大数据时代已然降临，海量的数据、爆炸的信息，之于营销人，数据的存在是把双刃剑，是机遇，亦是挑战。
技术的发展，使得可采集数据量成倍增长，对于前端数据的预处理、后端数据的挖掘分析和可视化提出更高的要求，同时囿于行业和区域上的条块分割，数据割据和孤岛效应普遍存在，跨平台的数据资源整合仍然面临极大挑战。
对于客户而言，普遍希望了解清楚自己的潜在用户群体的在互联网上的一切行为轨迹，也希望自己的广告和营销可伴随该群体的轨迹。每一次广告和营销都是点，让数据串点成线，连线成面，形成通路，才能助力未来的营销和优化。
如何才能从纷繁的数据中抽丝剥茧，让数据为我所用，成为了营销人孜孜以求的问题。在此背景下，好耶选择主动出击，打造了一个为企业提供全程营销解决方案的全域数据服务平台——Ainsight，尝试用数据主导营销，以达成最大增值。
以大数据为基础，以提供全域营销服务为基本实现手段，最终实现数据辅助营销应用的智能化，这就是Ainsight面世的初衷。其为技术平台赋予了灵魂，也把服务予以深度挖掘，使其更加人性化和智能化，可为客户提供其想要的以往用人的经验才能给的判断和建议。目前，Ainsight已覆盖数据监测、整理、挖掘、策略等功能。
数据监测：依托Ainsight数据监测实现全平台全媒体的数据跟踪评估，利用APP推广监测量化推广效果、极致下载转化。通过两大数据监测产品追踪广告、追踪用户、追踪数据、追踪轨迹。
数据整合：在抓取官网、APP、微信、二维码、Minisite等多维数据，以及辅助导入用户外部数据后，通过数据模型、数据加载、数据清洗、数据扩展完成数据一致性整理，实现用户数据沉淀，从而打造客户独有的营销数据库。
数据挖掘：该功能主要是利用分析工具对数据仓库进行客户关系模型化管理。利用内部大数据平台完成客户自身的客户的潜在用户精准画像，同时结合内部大数据库完成用户标准的互联网标签化进程，形成客户专属的独立的数据仓库。目前，Ainsight已具备3000个涵盖全域数据属性的数据分类标签。
数据策略：该功能主要是基于全域营销概念和营销漏斗的逻辑进行数字化和比例化的评估来指导营销运营和媒介选择及产品、平台优化。依托前期构建的客户专属的、独立的数据仓库，在后续营销活动中进行二次应用和进一步优化数据的二次清洗，并生成数据分析报告，提供运营策略建议和媒介推荐，对客户的营销活动进行建议和指导。
客户从线上线下多种渠道收集来的数据95%以上都是自己的TA，他们的行为直接代表了最真实的意愿，分析行为、清洗数据，让每一条的数据都可以分组归类，汇总分析之后可以推及群体，辅助营销。
客户、媒体、用户之间在理想化状态下都有很完美的配对，对客户独有数据的搭建最终目的就是为了协助客户了解“我把广告投放在了和我产品定位相符合的媒体上，这些媒体上的广告被我的TA看到了”，“我通过研究数据，制定符合我产品定位的营销手段，又把这些营销场景展现在了我的用户面前。”这就是客户独有营销数据库的思路，数据库最终都是要被用在营销中的，而不是单纯的数据堆砌。
同时，Ainsight整合了企业的第一方运营数据及平台本身独有的第二方数据，利用大数据机器学习等技术，支持企业的营销目标、定向策略、投放计划、效果衡量优化、帮助企业完成从单一营销模式到全程营销的变革；并提供公有云与私有云部署的两套大数据解决方案，从而在业务灵活的前提下，保证了企业数据的安全性。
对于单一客户而言，大数据最终如何利用是一大难点，而怎么样整理好自己企业的数据才是其目前最为关注的问题。
Ainsight产品体系集投放监测、产品统计、运营工具及数据服务于一体，不论是客户的线上还是线下数据，均能匹配完整可靠的数据收集方案。因此，当客户接入该体系后，只需要用同一个数据分析平台就可以满足全程营销中的各种数据需求。同时，完整的数据是挖掘价值的前提条件。该体系适配了客户尽可能多的技术架构和业务场景，不管是客户端的数据，还是服务端数据库的数据均可接入，提供代码埋点、工具导入、接口上报等多种方式。
另外，其作为整合营销服务平台，融合多方海量数据、深度挖掘和学习用户行为画像特征，实现对于用户人口属性、兴趣爱好、行为倾向的分析定位；并通过数据预测、优化建议和个性化推荐等与业务实际结合的应用服务，智能支持当前环境下跨平台、跨终端的营销行为；最终帮助企业实现精确获取新用户、精确挖掘用户当前需求、精确定位并提高现有用户的活跃度和转化率。
Ainsight不是为了单纯的实现单一目的而开发的一款产品，而是以大数据框架为底层结构，通过数据的深度关联来协助全域营销的各个步骤，既可以拆分服务，又可以全程服务，智能的分析加上智能的推荐，除了完成以往常规技术后台的功能之外，还可以提供更多优化的方案并施以监督。
“小荷才露尖尖角，早有蜻蜓立上头。”Ainsight问世不久，但已在业界崭露头角。以其曾为某车企策划、实施的“APP监测+消息推送”项目为例，根据属性对用户设置标签，并任意组合标签，以标签组向群组用户发送；通过周期性推送、固定事件推送等灵活的推送组合方式，精准地推送目标。
在其双端APP使用Ainsight+Apush后，该车企APP的推送效果大大提升，在有效推送量相当的情况下，抵达量显著提升23%，平均抵达率92.65%，提升用户活跃度的同时，也提升了品牌沟通能力，加快其潜在客户购车的决策时间。
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本文刊载于《数字营销》杂志2017年7期
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