专访 高级数据分析师杨游云:移动广告营销的数据分析与应用

作者:微思敦 2021-07-05

随着移动互联网的发展和智能终端的普及,各类APP应用的使用不断渗透到用户生活中,并产生海量的数据信息,这些非结构化的数据通过大数据分析挖掘和应用正在显现出巨大的商业价值。

 

在广告行业,数据让营销更精准,实现了广告“在合适的时间,合适的媒体上,以合适的方式,投放给合适的人”。可以说,大数据影响着整个移动营销领域的生态。

 

于是,有些问题是广告营销人员不得不思考的:


如何收集高质量的移动APP广告数据,又该收集什么?

该数据如何使用以及是否被正确使用?

数据隐私安全该如何保障?

行业对数据分析人才又有怎么样的需求?

 

针对以上问题,老板娘采访了皓量科技-高级数据分析师杨游云,一起探索答案。


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杨游云


皓量科技高级数据分析师

著有《Python广告数据挖掘与分析实战》


Q1:你为何选择数据分析师这个职业?

 

游云:其实也是无意中入行,因为大学的时候掌握了vlookup这个Excel常用函数,周围的朋友都觉得会这个技能很酷,后来也陆续自学了一些Excel相关的技能并且在实习工作中应用到了这些技能,受到大家的认可。出来工作以后,也慢慢体会到数据分析师这个职业的发展前景很广阔,也就更加坚定自己的选择。

 

Q2:你觉得优秀的数据分析师应该具备什么素质和技能?

 

游云:我认为一个优秀的数据分析师,应该掌握三方面的能力。

 

第一,问题解决能力。这里面包括理解能力,重点是指对业务和行业的理解,良好的沟通和协作能力,较强的逻辑思维能力以及学习能力。学习能力主要是知识的迁移和应用能力,因为这对数据分析和数据挖掘工作来说是很重要的,数据分析师要求能够灵活地应用理论知识到实际工作中。

 

第二,专业能力。首先是要掌握基础的学科知识,例如数学、统计学、概率论等。同时也要掌握一些机器学习和深度学习等方面的知识,这些都是比较关键的基础知识,需要我们去重点掌握,深入理解并吃透。还有就是数据敏感性,优秀的数据分析师应该能快速看出数据的异常以及造成数据异常可能的原因,这在实际工作中是很重要的。

 

第三、工具的应用能力。初级数据分析师应该要掌握Excel各种常用函数,BI可视化工具、以及SQL数据库语言,这是基础要求。中高级数据分析师,在前面的基础上,还需要掌握更多的工具,像Python、R语言等编程语言,以及hadoop、hive等大数据框架。如果想要更进一步的话,那就要掌握tensorflow、Pytorch等深度学习框架了。但对数据分析师而言,工具不是掌握越多越好,而是因为工作中有需要才去掌握,这个请大家不要本末倒置了。

 

Q3:近期看老师出了一本python数据挖掘的书,是什么原因促使你写了这本书?

 

游云:写这本书的原因主要有三个方面:

 

首先,是因为长期以来发现目前市面上缺少专门的广告数据分析和挖掘方面的书籍,我希望自己这本书能在一定程度上填补这方面的空白,也算为广告行业做一点自己力所能及的贡献了。

 

其次,是因为我从事数据分析和挖掘相关工作很多年了,也算是积累了一些自己的知识经验,希望通过写书的形式帮助到更多有需要的人。

 

还有就是我认为写书是一种很好的自我总结与提升的方法,把自身的知识经验通过写书这个形式与更多人交流,是一件很有意义的事,所以就写了这本书。


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 《Python广告数据挖掘与分析实战》


Q4:我看到书里有不少关于广告营销行业数据分析的内容,可以谈一谈广告营销行业对数据分析师的要求与其他行业有什么不同吗?

 
游云:在我看来,移动广告营销行业的数据分析师与其他行业最大的区别是:我们对广告营销业务的各种场景需要有更深入透彻的理解因为广告营销行业的业务场景比起其他行业会更加复杂,环节也更多,影响广告投放效果的因素也较多,例如广告人群定向、创意、素材,落地页等等,因此需要大家对广告业务场景有很深入的理解,才能更好地去开展工作。像前面提到的数据分析师需要掌握的基本知识和技能,也都需要掌握,不过这些知识和技能大多都可以跨行业迁移。
 
Q5:数据是公司的核心的财产,那么要如何衡量数据对于公司的价值的呢?可否举个例子说明数据如何对业务起到明显改变的?
 
游云:数据对广告行业的公司来讲确实是很重要的财产。数据对公司业务的价值主要体现在几个方面:例如推出数据服务、模型产品,或者一些数据相关的技术服务,通过售卖这些数据产品或者服务给企业带来相应的价值。

就我们目前而言,通过多年的广告投放我们也积累了丰富的用户广告行为数据分析经验,通过对这些用户行为数据进行深入分析和挖掘,建立各种产品模型帮助我们实现广告精准营销,目前已经为我们带来了很明显的业务营收增长。未来,我们也期望通过与广告行业上下游企业,特别是媒体方的深度合作,继续通过数据去赋能广告营销增长,一起推动行业发展。


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Q6:我很好奇,工作中要如何收集到高质量数据?

 
游云:这个问题也有很多人问过我,我就谈谈个人的一些经验看法吧。广告行业的话,高质量的数据来源主要是真实广告投放中产生的行为数据,或者说广告主推广产品时用户的深度转化行为数据,包括用户的购买、付费等行为数据。但这部分数据的量其实不大,想要直接利用这些数据比较难,一般是用来做lookalike相似用户扩展。
 
第二部分是媒体方的用户属性和行为数据我们都知道,用户是媒体的,因此媒体方在数据方面拥有更多主动权,媒体可以通过收集大量用户的广告行为数据去提升推荐算法能力,优化用户体验,产出更大的价值。
 
最后就是第三方广告平台的数据,比如独立的第三方DSP、ADX、DMP等,他们也可以收集到部分广告行为数据,通过整合加工这些数据产生更多的数据,但这些加工产生的数据质量通常比广告主和媒体的数据质量低一些,但他们也是重要的广告数据拥有者。
 
目前除了头部媒体,其他平台很难拿到多方的数据,行业各方存在明显的数据壁垒,广告数据的价值并没有得到最大化。未来,我们希望通过大家的共同努力,能够尽快打破行业间的数据壁垒,真正把广告所产生的数据在流动中发挥更大的价值。
 
Q7:这些数据的用途是什么?要如何保证正确使用?
 
游云:关于前面提到的这些数据,最好还是运用我们的广告服务中,而不是被非法使用到其他地方。其实数据被恰当使用的话,可以产生很大的价值。对媒体而言,可以提供给用户更好的体验,提高用户留存;对广告主,可以帮助他们实现营销推广的目的;那对第三方平台,这些高质量的用户行为数据可以用于提升模型效果,实现多方利益共赢。
 
关于如何去保证这些数据的正确使用,这是大家都很关心的问题,用户对此也有很大的顾虑。我认为现阶段需要行业各方自觉遵守相关的法律法规,不要滥用这些数据获取非法利益。同时用户也不需要过于担心这些数据会对自身有什么负面影响,因为我们所收集的用户设备信息以及广告行为数据并不会精确定位到个人,所以用户其实不需要太担心。这些数据大部分只是用于广告精准投放,让用户在产品使用过程中,不受无关广告的打扰,获取的广告信息更有价值,得到更优质的体验。另外还有一小部分可能是广告作弊行为产生的无效数据,由于这部分数不能真实反映过用户意图,所以我们最终会将它们过滤掉。
 
Q8:我们关注到今年行业内对数据隐私安全的讨论不少,可以聊一聊你对广告行业中的数据隐私安全的看法吗?
 
游云:确实,针对广告行业中的数据隐私安全是目前大家都非常关心的话题。特别是今年4月苹果宣布正式实施iOS14隐私保护方案,规定开发者在没有征得用户同意的情况下,不能获取用户的设备广告标识,也就是IDFA。苹果的这个政策得到绝大多数用户的拥护,可以看出大家的隐私保护意识在不断增强。


我们国家也很重视用户的数据隐私安全保护,6月10日发布的《中华人民共和国数据安全法》,针对的就是数据的规范使用。就广告行业而言,这部法规可以约束那些不合法收集数据的行为,减少一些广告乱象,同时我们也希望行业在遵守数据安全法规和用户隐私保护的基础上,能继续合理利用数据,做出更加精准的个性化推荐模型,为用户带来更大的价值。希望行业各方能一起为构建高效透明的广告环境,实现多方利益共赢而努力,促进广告行业健康快速有序发展。


采访后记

 

通过对游云的采访,相信大家对数据在移动广告营销行业的使用有了更深入的了解。期待在未来,在合法合规的基础上,广告数据能够得到更广泛的应用,更好地帮助行业实现去伪存真、告别乱象,让优质的内容与新颖的创意精准触达更多的用户!



作者:微思敦 发布时间: 2021-07-05
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