今天下午，浩腾媒体中国区CEO林秀萍在2012腾讯智慧广州主题日上表示，大数据时代的到来并不是在五年前或者十年前诞生的，其实它早在100年前就产下了种子。
林秀萍指出，“只要做Business，就要对数据有掌握。”林秀萍随后介绍了John Wanamaker，她认为在100年前就尝试使用优惠券的John Wanamake是历史上第一个对数据的可衡量性、对营销效果的评估产生第一个问题的人。
林秀萍同时认为，现在有了海量的数据，但不一定有解决方案。
“其实数据本身对我们来说意义并不大，数据的意义在于可以从海量的数据里提炼出对我们有用的信息，但是有信息还是不够的。我们要洞察哪些消费者才可以让我们获得最快的价值成长。然后才可以产生出可行动的策略，最后再带来商业业绩。”林秀萍如此表示。
2012腾讯智慧广州主题日是腾讯智慧峰会之后的另一起点，重点聚焦于当下数字营销过程中的现实问题。
本次主题日活动将在继续解析大数据时代的营销智慧的基础上，更深入地探讨社交网络全方位影响下互联网发展和变革看中国网民的行为与改变，解读媒体和营销策略，以及腾讯实现跨越式发展背后的深层次动力。
腾讯科技对此次大会作出了全面的直播与报道。另据悉，作为2012腾讯智慧峰会的收官之作，2012腾讯智慧主题日上海场将于6月12日在上海举行。
以下是浩腾媒体中国区CEO林秀萍演讲实录：
林秀萍：大家下午好！科技的发展给我们带来日异月新的数据发展，在这个振奋之余提出我们经常会忘记的一件事情，也就是大数据时代的到来并不是在五年前或者十年前诞生的，其实它早在100年前就产下了种子。
为什么这么说？我放这个照片的时候，可能在座的同事或者朋友们已经心里有数了，这是我们在搜索引擎上能找到的，有史以来历史上第一个对数据的可衡量性、对营销效果的评估产生第一个问题的人，他的名字叫做John Wanamaker。他的行业其实不是营销，当然也不是做数据的，他的行业是百货市场，也就是现在的Shopping Mall前身的大亨。
他为什么问这个问题呢？因为他是做生意的。他说我知道花了一半的在营销中是浪费的，但是我不知道浪费的是哪一半。他还做了一件事情使他成为我们这个行业或者大数据时代的前驱者，他是历史上记载的第一个用优惠券的人，早在100年前他就应用上了优惠券，优惠券可以帮助他看得出来哪些地区的消费者才对他的优惠券最感兴趣。
当然这是在大数据时代来临前的一个很传统的方法，但是我们只要做Business，就要对数据有掌握。
现在时代，我们能拥有海量的数据，但有数据就不一定有解决方案。因为那么多的数据，到底哪些数据是我要针对的，哪些数据是我要针对的。有一个定义是Measurability--数据的可衡量性，其实最重要的目的是要帮我们找到如何去精准的对生意的成长有帮助的。
刚刚我们说到那么多的数据，其实数据本身对我们来说意义并不大，数据的意义在于可以从海量的数据里提炼出对我们有用的信息，但是有信息还是不够的。我们要要洞察，洞悉哪些消费者才可以让你获得最快的价值成长。然后才可以产生出可行动的策略，最后再带来Business results。
大家往往忽略了一点，Business results会随着时间去改变的，它不是一个单线，其实它是一个双线，是一个轮回，一直这样走下去。其实说到Business results，莫过于要知道我们要得到的是什么，你最早、最初、最终极希望得到的是什么，你希望得到的成功是什么，这个成功如何衡量？
我在这里列了五个，但是我今天不给大家很细的讲这五个。我今天要说的不是技术层面的东西，在座有很多技术专家，之后再跟大家有更多的分享。那也不是我的强项，我天天在做的不是技术，我天天在做的是跟我的客户谈他的生意，他的生意下一步要怎么发展，对他们来说最有价值的那一群人是谁，哪一些是令他最头疼的人群。
所以我今天要讲的是数据如何帮助大家，其实数据也好，策略也好，都是终极服务一个东西。
我不一一的阐述，上面我们列了要衡量的是什么样的数据，也就回到了到底我们最终极的目标是什么？如果我们最终极的目标是要提升知名度，那我衡量的KPI要关注的数据就不一样。如果我是要跟消费者做更多的深入沟通，那么我的KPI就不只是consideration。我们要认清自己的挑战在哪里，自己的需求在哪里，我们才知道接下来要衡量的是什么。
我还想跟大家分享一个我自己个人的信念，我们要知道什么时候要衡量、要测量它带来的效果。在日异月新的时代，一直都有新的科技带领我们走向最高端的数据调研。在这个过程当中，我们把自己的思维发散一些，比较Open的去看一些新的技术也是非常重要的。而且还有一些所谓的老技术，不一定就那样抛开，因为很多时候老技术也不一定不能为我们带来一些效应。
还有一个概念，很多时候我们被数据弄得没有头绪，所以要引导我们去分解数据。
第一个案例是很好玩的，这是有做非常先进的技术，精准的找到跟产品和品牌非常相关的去做投放，这个概念大家都很容易理解。第二个分析法稍微比较先进一些，其实就是跟踪人群，跟踪的是我们目标人群最常去的地方，喜好度最高的领域，这是互联网营销，其实也非常易懂，有很好的方法论，我们会认为这是一个非常好的Case，肯定能做得很成功的。
这里要跟大家说声抱歉，因为我的PPT只有英文版的，不过也非常简单明了，所以应该可以比较容易看得懂。看一下最后的平均的Cost per Engagement和Cost Per Uv，当我们看这些数据的时候，会发现其实不对，还是有一些东西要经过思考的。
我们先看一下行为营销，根据我们行为营销的方法论，发现游戏是一个非常受目标消费者喜好的领域，所以就买了很多游戏的Sites。我们反观Video Sites，既然游戏是一个高型号度的Sites，我们就会预期到它的转换率非常高，这是很正常的。但是大家可以看到转换率也不高，我们拿Video来看，也有5%，不算太低。
但是你看Video 1，转换率如果很高的话，那也只会掉价，不过转换率也只有2%。为什么会产生这样的原因？其实它有差太多的重叠，也就是它不是特别的精准。说了这么多，意味着什么？很简单，意味着数据还是要经过处理的，数据还需要深入分析的，哪怕是非常先进的技术，也是要经过一段时间的沉淀。
第二是除了科技，除了很好的平台之外，人、Marketer和我们这帮伙伴，还有平台伙伴的智慧，非常的重要。
再看第二个案例，也是非常好玩的。它其实看得很透，也很清楚知道要什么，在这个领域玩得非常成熟，完全知道自己什么，他要一步到位。可是我们团队偏偏有其他的想法，其实是不是真的对这个客户的生意没有帮助呢？
我们当时就选择了两个网站来跟我们合作，这条线是Post uv的数据，可以看见这些数据都很好，非常令人振奋，这两个网站到客户的转换率还是很高的。另外有很多到这两个网站的用户没有到这上面，那么是不是就浪费了？没用了呢？我们后来发现不是的。
来源：腾讯科技
