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揭秘！车企与4S店如何用大数据进行精准营销
【行业动态】
越来越对的车企与4S店面对销售滞涨问题，所以选择通过的大数据营销去目标用户人群进行营销。那么，车企与4S店在实际中是如何通过依托于TalkingData的人本数据是如何进行精准营销的呢？　　背景：数据..
越来越对的车企与4S店面对销售滞涨问题，所以选择通过的大数据营销去目标用户人群进行营销。那么，车企与4S店在实际中是如何通过依托于TalkingData的人本数据是如何进行精准营销的呢？　　背景：数据三重门　　从2012年至今，TalkingData积累了大量在移动互联网侧的、非隐私的人本数据。这其中包含了人物姿态、运营商、线下位置等等信息。我们将这些数据标签化，还原成用户日常使用场景，将之利用于房地产、金融理财等营销场景。在这些场景之上，通过ID graph技术及数据体系，TalkingData实现在不同设备之间的数据打通。TalkingData实现了从数据到场景，再到设备，再到与人的链接。真正实现了人本数据的闭环。
TalkingData根据以往丰富的行业经验，建立了特有的TalkingData三重门理论。
交易门　　在交易门里，保存的都是交易数据或日志，基本以“事后”数据为主。即客户的交易行为（买卖、刷卡、查询、投诉等）通过企业内部的生产作业系统记录留存。但对于地产交易这种低频次、高门槛的特性，你很难基于历史数据，来定位你的客户群体。很多时候就是基于对历史交易数据的分析+行业专家拍脑袋的理论支持，去进行营销推荐，但触达效果很低。　　交互门　　交互门里的数据，并不是传统的交易数据，而是没有发生交易，但是发生了交互的行为数据，可能是某些客户，他用APP浏览了你的产品但没有购买、或者来到的你的4S门店，但并没有发生交易。其特点是以用户与企业的各种交互行为数据为主，数据本身代表了客户的行为，如位置、点击、浏览、企业App内的操作行为、企业线下实体内的行为（购物中心内的到店足迹）等。这些交互数据和交易门的数据打通，体现数据价值。　　公开市场门　　最后，除了和企业相关的用户交互数据外，还有公开市场门的数据，以可以辅助企业决策。　　汽车企业数据应用的三重门　　客户在一个开放市场中的各种行为数据，其本身往往并不直接与企业的业务相关，但是对这些数据的获取和分析可以很大程度上辅助企业业务的开展，如移动App的数据、社交数据、微信微博的舆情数据、品牌偏好数据、职住娱位置聚集和迁徙数据、区块内人群消费能力数据、观影偏好数据等等。
TalkingData在运营数据方面的核心，就是如何穿越中间的这个交易墙，去运营所有的数据。广告触达即开始经营。客户在在APP上浏览了你公司推送的广告，在脑中留下你公司的印象，这就是第一个触点。你对客户的数据分析，今天已经可以从这一点来经营，你为何要等到他和你做交易之后才做？
车企在整个营销流程会留存无数的数据。自然记录收集数据是企业所有业务的副产品，仅仅是因为企业需要处理好自身的业务；主动运营数据，需要靠主动运营才能获取。从经营模式上，两者完全不同的。不仅仅是把数据存下来，还需要结合自己的场景，来使用这些数据。　　整个数据流程从TalkingData的角度来讲，就是上的变化。TalkingData将TPU运营（T：Traffic流量；P：Product产品；U：User用户）与3A3R整合在一起，结合数据三重门的数据运营特点，来帮助客户通过数据运营、平台建设来完成这一过程。通过持续的运营，帮助企业扩充自己的数据资产。
我们把整个数据运营流程，用永动机的概念去诠释。所有的数据，获取、驯养、积累是一种永动的闭环，不断的在迭代。根据业务需求来获取所需的数据，进而将数据打通。
整个营销方案的核心是洞察我们的客户，挖掘高价值客户。制定有效的营销策略，获取新客，运营老客。　　汽车企业数据应用场景
　　　　通过和车企一方客户数据资产结合，对客户进行更多维度的补充，对客户进行细分。从购买需求、购买能力、购买目的、行为偏好等方面，帮助车企建立客户分层模型。在数据的基础上，洞察客户群体，帮助车企找到购车潜客、定位高净值车主、唤醒沉睡的车主，打造一个营销的闭环。
通过对车厂APP的精细化运营，将车主引流到线上。通过TPU和3A3R的方法论，结合TD“工具+咨询+数据”的能力，打造汽车后市场的生态。
将4S门店建立人货场的感念，人就是客流（为何而来、为何而去），货（哪些车型吸引客流），场（门店位置，周围人群结构、周围强竞争关系的门店）。通过媒体触达+线下实体店获取用户的设备信息，定义种子用户，进行广告投放，后续进行效果评估，随时跟进更新种子人群的定义及营销策略。　　汽车企业数据应用案例
通过线上和线下的方式，找出购车潜客，并进行多维度的用户画像。通过食、住、娱等方面，来分析购车潜客的行为喜好，同时分析线下4S门店的布局是否合理。针对不同的潜客群进行精准的营销投放。
　　此案例是一款高端车型，通过我们的地理围栏技术，选择在4S门店、CBD商务区以及高档场所出现的人群作为种子用户，通过Lookalike的技术对种子人群进行放大，扩大种子人群的规模。通过对目标客群进行画像，找出客群的APP偏好，进行精准的线上营销闭环。
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周一至周日（24小时）大数据精准营销太可怕 广告销售人员或将失业-业界动态-@大数据资讯
你好，游客
大数据精准营销太可怕 广告销售人员或将失业
来源：中关村在线&
　　你有没有考虑过在云计算、的时代，有多少传统职业将被取代。哪怕是广告销售人员，这种需要极强灵活性和弹性的工作也面临被替代的危险。精准营销的概念在大数据快速发展这两年内得到普及，但真正的应用落地却依然距离成熟期较远。而像AdTiming这样的专注于智能移动营销的平台，也随着这波精准营销的红利期快速成长，为越来越多的用户服务。
　　DSP和RTB被验证是广告投放的趋势，且飞速增长，广告投放将从按媒介购买转为按受众购买。数据显示，2017年全球将有超过60%的展示广告通过DSP投放，预计到2018年，中国移动程序化购买市场整体规模将达到251.1亿元，占中国移动展示广告市场的比例将达到25.1%。
　　而AdTiming智能数据营销平台就是这样一家全球领先的智能移动营销解决方案提供商，致力于为国内外企业及开发者提供最优质的移动端各领域的专业服务，帮助企业优化移动营销的投入，抓住最佳营销时机。同时为移动开发者提供移动营销解决方案，吸引更多高质量的用户。
　　两年来，AdTiming已覆盖200多个国家和地区，通过分析海量媒体、人群、创意数据，自建20,000+用户标签数据库，精准定向用户，发现移动广告最佳展示时机实现多元跨终端精准投放。通过移动营销、大数据解决方案、技术服务等推动中国企业国际化进程，打造全球范围的移动营销产业链。
　　自主知识产权大数据平台
　　不久前，AdTiming被收录到LUMA全球移动行业图谱之中，作为行业内权威性的顾问公司，LUMA partners对其网络广告生态体系图即MOBILE LUMAspace的绘制有着专业的判断标准和衡量体系。而位列其中国内企业寥寥可数，但AdTiming这家专注移动营销企业的创新型企业却名列榜单，吸引了众人的眼球，究其原因，AdTiming自主研发大数据平台成为了最大看点。
　　纵观移动营销行业发展，从广告的终端展示到形式的多样体现，每一次广告技术变革都会推进互联网广告版图的变化。随着移动互联网的发展，移动用户的场景不确定性、多样性及不连续性，对移动广告的展现时机提出了巨大挑战。用户在操作过程中趋向内容本身，不会主动关注广告，若想有效地对用户产生影响，展现时机一直是重要的命题。同时，从AdTiming的经验来看，产品不同阶段，广告主对于效果的需求不同，用户基数决定了可投放的广告的覆盖面。广告平台根据广告主的不同发展阶段，承载不同效果需求;随着广告主用户量的增长，这种放大效果也越明显。这是一个典型的漏斗形转化模式，而这个模式的成立，需要相应的用户基数来维持。
　　针对展现时机与用户基数这两大重要因素，AdTiming建立了自主知识产权大数据平台，包含海量媒体数据及用户标签数据。通过不断优化数据和自身的DMP数据管理平台进行模拟分析，挖掘常见广告定向与效果指标的关系，产生离线模型;在广告投放过程中，进行实时的、全自动化的反馈及调整，从而为移动广告主带来最佳的广告效果。
　　云时代 少不了定制化服务
　　显然，以大数据为基础技术平台的AdTiming在同类产品中拥有一定的，此外，除了要依托智能移动广告营销模式，还要更贴近用户场景心理和需求，从用户角度而非广告主的角度去巧妙传递品牌信息。于是，定制化服务就尤为重要，如何找到客户需求，如何进行客户需求分析，这显然是一个数据收集和分析的复杂过程。
　　AdTiming通过云实现了数据存储和分析，而中的关键便是数据收集，AdTiming的多终端和全球覆盖能力使得其拥有了更灵活收集数据、存储分析数据的能力，除了来自于运营商通信行为数据、线下场景行为数据、特定区域人群数据、行业用户行为数据的自有数据外，第三方数据和运营商数据也是其重要的数据渠道。包括：电商行为数据、互联网行为数据、媒体数据;媒体广告请求数据、广告曝光点击数据、用户定向数据库。
　　根据不同行业客户需求，数据源无缝覆盖，打造全产业数据链路。AdTiming从相关联的行业与业务中去收能够为客户所用的数据，更好的为广告主提供业务决策和发展的数据解决方案。
　　举个例子，今天，AdTiming覆盖网吧、咖啡厅、城市智能WIFI等74，000家，每日7000万请求;每日利用运营商数据抽炼、特征提取技术分析，目前接收2000GB/秒。可以想见，30万+非结构化标签，不做过多处理，像优化SEM关键词一样定位到精准人群，支持标签相关拓展，同时保障精准及规模使用FingerID进行用户统一识别，解决多终端多APP信息孤岛的问题，通过IP、UA、DeviceID、AndroidID、IMEI等识别统一用户。AdTiming今天已经能够为海量数据支持定制化标签，实现356，534+标签，而由此，AdTiming也给自己打上了&智能&的标签。
　　精准营销赋予智能更多定义
　　智能的输出一定是让客户获得价值，让客户的移动广告投放更加精准，花费的每一分广告费更具价值，就要通过大数据进行充分地分析，基于广告主对于自身产品的发展阶段的认知、对于当前阶段目标用户的认知，为之匹配适合的广告形式，在合适的时间，在合适的载体上给精准的用户展现最佳的广告创意，这是AdTiming定义的精准营销。从营销诉求出发，在前期大数据分析的支持下，产出最佳策略;根据对目标用户的分析，匹配合适营销场景与创意，让信息传播环环相扣;全面整合移动营销资源，实现最大范围覆盖目标受众，实现最佳传播效果。
　　AdTiming可以针对每个独立用户的展示广告频次(行业、广告主、创意)，精准分析用户喜好，定位目标用户;分析独立用户地理位置及时间段，抽炼出每个用户的娱乐时间及工作时间，根据用户不同时间纬度以及场景状态，匹配最佳广告推送，更可以将移动网络人们更倾向于打开App，Wifi下人们更倾向于下载App，根据用户不同网络状体推送不同的广告内容，最重要的是能够根据每个兴趣标签的转化周期不同，实时获取数据及覆盖海量媒体。
　　这样帮助客户将广告效果最大化，严格监控可视场景，保障广告可视性，更可以实现过滤和分析&非人类流量&数据，实现第三方监测保障投放效果的真实有效性，细致分析风险内容，保障广告展示安全。
　　其实，只要是移动广告的需求方，做移动营销的核心诉求都是促成交易，于是看到精准的客户全网活跃地带，动态的数据分析才是智能的最优化体现，而AdTiming根据客户不同阶段的不同投放需求，确定人群标签，并根据人群覆盖进行流量投放分析及确定，例如其能够检测30天活跃人群，支持实时更新，这样就能够让营销预算投放给真实的目标消费者。
　　显然，这是一个用户分散化、复杂化和需求多样化的时代;当然，这也是一个眼球经济的时。如何能够快速抓住用特点，满足用户需求，实现&广告费不浪费、实现精准投放&成为关键。营销主必然期待更精准的曝光和高转化率，而通过强大的智能大数据营销平台，制定精准的营销策略，整合出有效的营销模式正是诸如AdTiming做的工作，也是21世纪移动营销的法宝。
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浅议如何实现大数据时代的精准营销
　　摘要：传统经营是建立在经验或者传统数据基础之上，大数据的背景之下，需要建立新的数据精准营销策略。文章主要以大数据的特点及面临的挑战为出发点，探讨了大数据时代下，如何实现精准的营销模式。
　　关键词：大数据时代；精准营销
　　中图分类号： F49；F274 文献标识码： A 文章编号：X（0-01
　　大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。信息技术的变化对我们来说并不陌生，但过去信息技术的改变重点常常在“T”（Technology，技术）上，而不是“I”（Information，信息）。大数据时代下，精准营销的提高了节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。文章就精准营销如何在大数据时代下实现进行分析。
　　一、大数据时代对于营销的意义
　　（一）加强营销的科学化管理
　　大数据带来的技术革命，使得利用庞大的数据资源成为可能，从而促使营销出现科学性的转变，它使得银行的整个营销过程更加精确。通过一切建立在科学的数据分析的基础上，来量化营销行为，恰当选择客户人群，而不是盲目地不合理地投放资源，损失潜在和已有客户。原来的普遍观点是营销是一门说话的艺术，丝毫不带有科学色彩，使得营销具有随机性和随意性的特点，随着大数据时代的到来，我们可以通过各种技术支持数据挖掘，把营销的伪艺术标签改成科学标签，进一步加强科学化管理。
　　（二）增加营销对市场和顾客的可预见性
　　银行营销的关键所在就是是否能充分把握客户的心理，对于客户进行需求化定制，而大数据营销中对于数据的挖掘和分析充分证明了这一点是可行的。大数据并不是仅仅单纯指的是数据主观意义上的大，更是指处理数据的全面性，通过发掘各种数据的相互联系来制定个性化的营销方案。大数据时代使得营销过程得以量化，用数据来进行决策，这样就能促使银行定制的营销方案更能把握到消费者的心理，窥测到市场发展的趋势。这样定制出的个性化营销更加能增加顾客的满意度，这就是营销对于市场和顾客的可预见性。
　　二、大数据时代营销所面临的挑战
　　传统的营销模式强调策略、创意及覆盖度，随着大数据时代的到来，现在的营销模式主要是以海量数据挖掘为前提，以技术为驱动，对具有特定受众的个性广告进行传播。在海量数据下，如何收集、分析和利用数据是每个银行面临的难题，为解决这个难题，通常采用两种方法：一是自身建立相关的数据收集与分析系统，二是通过供应商卖出的技术，借助专家来解决这个问题。然而，根据2011年的《IBM―麻省理工斯隆管理学院评论》资料显示：在对全球100个国家及地区从事30个行业的3000名高管的调查中，有60%的受访者表示无法有效利用所有数据。因国内互联网环境较为封闭，数据拥有者开发度不高，大数据时代下，加剧了数据采集的困难，同时，数据量巨大、无规律、分散和数据本身个性化和实时性的特点，使得银行在对海量数据进行有效处理和分析上显得力不从心。技术条件的制约使银行很难形成清晰的消费者形象，在营销渠道中无法提供真正个性化的用户体验，精准营销也就变得极其困难。
　　三、实现精准营销的策略
　　（一）建立银行数据分析团队
　　一是作为现代银行，必须建立一支数据团队，从基础开始注重对于数据的收集工作，信息收集时要注意渠道的多样化与灵活化，不能仅仅依赖于某一业务系统。以银行为例，基础数据的来源可来自多方面而不是仅仅依赖于银行柜台系统，ATM提款机也可以记录顾客的存取信息，也可通过银行基金来了解顾客的信息；免费WiFi登录日志可计算出电子银行客户的使用及消费情况。此外，也可以通过多种方式进行问卷调查，如银行柜台或ATM提款机排队时，简单的调查表填写，了解客户要求和客户构成等信息。
　　（二）实现数据的有机结合
　　注重数据的分析和整合，对数据进行完整性和准确性评价，实现各种数据收集源的有机连接。如ATM机的统计记录可以得到某一顾客的存取款清单，和银行渠道信息的整合后可以得到顾客进一步的信息（如姓名、性别、年龄、住址、电话等）以及一段时间内的银行账户情况，还可以通过数据中顾客支付方式（现金、信用卡、借记卡等）情况记录，了解该顾客的支付习惯。
　　（三）变革营销组织结构
　　以数据采集、数据分析为基础的数据驱动的精准营销策略，将对传统的营销决策、营销手段、营销执行等产生极大影响，会给银行营销带来根本性的变革，这其中包括组织结构的改变。银行可通过建立专门的互联网金融公司来合理运用大数据可以实现精确化营销，以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布将成为大数据时代银行营销变革的一个必然趋势，在大数据体时代，银行营销将由独立的手段转化为银行的系
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【名人专访】
大数据时代下的&精准营销&
专访快友世纪（天津）科技有限公司总经理 林野
文/本刊编辑部
林野：北京邮电大学硕士学历，在电信运营商工作10多年，具备丰富的IT运营、管理经验。作为快友的合伙人之一，2010年创建北京快友世纪科技有限公司，现任快友旗下AdView平台总经理，在通过大数据源的积累有着丰富的经验，对一手大量用户数据分析，来判定不同人群消费行为的轨迹，帮助客户进行精准投放，为客户带来专业的投放优化策略。
全媒体时代已经来临，广告主面临越来越复杂的媒体环境，在这种情况下，谁能在纷繁的媒体中引起注意，谁就赢得了先机。随着中国城市化进程的不断深化，人口呈现高度流动与周期性的城乡流动的特征，随着网络带宽不断提升、智能手机的普及都在不同程度地促进了移动用户的发展。从手机在线阅读、移动娱乐，再到移动电商，移动互联网的发展与PC互联网一脉相承，移动互联网正在经历着快速成长的发展历程。如今的移动互联网正处于娱乐阅读向电商转化的阶段，平台+内容+终端+应用&的生态型优势使得移动互联网正处于一个可以继续创造&神话&的时代。移动互联不仅仅创造了一种全新的生态环境，更为中国企业的品牌传播与整合营销提供了最新型的互动体验与实效营销平台。
基于广告人文化集团连续多年举办中央级电视媒体、省级卫视、主流网络的黄金资源联合推介会的影响力之上，在中国国际广告节上搭建属于移动互联传播与营销的交流、展示和推介平台；搭建大规模参加广告节的良好契机，对联盟成员的品牌形象、媒介资源、主打产品等进行宣传推广，形成与广告主之间的规模推介和零距沟通；在整个业界中树立联盟及其成员的行业代表、主流品牌的形象，形成对移动互联产业链条中各环节的心智占有和交易促进。
第22届中国国际广告节中国移动互联领军品牌2016黄金资源联合推介会上，北京快友世纪科技有限公司（以下简称AdView）总经理林野对AdView的2016资源以及动向进行推介，就&移动互联网广告的程序化营销&主题做了精彩演讲,在推介会之余，本刊编辑部对林野总经理进行现场采访。
国家级平台高调亮相
Admen：本届广告节是AdView第一年参加，第一次参加就选择大规模的展位展示以及在中国移动互联领军品牌2016黄金资源联合推介会上高调亮相，请您分享一下您初次参加广告节的切身感受。
林野：中国国际广告节是中国最具权威性、专业性、规模最大、影响最广的广告界盛会，三天时间，广告节就是广告界的年度盛会，不论是展览展位上观众客流数量还是推介会上的各家主流媒体，以及来自四面八方的广告主庞大的阵营为之感到震撼。本届AdView跻身于&中国移动互联领军品牌&阵营，除了彰显自身在行业领军地位外，还使得AdView的媒体资源介入广告主2016年广告投放的通盘考量之中。AdView首次走进广告节，就引起了众多广告主们和参观者的极大兴趣并且在展位上与观众深度沟通洽谈、体验并行成良好的互动。AdView在广告节现场的频繁互动，引来无数的问津者，AdView的专家团体为现场观众耐心答疑释惑，因此在这里对广告节这个大平台表示非常满意，明年也将会继续参与广告节。
Admen：在广告节上，大部分的客户都是为了2016年的合作资源而来的，且在中国广告的投放比例特别的大，那么企业在选择移动互联广告投放时，应该注意什么？
林野：现阶段，移动互联网发展速度非常迅速，想要在中国选择移动互联广告进行投放，可选择的合作伙伴并不少，移动互联网广告的模式种类也比较多，那么在选择投放时应该注意那些问题呢？我认为，第一，选择拥有媒体量丰富、技术过硬的平台来投放是关键。凡是拥有充足的媒体选择、充足的媒体量，也就是精准营销的基础。第二，选择投放评估效果最佳的平台来投放。现在的广告主对广告效果的要求比较高，广告的投放效果越好，对于广告主来说也就更加满意，当然作为中间方也是出于这样的考虑。怎样才能使广告效果达到最佳？对于投放平台来讲最主要的还是核心竞争力。例如，有些广告公司擅长大数据的挖掘，源于其优势所在，广告成本也可以降低，这样也算是自己的一方面优势以及竞争力，但真正的效果只有自己实践、尝试。从选择媒体到投放到整个投放结果的检验报告的测评，这样才是广告主考量一个公司综合能力的关键所在。
优势所在 &备受青睐
Admen：在移动互联公司中，AdView的角色优势比较突出，虽然AdView不是APP也不是DSP，但是多年来AdView整合了多款APP来向DSP公司和广告公司媒体输送有效信息，AdView的优势体现在哪？
林野：一方面主要体现在帮助媒体解决困惑：在媒体眼中的重点是要把APP用户感知做好，抓住用户的痛点，将更多的精力放在用户体验上，因为所有的广告都需要变现才能实现效果最大化。对于媒体，在广告变现方面需要组建专门的团队去做，但大多数媒体对广告变现方面、在概念的理解、产品的开发以及产品的运营方面跟专业的公司是没法比拟的。RTB的定向模式属于并发式方向的模式，当媒体量很少，只有一家媒体采用这种并发模式时，成本自然而然就会升高，当然你仅仅拥有一个APP就去跟广告主谈合作，就不如把一群APP捆绑到一起去谈更有优势，而AdView就是这样的平台。
第二方面，面向广告主来说，一个DSP可以通过接入AdView后直接看到十万个APP，大多数的DSP公司都没有那么多精力专门去做APP对接，他们的主要精力是把广告主方案做出来，因此在这样的环节中AdView就成了不可替代的角色。
第三方面，AdView通过收集大量的数据并分析，为DSP提供更便捷、精准的投放提供基础。广告主只能看到一款APP的发布，而AdView平台可以看到一个用户正在使用的多款APP，这些APP的行为叠加在一起对用户的了解就更加精准，这不是一个用户一款APP的行为，而是一个用户多款APP的行为，有了这样的基础，再把媒体呈现的信息整合得更加丰富，便更受广告主的青睐。
好平台 &实现广告效果最大化
Admen:AdView移动广告交易平台是通过RTB（实时竞价）的方式来达成广告交易的，那么移动端的广告究竟如何与目标消费者对话？要怎么投才能实现效果最大化？
林野：近两年来越来越多的人开始关注移动互联网，越来越多的广告主也把电视、互联网等广告预算分出来，进行更多的 DSP投放。AdView在移动互联网里一直扮演着重要的角色，他是承接媒体与广告主的中间平台机构，而AdView旗下拥有Coolad.cn和AdView.cn两大平台品牌。其中，Coolad.cn移动广告网络平台，以iPhone，iPad，Android等智能终端上的应用和媒体为载体来发布广告；AdView.cn通过移动广告交易、移动广告网络、移动DSP等方式，通过公开的竞价（RTB）方式确定广告价格并实现广告交易。想要实现效果最大化，简单而言就是&精准覆盖&。如果你的目标消费者在移动端上，那么你应该用移动的方式去覆盖你想要覆盖的用户，这个问题也就是目前移动端广告投放的技术优势所在。
在移动端，用户的时间是碎片化、标签化的，根据这一特性，AdView提供专业的用户识别，人均会有上千个标签，配合领先的大数据计算方式，能够帮广告主去解答他们的目标消费者究竟在哪里，应该怎样整合、覆盖。因此在投放广告前，AdView都会帮助广告主首先对自己的目标消费者进行有效判断，然后根据自身产品的特性和用户属性进行有效覆盖。&
Admen：目前AdView的服务整体定位是怎样的，在哪一领域的服务成绩最凸显？
林野：移动互联网瞬息万变，一个创业型公司的建立需要不断完善自己的产品，具体体现在：第一，未来AdView会在媒体的服务方面不断增强，希望能给媒体提供更加完善的服务。例如为媒体提供平台去投放广告，通过RTB的竞价交易输出结果。第二，加强与媒体之间的粘性，AdView到底怎么样才能提前把困难的工作都做好，让媒体更放心地去发展自己的APP，这也是AdView需要不断努力实现的方向。第三，根据每个DSP的不同特点，解决如何降低风险，提升效率等问题。
2015年AdView业绩卓有成效。2014年年底，大多数的移动互联网公司就已经开始做程序化交易，从2014年到2015年AdView的媒体总量翻了3倍，而DSP公司从年初的时候不到10家到现在已经接近60家，预估年底将达到100家左右。AdView在移动互联网广告行业时间不算短，在未来AdView最大的成绩肯定会是业务方向的拓展。
程序化交易 大势所趋
Admen：您认为大数据营销领域2015年的关键词是什么？2016的亮点和趋势又是什么？
林野：从大环境来看，凡事都有两面性。今年的大经济形势虽然并不乐观，但是移动互联网的趋势却被众人所看好，程序化交易也将继续热点。目前来讲，对于AdView最大的挑战是能够进一步去丰富自身的媒体量，那就需要AdView能够提供最优的方案，和更贴心的服务，让媒体减轻接口类的工作，让媒体从中获得更多的收益。这也是AdView所追求的目标。
本届广告节召开媒体黄金资源联合推介会搭建广告主、广告代理商一站式采购平台。破解实效难题，在静态展示的同时发声推介，在充分展示形象的同时，向参观的专业人士、注册代表及其他营销传播领域的领军人士展示中国广告行业领袖的企业风采，宣讲企业的领先产品及营销方式，创造合作商机。相信AdView定会不虚此行，在引领大数据时代的移动广告程序化营销之路上走得更快和更远。