完善用户画像，精准预测消费需求

随着用户在线的时间越来越长以及互联网企业采集用户数据的方式越来越多，用户所有网络行为所产生的数据规模也越来越大，这些数据使得媒介、广告主和广告公司所进行的用户画像也越来越清晰。这些清晰的用户画像被运用到具体的营销过程中去之后，就产生了越来越精准的广告投放。企鹅智酷发布的研究报告公开显示，大量用户平均每隔14分钟就会看一次微信，换句话说就是用户每14分钟向微信贡献一个数据点，这些数据点会在系统已经形成的用户画像基础之上对他不断进行更加细致的描述。如果再补充更多的用户LBS数据、电商消费数据、媒介浏览数据等，我们就会发现借助于大数据工具，将使营销人员对用户的了解越来越全面：用户每天在城市中的行走路径是什么样的，他使用了什么应用点击了哪些广告，他在什么样的电商平台上花费了多少钱购买了什么……这个时候用户画像就会清晰到令人难以想象的程度，所以我们也一再强调和呼吁各界提高对用户隐私的重视程度和保护程度，这是另外一个话题。

随着用户画像越来越清晰，我们就越来越接近程序化广告、计算广告或者智能营销的一个核心话题：预测用户的消费需求或行为动向。事实上，无论是电商公司还是媒体机构，无论是传统媒体还是网络媒体，大家一直孜孜以求的那个“水晶球”，就是怎样实现对消费者行为的精准预测。以汽车营销为例，广告主之所以会对大数据、用户画像、计算广告这些概念感兴趣，并不是因为他们真的在意用户长什么样子，而是因为这些工具可以回答他们最关心的问题：谁会在未来三个月有可能产生买车的行为？预测消费需求这件事，就好像是营销领域的圣杯一样，尽管所有营销人员每天都在想着怎样破解这一难题，但是直到目前还没有哪个产品或者公司敢于宣称他们已经真正做到了。基于现有的数据营销人员基本上可以了解用户过去的消费行为，并通过曾经的消费标签建立一个模型，然后用这个模型去预估这位用户可能的兴趣爱好是什么。但是精准预测消费需求这件事的难度，已经远远超出了挖掘一堆历史数据和建立几个用户模型这些初级套路。事实上，未来营销领域要重点突破的一个重要方向就是无限提升对用户行为进行预测的精准度。

纽约的一家网络舆情管理公司提供了一种有意思的借鉴。在过去，国内外的舆情监测与管理活动通常都是往回追溯品牌危机事件的发酵、起源、爆发、应对等重要节点，然而很多处在危机旋涡中的品牌所采取的公共关系措施简直糟糕透顶。这家公司则打破了惯常的做法，将焦点放在了对未来一段时间内品牌可能产生的舆论危机进行预测，它会根据目前已经掌握的所有数据来预测这个品牌在未来可能出现的种种负面危机，甚至可以比较精确地告诉客户，某个危机事件在未来24小时、48小时、72小时会影响到哪些可能的媒体，它将如何蔓延乃至出现一种爆发式的传播等。这种思路就像是我们非常熟悉的天气预报，气象专家可以根据实时的卫星云图确定当前的台风中心在什么位置，并借助大量数据来预测它下一个小时的运动路径是什么样的、哪些地方会受到非常大的影响……(www.xing528.com)

按照这样的思路，我们可以把这种对于未来舆情的预测称为舆情预报，把对未来消费者将要产生的消费行为称为消费预报。类似的概念和应用在未来的广告营销活动中将会大有用武之地。仍以汽车营销为例，很多时候基于历史的数据是很难预测用户在未来一段时间是否真正有购车或者换车需求，因为这些数据告诉我们的是他过去利用什么交通工具出行或者最近经常浏览汽车网站，但用它精准预测用户的真实需求是有难度的。当然，也正是因为做到精准的预测很难，所以这个水晶球才会如此有魔力。在国内外程序化广告快速发展的背景下，有越来越多的企业和研究机构投身到这个领域，尝试建立一个更有价值的模型或者体系去攻克精准预测的难题，成为广告领域未来一段时间的重要话题之一。

事实上，要做到更加精准的预测，就必须把不同企业、不同维度的数据打通。现在的基本情况是每家企业都是一个数据孤岛，当真正把多样性的数据打通之后，用户画像就会更加的清晰和完善。例如，为什么我们能精准地预测到某位用户会在未来三个月买一台新车呢？原因在于不同维度的数据向我们显示了这种必然性：政府公开数据显示这位用户获得的新能源汽车指标将要在三个月之后作废，即时通信工具的数据向我们显示他在一周之前曾经在朋友圈发表过想要购车的计划，社交网络的数据向我们显示他最近与亲密好友经常讨论什么类型的汽车更适合自己，汽车网站的数据向我们显示他频繁地登录几家不同的网站针对某三款车型进行询价和比较，再结合电子商务交易记录等更多维度的其他数据，我们就能够得出一个类似天气预报中的卫星云图那样动态的消费预测模型。而要建构这种高度精准的预测模型，就需要依赖那些聚焦于打通多方数据的第三方数据服务机构或者数据联盟，毕竟任何一家公司的数据都很难真正实现有高度的说服力和可信度的数据闭环。随着我们对用户的画像越来越清晰，程序化广告所投放的目标受众也就越来越清晰，广告主所期待的广告营销的效果也就会越来越明显。