广告,来自最了解你的人

by 云科技

想象下这样一个场景吧, 它正在变成现实:

你在北京, 要去广州出差, 出差前如常做了几件事: 拨打携程的800电话预定机票和酒店, 其费用是通过招行的信用卡支付的。然后, 在Twitter和MSN上写一句简短留言: 8月2日-5日在广州, 欢迎预约饭局。

接下来会发生什么呢?

你会愕然接到Elong或如家的电话, 为你提供比携程更为优惠的机票和酒店。招行发来短信, 告诉你在入住广州那两天, 一家品牌商店在打折促销, 有招行的这条信息更可享受5折优惠。当入住酒店后打开Twitter或MSN, 收到几条这样的信息:在酒店附近的一家餐馆开张, 8折酬宾!

是的, 就在你通过中移动拨打携程的电话, 用招行信用卡预付机票和酒店, 在Twitter和MSN上留言的刹那, 它们即时处理这些信息, 卖给相应的广告主。这些信息都明确而具体, 所以价格不菲。也正因为这些广告有的放矢, 所以你有可能喜欢上它们。

如果如上都成为现实(实际上, 关于招行的部分已经是现实了), 那中移动和招行就可能迅速成为最大的广告中介和媒体。其道理, 跟Google短短10年就完成这个目标是一个逻辑。Google的广告之所以精准, 因为其基于用户的搜索词, 这个明确表示用户兴趣点的信息。但搜索词与诸如中移动和招行所掌握的用户个人信息相比, 就是小巫见大巫了。

移动运营商, 银行, 以及正在快速成为“Google颠覆者”的社交网络, 才是这个世界上最了解我们的商业机构。谁最了解我们, 谁就最有能力推荐恰到好处并且难以拒绝的广告。

可怕的银行

除去在街头小贩那里发生的零碎买卖, 现代人的每一笔大额消费都基本上通过银行, 当然, 现代人的每一笔收入也都基本上通过银行。实际上, 如果仔细想一下, 在这个世界上, 还有谁比招行, 或者工行或者花旗, 更了解你呢?

它知道你拿多少工资!它知道你为谁工作!它知道你每月会花多少钱!它知道你每个周末在哪个城市的哪家餐厅用餐, 并且消费了多少!它甚至知道你用餐的具体时间和地点, 是川菜还是粤菜(对账单上的餐厅名字就可以告诉它一切)!它还知道你出差时住哪家酒店, 这个酒店的档次和所在位置可以告诉它更多信息!

假设一下, 每个礼拜六的晚上你都会和家人一起到小区附近的某个餐厅用餐, 这已经成为一种习惯。而在某个礼拜六的下午5点, 招行发来短信推荐了一个就在你所住小区附近的一家餐厅, 也正好是你经常吃的粤菜。并且, 有招行这个短信, 可以享受8折优惠。你会如何?

假设一下, 每当你的工资卡里打入了当季度奖金, 比如2万元, 这时招行会再给你发一个短信, 建议一个刚刚推出的保底基金, 起价正好是2万。如果当天就确定购买这个基金, 招行会给一定的优惠。你会如何?

不用多说了。从现实消费的角度讲, 一家银行要比现在的所有互联网公司的总和都更要了解我们。如果它要向我们推送广告, 我们只能“坐以待毙”。

如果我们日常消费中的就算30%被银行的广告所影响, 那么, 银行就是这个世界上最大的广告公司。并且顺理成章, 成为最大的媒体。

其实, 很多银行已经在这条路上有深入探索了。现在的招行客户, 已经习惯了经常收到它发来的短信, 建议参加Dell电脑的群购、或者一个泰国旅游团。在每个月的对账单上, 写满了花花绿绿的广告。在每一次出差发生刷卡消费的几分钟后, 就会有一个短信如期而至:告诉你附近一个商家的打折信息。

银行业有一个专门术语来形容这档子事情:数据库营销。而银行们现在对利用这些极具价值的数据库所遇到的最大难题, 就是数据处理技术和各种应用之间的嫁接。比如说, 当它发现一个人总是在北京海淀区海龙大厦的“蕉叶”吃饭, 并且平均每餐消费100元时, 计算机是否能够把同样位于海龙大厦的另一家同属于泰国菜系的高档餐厅推荐给这个用户? !

现在招行们都还做不到如此精准, 但毫无疑问, 它们正在路上。而如果做到了这一点, 那么下一个问题就是:对于银行, 是否有一天它的广告收入会超过利息收入!

这是一个好问题。如果那一天真的到来, 就表示我们真正告别资本时代, 进入信息时代。因为, 利息收入对应的是钱, 谁掌握钱谁就是王;广告收入对应的是信息(眼球是跟着有价值的信息流动的), 谁掌握信息谁就是王。

你的影子中移动

据说语音识别技术已经有了质的突破, 三五年之内, 我们当中的幸运者就有可能用说话来代替打字。这会导致什么呢? 当然不仅仅是我们不再离不开键盘和鼠标, 也意味着, 移动运营商能够以更低的成本实现对我们的通话的监控。

如果是这样, 中移动就会成为最了解中国人的实时的想法和需求的商业机构。在这一点上, 号称“通过即时信息掌握互联网脉搏”的Twitter就差太远了。毕竟, 说话要比打字容易太多。

这样的场景会成为常态:在你对朋友说了关于“买一台笔记本”的想法后, 就可能随后收到一条联想ideapad的促销短信。在和亲人有一番“去哪里旅游”的讨论后, 就可能接到新加坡旅游局的询问电话。

当然, 这应该都在经过你授权的基础之上。比如, “允许中移动的后台系统对我通话中的电子产品和日用产品等类别的信息进行处理”。

其次, 就算不对用户的通话内容进行监控, 移动运营商也可以在我们拨出的电话号码上大做文章。如果拨打如家酒店的预定电话, 这个信息就对汉廷酒店有广告价值。如果拨打平安保险的咨询电话, 相信泰康人寿一定愿意掏一点钱向你推荐它的产品。

其实不止中国人喜欢“货比三家”, 地球人都知道:竞争可以压低价格。移动运营商完全可以帮助你更轻松的做到这一点, 并且从中牟利。

最后也是最容易理解的一点, 来自于移动运营商对每个手机用户地理位置的利用。其实每个人在其通话中所透露出来的兴趣信息, 在其它场合比如社交网络上也可能体现出来, 而每个人每一时刻所处的“精确到具体的经度和纬度”的位置信息却只有移动运营商“独家”拥有。

这是一块巨大的金矿。比如, 一个爱吃醋的老婆肯定愿意掏钱来知道老公的位置, 而碍于颜面, 她的老公也不好意思拒绝老婆的这个需求。电影《手机》在很多年前就已经讲述过这种故事。

再举一个更普通的例子, 当你在中午12点走近北京的海龙大厦时, 就可以向你推荐位于海龙大厦的麦当劳的优惠餐券。或者更人性化一点, 当你跟一个朋友用电话约定“打一场保龄球”后, 就收到离你最近的一家保龄球馆的介绍信息, 或者是正好处于你和这个朋友中间位置的一家球馆的信息。而且还附带提醒:你手机电话簿里有2个联系人正在这两家保龄球馆的周围, 何不邀请他们?

手机是现代人的影子。它知道你在哪里, 倾听你与朋友的谈话。它太了解我们, 并且能够“随时”把这些了解变现成广告。

社交网络:大章鱼

如果说我们清晰的知道银行和移动运营商会在广告上做些什么文章, 那社交网络的神秘就在于, 我们还远远不了解Facebook和Twitter的真实力量。关于它们的故事, 总是在刷新我们的认知边界。这来自于社交网络与银行和移动运营商的本质不同: 它是一个平台, 而且互动, 所有买方卖方都在这里一刻不停的交流。

也许只能暂时由隐藏于海底的大章鱼来形容社交网络:神秘, 变化无常, 迅速。

首先, 社交网络是人们展开真实生活的地方。人们被银行或者移动运营商捕捉到的信息也基本都会在这里留下蛛丝马迹: 买了一部手机? 那你很可能在之前十天就在Facebook上跟朋友商量过, 并且接受朋友的推荐去看了一个手机网站。去泰国旅游? 那你很可能会不再用手机跟国内联系, 因为话费太贵, 但你当然会在酒店里把当天拍的照片都上传到博客上去。

其次, 社交网络上的用户都带有如下属性: 地理位置, 性别, 职业, 行业, 年龄, 等等。而这些信息即使你的开户银行也未必全部清楚。

举一个由地理位置引发的应用: NakedPizza是美国新奥尔良的一家比萨店, 它在Twitter上找到了处于自己送货范围内的3000个用户并且加为好友, 然后就通过Twitter推销新品种和打折信息, 接受“朋友们”的预定和送货地址。4月23号这一天, 通过Twitter带来的销量就占到总销量的15%。据说, Facebook所有广告收入里高达74%属于地方广告, 也就是“瞄准特定城市用户”的广告。

而NakedPizza还不满足, 它向Twitter提出了进一步的需求: 能否有一个分析工具来告诉自己, 在一天或者一周中的什么时候在Twitter上发送促销信息最为有效? 以及, 具有什么样特征的用户对促销信息最为敏感? 此前, NakedPizza每年会花费6万美金在直投广告、2万5千美金在电子邮件广告上。而现在, 只要Twitter能满足这些需求, 它打算把这些钱都拱手贡献给Twitter。

是的, NakedPizza的需求就是社交网络最精彩的, 也是相对最神秘的一个领域:关于用户间互动数据的研究。很多人习惯把它叫做“一个庞大的人际关系实验室”。哥伦比亚大学社会学家Duncan J. Watts说:对于社会学家而言, 这些数据带来的变革就像伽利略的望远镜之于物理学。

让我们来看一看一些已经取得的研究成果:

微软的一项研究证明:处于同一个朋友圈的人倾向于“行为一致”。如果有人点击了某个网络广告, 即时聊天工具上的好友点击相同广告的可能性是平常人的3到4倍。

Facebook发现, 如果按平均拥有500名活跃好友计算, 一位Facebook用户会点击其中40位好友的信息, 与20位好友进行交流, 保持密切联系的好友则仅仅在10人左右。

广告公司Rapleaf开展了一项网上宣传活动。根据好友的反馈而“量身定做”的广告使得平均点击率从0.9%提高到2.7%, 增加了两倍。

Rapleaf的研究显示, 好友拥有较高信誉的人, 其信誉也会不错。如果一个用户大多数好友信用评级都是A, 那评级只有B的这个用户就应该与评级为A的人等同视之。

如上这些研究结果都在挑战我们在传统生活里形成的常识, 并且对广告投放的方式产生很大的影响。

本文为云科技供《IT经理世界》专稿, 发表于2009年8月上期

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