注意到这一点。而这更是大大减少了该数据使用的障碍。

在今年，位置数据的应用以及应用方法也会逐渐增多，并且也将成为搭建起线上、下数据转化的一个关键桥梁。