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　　基于大數(shù)據(jù)可以更好的對(duì)DSP廣告做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)監(jiān)控、更準(zhǔn)確的用戶(hù)細(xì)分、更準(zhǔn)確的進(jìn)行個(gè)性化推薦、更合理的進(jìn)行DSP廣告效果評(píng)估、更有效的進(jìn)行用戶(hù)生命周期管理以及基于用戶(hù)生命周期進(jìn)行相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)策略。具體分析如下：

　　1、在精細(xì)化投放DSP廣告監(jiān)控方面，我們需要進(jìn)行關(guān)鍵數(shù)據(jù)體系梳理和構(gòu)建。在此基礎(chǔ)上通過(guò)智能化模型開(kāi)發(fā)出來(lái)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，監(jiān)控關(guān)鍵數(shù)據(jù)的異動(dòng)，并可以快速定位數(shù)據(jù)異動(dòng)的原因，輔助運(yùn)營(yíng)決策;

　　2、通過(guò)投放DSP廣告基于大數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行用戶(hù)細(xì)分�；�于大數(shù)據(jù)可以找出更好的細(xì)分維度，并對(duì)用戶(hù)做更好區(qū)隔，以輔助產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員做更加準(zhǔn)確的用戶(hù)細(xì)分，并洞察每個(gè)細(xì)分人群的興趣愛(ài)好和消費(fèi)傾向，對(duì)每類(lèi)用戶(hù)分別進(jìn)行有針對(duì)性的策劃和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

　　3、通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行投放DSP廣告用戶(hù)生命周期管理。我們可以可做到實(shí)時(shí)對(duì)不同生命周期的用戶(hù)進(jìn)行實(shí)時(shí)標(biāo)記和預(yù)警，并把有效的活動(dòng)當(dāng)成商品一樣及時(shí)的推送給不同生命周期階段的客戶(hù)。

　　4、通過(guò)大數(shù)據(jù)的方法，我們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同通過(guò)渠道的投放DSP廣告效果評(píng)估。如果只看一些表面的數(shù)據(jù)，如廣告的點(diǎn)擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶(hù)的渠道行為和后續(xù)產(chǎn)品行為進(jìn)行打通跟蹤，在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建渠道質(zhì)量評(píng)估模型，將能夠更好的發(fā)現(xiàn)渠道的真正質(zhì)量，或者更直接的，可以發(fā)現(xiàn)推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。

　　5、通過(guò)利用基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的投放DSP廣告用戶(hù)畫(huà)像。并通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為，結(jié)合個(gè)性化推薦算法實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶(hù)不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產(chǎn)品，通過(guò)算法真正的實(shí)現(xiàn)“投其所好”，以實(shí)現(xiàn)推廣資源效率和效果較大化。

　　總之，互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)有著緊密的關(guān)系�；ヂ�(lián)網(wǎng)思維背后代表的是商業(yè)模式、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，而大數(shù)據(jù)在不同程度的支撐或者驅(qū)動(dòng)這三方面。如果大數(shù)據(jù)能夠作為商業(yè)模式的一部分或者更準(zhǔn)確的說(shuō)是作為企業(yè)產(chǎn)品的一個(gè)引擎，那么企業(yè)的能量和想象空間將會(huì)更大。而大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)都能起到不同程度的左右，作用較為明顯的是在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的投放DSP廣告精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。