数据化环境下电视广告营销模式探究

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1、数据化环境下电视广告营销模式探究【摘要】对于电视媒体经营来讲,大数据是什么?从何而来?如何应用到广告营销中从而切实转化为利润?笔者试图借助企业营销理论,以视频内容植入品牌信息研究为例,对大数据应用于电视广告进行解析。【关键词】大数据电视广告营销视频内容品牌植入有媒体将2013年称为"大数据元年”。一夜之间,大数据,几乎成为了媒体发展的潮流。网络上,门户网站以及社交平台基于用户数据挖掘的RTB(人群实时竞价模式)创新、电商媒体基于交易平台数据的价格大战,都充斥着“大数据”的背影。一、大数据与电视媒体“大数据”概念最早源于上世纪80年代,著名未来学家阿尔文?托夫勒

2、在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。'‘大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,但真正火暴是在2011年5月麦肯锡全球研究所发表专门研究报告《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》之后。麦肯锡宣称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”对于电视媒体来说,所谓大数据,就是存在于媒体运营中产生的诸多数据资源,这个数据资源可能一开始是多头的,散乱无绪的,需要经过整合处理,充分挖掘的。

3、广告大师奥格威和美国著名“商人”约翰•沃纳梅克(JohnWanamaker)都曾提出:“我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。”这句流传于营销学界和传播学界的“哥德巴赫猜想”,困扰着几代企业、广告、媒体营销人员,归根到底就是因为没有数据,或者说有数据而没有开发运用而进行的粗放式经营的结果。而大数据概念的产生及应用,其根本在于通过大量数据的分析,精准定位,提高投入产出边际效益,从而提升价值,让企业的广告费花得更精准,让媒体能充分挖掘内容价值,从而给企业和媒体带来利润回报,解决那“一半浪费了的广告费”的问题。二、电视广告营销数据的采集

4、对于电视媒体来讲,数据采集,是拥有广告客户的根本,是寻找广告客户从而实现盈利的第一步。杂乱无章的数据现实存在于各纬度空间里,关键是,如何采集?(一)目标归纳数据采集,首先是围绕目标,对需要的数据归纳汇总,从而理清方向。整合营销之父唐•舒尔茨在《整合营销传播》一书中整理了企业可能存在数据的来源,将纷繁复杂的数据纬度进行了相对归纳。从他的模型中可以看出,我们能从产品本身参数,市场销售、财务汇总、受众反馈等等各企业内在纬度,以及人群特征分析、消费形态分析等外在纬度对数据先期进行梳理归纳。这模型也为我们的电视广告营销模式一一视频内容品牌植入提供了理论依据。为了实现广告

5、销售,将视频内容完美地植入电视节目之中,我们需要搜集视频内容,也就是媒体产品使用/应用本身所产生的数据,需要收集受众反馈数据,搜集CRM(对媒体来说是广告商管理)系统数据,甚至收集信用、财务数据等等。那么,不同的目标,对数据源的需求会有所侧重,电视广告整合植入效果显示,视频内容的分析数据以及受众反馈的数据成为此项比对研究数据的关键。(二)数据采集确立了目标,有了达到目标的数据纬度,下一步要进行的就是如何获取数据。一些数据,本身就存在着,比如企业产品具备一定的形态,本身具备大量物理参数,比如重量、体积、成分、材料甚至包装、定价等等,这些是容易采集获取的;而另一些

6、数据,本身不存在,则需要通过一定的手段,实现一个非数据内容数据化的过程。电视媒体产品,与企业有形的产品有很大的区别,而作为文化产品一一附带品牌植入的视频内容是不存在物理形态,没有物理参数可循,不是数据形式。因此,在数据收集过程中,有时必须考虑借助一定的研究方法,转变内容形式,将内容转化成可以量化的数据。为了将电视媒体视频内容数据化,须将形象的视频内容抽象化,提炼出共性进行归纳整理。就拿针对品牌植入的表现形式为例,各国研究者从不同的归纳纬度进行了定义。美国,将表现形式分为背景(视觉)、品牌提及(听觉)、对话提及(听觉)、前景(视觉)、道具(视觉)、赞助(视觉和/

7、或听觉)、汽车影片(视觉)、服装(视觉)等八类;而菲律宾则从剧情植入、单一品牌赞助、多品牌赞助等纬度进行定义;墨西哥,则将品牌植入表现形式分成了人物对话、产品功能、明显产品和非明显产品植入这四个层次的维度归纳。三、电视广告营销模式媒体视频植入分析视频广告整合植入是指通过各种植入方式,将品牌植入到节目、电视剧中,在不影响节目质量的同时,宣传品牌,从而达到吸引观众注意力、传播品牌效果的作用,这种将品牌与广告整合植入的方式,是植入式广告的中级层次,也是一种比较含蓄、潜在的广告方式。上世纪90年代,几乎家喻户晓的《编辑部的故事》剧中插入百龙矿泉壶的广告,它随片开启了中

8、国广告营销的一个新模式——视频内容品牌

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