廣告媒體界人工智慧大數據-Smart Data Pond
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訪談系列之-
廣告媒體界人工智慧大數據 - Smart Data Pond
導讀
在此次的訪談中,我們邀請到將人工智慧大數據運用到媒體廣告行業中的Smart Data Pond的創始人Link Xu加入我們的訪談 從行業的痛點,創業的時間節點,產品優勢以及突破口等多重角度介紹了這樣一個在悉尼的數字化智能營銷解決方案給澳洲媒體行業帶來的變化。
Smart Data Pond簡介
Smart Data Pond是一家從數據抓取,預算分配,客戶分析,KPI投射,即時活動追蹤等多方面幫助澳洲知名媒體中介進行專業的市場營銷分析的初創公司。
Question1.Smart Data Pond的特點優勢是什麼
高度的自動化和高度的智能化
我們所開發的每一款應用每一個在線的平台和每一個面向客戶的商業過程都是全自動化的,並且運用到了人工智慧來幫你對數據進行深入的分析,從而揭示數據更多的潛在價值。
合作創始人
Jenny 畢業於澳大利亞國立大學,從事廣告媒體行業數據分析和科學工作,曾服務於數家大型和中型媒體,主攻商業過程分析和流程自動化
Link 獲得新南威爾士大學全額獎學金博士學位,參與過50+跨境領域的機器學習和深度挖掘應用實踐項目,主攻人工智慧在實際領域中的應用和開發
Q2.抓住的行業痛點
Media Agency對數據的需求明顯的很大,這個行業在處理數據時候會面臨很多的麻煩和困難,比如說沒有一個良好的數據意識,也不能把這樣一個商業過程很好的用計算機方法來實現,所以不得不去人工手動去做。
一個project由人工完成可能要好幾萬,但是如果用自動化的程序去做,那可能一兩個小時工作就做完了,而且只需要幾百刀的開支。
Q3.適合創業的時間
扎紮實實做了大概是兩年到三年的時間之後可以考慮自我創業,那麼在這兩年到三年的時間當中的話,可以選擇在一家企業服務,你也可以不停的換企業,同樣一個行業不同的公司你可以感受一下他們業務之間到底有什麼區別
一旦把握住行業痛點之後,然後同時你還能找到一個思路上來把這樣的行業痛點給解決掉,你應該就可以開始著手自己創業了。
當然,隨著時間的發展,你的這個行業痛點也會發生變化,那怎麼辦?這種情況下你就得眼觀六路耳聽八方了,因為所有的東西世界上的所有東西不可能是一塵不變的,所以這時候你還得有一個自我學習再學習的能力,既要抓行業痛點,同時也要能夠根據當前的趨勢去做一些判斷。
Q4.產品難點和突破
關於在研發過程當中的一些經歷,我們的研發過程實際上是一個比較漫長的過程,大概前後一共花了半年多的時間。
在研發過程中,我們實際上遇到了三個難點,
第一個難點就是我們面臨的數據量很大,處理數據的能力如果是用一般的那個筆記本或者是用台式機處理的話,它的這個性能效能就會捉襟見肘,那我們現在不得不到雲端去做一些這種大數據的一些並行的處理或分散式的處理。
第二個難點的突破就是一些演算法上的突破,因為畢竟一些商業轉化成一個稍微偏理論,甚至是數學上的問題來求解,那麼這時候就面臨一個演算法的設計。你怎麼樣能夠把這樣一個演算法設計出來,並且保證演算法可行。
第三個難點,就是在實施,把idea做成一個產品。我們目前就已經做成了可以直接在線使用的用戶界面,已經有不少個人用戶和企業已經開始試用了,並給了我們不少寶貴的反饋。
關於突破
如何去優化和改善我們現有的產品,我覺得是來自於當前業界到底有什麼樣需求,業界還有什麼樣的痛點沒有解決或者解決得不夠到位,這就是我們努力的方向。
在市場分析啊這個領域,目前大家都在說數字化,但是有多少數字化廣告有效,能夠被客戶看到,又有多少能夠真正的轉化成銷量,能夠幫客戶去盈利,那麼這裡一直是一個懸而未決的問題。
悉尼我可以搜到有兩千多家Digital Agency,到底誰真正的能夠幫客戶把銷量做上去能夠並花最少的錢這個問題一直沒有解決。這就是我們接下來產品開發需要面臨的問題,相信在不久的將來會上線,能夠極大的彌補和填補這個空缺。
Q4. 目前的實際服務案例
我們現在合作的一家小型Media Agency,他所拿到的廣告費用非常的有限。在這種少預算的情況下,怎麼才能幫助它把廣告做好,同時還能幫助它把那個客戶的銷量做上去,這是我們需要面臨的問題和挑戰,那麼我們現在的產品可以幫它做到開支省10%的情況下,他的銷售還能往上增7%到8%。
具體來說我們運用到以下三大款產品
營銷模型,全自動化的各渠道的廣告投放效能評估分析
用戶形象化,幫助分析對你感興趣的客戶具體的信息,並生成可視化界面
廣告費分配,告訴你在何時何處分配你的開支,並進行優化
關於Smart Data Pond
公司名稱:Smart Data Pond
公司地址:68 York Street, Sydney
成功諮詢案例:20+
企業級平台活躍程度:Hourly
用戶滿意度:100%
用戶回頭率:100%
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