數據驅動的社交廣告營銷正發揮着越來越大的作用
2017年10月19日，趣店在納斯達克上市，當日股價最高一度攀升至35美元，市值超過79億美元。
互聯網金融成為過去一年最流行最讓人目眩神迷的關鍵詞之一，每一家雄心勃勃的互聯網公司都對牌照趨之若鶩，試圖從中開掘到自己的寶藏。
然而，其財富積累的表面光鮮和背後的道德追討恰似一出諷刺劇，僅僅一個多月以後，這部充滿了現實性的演出就遽然轉變成為一出沉重的悲劇。
11月21日，互聯網金融風險專項整治辦公室發文不得新批設網絡（互聯網）小貸公司，禁止新增批小貸公司跨省（區、市）開展小額貸款業務。三天後，中國互聯網金融協會提出收緊網絡貸款業務的監管。
12月1日，互聯網金融風險專項整治、P2P 網貸風險專項整治工作領導小組辦公室正式下發《關於規範整頓「現金貸」業務的通知》，明確統籌監管，開展對網絡小額貸款的清理整頓工作，在停止增量業務的基礎上清理存量業務。
顯然，互聯網金融處在了一個前所未有的尷尬節點上。
一方面，圍繞着用戶隱私數據安全風險、業務模式中存在的漏洞及風控制度隱患，質疑批評不絕於耳；而另一方面，在互聯網浪潮沸反盈天的今天，無論是傳統的金融機構還是新興創業公司又都不願捨棄掉其中潛藏的巨大機會。
於是，我們看到，在當局不斷加大政策監管力度的背景下，眾多互聯網金融公司開始利用更加互聯網的方式來改造自己。
一方面是它們觸達用戶的方式。
典型的灰色甚至黑色互聯網借貸模式是怎麼運作的呢？它們利用的是最普通最沒有技術含量的手段，在當地張貼小廣告或在地化的信息傳播網絡來吸引——毋寧說誘導更為準確——目標用戶。
事實上，這種方法在小地方不僅普遍而且效果出乎意料地好，唯一的問題就在於，這套方式不僅在用戶風控方面存在着天生的缺陷，而且也註定了這必然只能在小範圍內運用。
一般的互聯網金融公司又是怎麼做的呢？它們會有目的地分析篩選目標用戶，針對不同的用戶群體選擇不同的渠道進行廣告投放，他們知道線下散發傳單和線上 QQ、微信群及其他方式的推廣的各自優劣。
他們的推廣往往是根據自己或行業中近乎都市傳說一般的經驗而得來的，至於這套經驗與成效之間是否構成歸因關係、經驗本身是否能上升到模式，這些他們其實無暇也並不試圖去理解。
還有這樣的公司，他們或者早早就開始謀求互聯網轉型或者本來就出身於互聯網，他們熟稔 Google、Facebook 的故事，他們清楚地知道，現在最流行的大數據、用戶畫像、社會化營銷等名詞不止只是噱頭而是正切實改變着整個廣告及宣傳方式的革命。
他們的目的是不止觸達更多用戶，而是更加精準地觸及用戶，在適當的場景里更高地提高用戶轉化率。基於移動互聯網和移動智能設備的社交廣告恰恰是承載他們這一要求的題中應有之義。
CNNIC 發佈的第40次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》指出，截止今年上半年，中國網民規模達到7.51億，手機網民規模達7.24億。而騰訊今年第三季度財報顯示，QQ 每月活躍用戶數量達到8.43億，微信及 WeChat 的月活躍用戶數量則高達9.8億。
哈佛大學比美國誕生還早，而騰訊的 QQ 及微信、WeChat 的活躍用戶也遠遠超過中國網民數量，在中國的互聯網語境下，當我們討論到社交廣告的時候，差不多等同於在說騰訊的社交廣告，於是，微信、QQ 等成了這些公司最青睞的對象。
騰訊社交廣告的「金融立方」產品
騰訊社交廣告宣稱自己的金融屬性用戶標籤超過100個，每個覆蓋的人群在2000萬以上。在自身龐大用戶群體和覆蓋面以及由此積累的數據的基礎上，騰訊利用上述標籤為不同的用戶群體建立起了用戶畫像，通過數據的收集分析和整理針對廣告主的要求進行更加精準的投放。
廣發銀行信用卡的社交廣告推廣邏輯極好地利用了這套數據驅動模式，針對不同學歷人群的特徵建立起了更加精準的本科學歷用戶群體畫像，針對這一標籤的投放使得廣發銀行信用卡的開卡成本降低23%，批核率提升了10%。
事實上，在觸達獲取用戶之外，騰訊社交廣告更具想象力的地方在於用戶數據和互聯網金融結合之後的應用場景。
廣告主一般都清楚自己想要觸達怎樣的用戶群體，但是廣告平台一般只提供受限的預定義用戶標籤供廣告主選擇，這些標籤往往並不能最精準契合廣告主的個性化定向需求。
而 lookalike（高級定向能力）的推出意味着廣告主只需要手動上傳待擴展的種子用戶，騰訊社交廣告就可以獲取到在指定頁面發生了指定動作的用戶，並將其作為種子用戶，並根據這些種子用戶的共有屬性進行自動化擴展以滿足廣告主對精準和覆蓋的需求。
也就是說，廣告平台不再只是單純地根據廣告主要求來進行投放而已，它也有了分析優化廣告主的數據的可能性，通過廣告主提供的用戶數據和畫像和自己的數據進行比對升級，從而實現更加精準的用戶群體畫像。
注意，我們說的不是普通的廣告主而是金融公司。那麼，信用數據同時就有意無意地成為了廣告主和廣告平台上最重要的用戶標籤之一，而規模越大越頻繁的數據交叉對比就會約提升用戶畫像的精準度。舉凡消費、信貸、理財投資等等都會成為用戶數據分析的重要維度和來源，而這些數據事實上又天然地和用戶信用掛鈎。
廣告即數據，數據即一切。
在消費化狂潮的侵襲已經越來越深入的今天，消費者個人早已經被剝離成為賽博空間中的一個個數據符號，這已經成為互聯網公司的必然趨勢。
Q&A
Q = 媒體
A = 張敏毅 騰訊社交廣告副總經理
Q：騰訊社交廣告如何與金融結合？
A：騰訊社交廣告的口號是「賦能商業，始終於人」，我們的核心能力是藉助數據理解人，從而滿足客戶不同的營銷目標。金融行業客戶不需要我們告訴他數據的價值，他們本身對數據的運用非常成熟。騰訊社交廣告的角色就是通過對用戶更深入的理解，讓不同金融產品與用戶不同生命周期匹配上。
基於幾年的不斷探索，目前騰訊社交廣告已打磨出適合金融行業的解決方案和產品形態。
另一個方面是數據的外延應用，騰訊社交廣告通過oCPA/oCPM金融產品轉化目標智能出價策略，「動態商品廣告」金融產品個性化推薦，微信智能定向，開放Marketing API接口等運營方式，為金融機構完成投放端的效率建設，優化投放成本和效果。我們已經為金融行業完成了第一輪的定製化，而這些原來是通用於遊戲、電商這類效果導向的行業的。我們以後還要去研究不同行業的差別，根據金融行業的特色對解決方案不斷優化。
Q：騰訊社交廣告是如何構建出用戶畫像的？
A：我們首先深度理解客戶現有用戶人群，並結合騰訊體系9大流量生態所沉澱的4000多個用戶標籤，幫助客戶對他們的用戶群體進行深度洞察，並快速、規模化地拓展用戶群體，高效找到潛在用戶。
騰訊社交廣告推出的「金融立方」解決方案，能夠通過數據精準了解用戶們的需求，預判消費行為，從社交數據中提煉出用戶的信用資質與金融需求，幫助金融各子行業精準發掘最有需求的用戶們，實現數據的最大價值。
我們在營銷時的核心目標是「在對的時候，找對人，說對話」。在保證用戶體驗的基礎上將廣告曝光給目標用戶們，提高用戶們的購買意願，進而實現「幫助企業找客戶，助力用戶選產品」的雙重目的。我們希望通過數據、技術/產品、流量等三大社交廣告核心價值，豐富的定製化產品以及優質的服務能力，幫助金融機構實現精益化受眾識別以及市場廣度和深度的滲透。
Q：lookalike 中的種子用戶畫像如何操作？
A：所謂Lookalike就是在有了一定量的種子用戶之後，基於種子用戶畫像，自動實現相似人群的快速、規模化地拓展，高效找到潛在用戶，讓找用戶這件事又快、又准、又有量。目前我們金融行業的客戶都有比較完善的用戶畫像，而我們能對客戶的用戶畫像進行補充和延展，幫助客戶更好地描述出這些畫像。
騰訊社交廣告基於廣泛的人群覆蓋、強社交關係鏈的屬性以及業界前沿的模型和算法，保證Lookalike的結果更符合廣告主的目標受眾特徵。
事實上，如何用洞察和創意贏得消費者，在正確的場景上說對故事、說好故事，抓取用戶注意力，這才是真正重要的。畫像本身是沒有意義的，如何用好這些畫像才是有意義的。
Q：現在對互聯網金融的監管越來越強了，互聯網金融的政策收緊對於互聯網廣告業務有什麼影響？
A：政策收緊對廣告行業造成影響是肯定的，但騰訊社交廣告受到的影響應該是行業最低的，因為我們是行業裡面准入門檻特別高的。
我們的篩選機制有三層：第一層，能否在此投廣告。也就是說開戶要完全符合國家規定。例如金融行業廣告主營業執照中的營業範圍須包含「金融」或「投資」或「借貸」字樣，並且不開放給無明確許可的金融衍生品、校園貸、學生貸、虛擬貨幣、貴金屬等。
第二層，能對接哪些流量。因為騰訊社交廣告的流量是很豐富的，即便開戶，若與流量客群不匹配，也是不能投放的。比如說貸款類的流量，即便是合規，但是若在青少年比較集中的平台也是不能投放的。在定向和素材上，我們面向22歲以下的人不投放貸款廣告。
第三層，在素材和創意上，針對每一個流量上的金融客戶還有嚴格的規則和審核流程，例如股票、基金等理財投資類廣告，應在顯著位置標註風險提示等
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