数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。
什么是网络品牌推广
网络推广一般分为品牌推广和营销推广，本次主要分享的是品牌推广。
何为网络品牌推广呢？网络品牌推广是通过一定的方式或方法对商品、服务甚至人进行一定的宣传和推广，而其中的媒介就是网络，通过网络塑造将企业自身及产品品牌形象,使广大消费者广泛认同的系列活动过程。
品牌推广常见的渠道课分为品牌站点、APP、搜索引擎、自媒体、数字电视媒体、软文六大渠道，比如我们熟悉的新浪、搜狐，今日头条，百度，乐视电视，微信，微博，论坛等等。
哪些企业需要品牌推广
企业所处发展阶段和行业特性决定了企业的品牌推广策略，企业必须要根据自个儿所处的发展阶段、产品或服务的市场情势、消费者的消费成熟度等等有关因素采用不同的推广策略。因此品牌推广策略的制定也决定了企业关键KPI的数据指标。
以发展阶段来划分可以分为：导入期、成长期、成熟期、衰退期；
以推广目标来划分可以分为：品牌深度推广、品牌广度推广。
我们以推广目标为例，品牌推广的维度不同，自然所采用的营销策略也不同。
品牌推广遵循三个推广策略和四个推广原则，分别是：间歇式投放策略、连续式投放策略、集中式投放策略；受众互补原则、时空交叉原则、信息互补原则、巩固提高原则。受制于品牌推广的深度、广度不同，衡量的数据标准也是不同的。
比如说，就品牌深度来说，推广的目的是让品牌更加深入人心，增强品牌文化认同，提升品牌认识度、美誉度及品牌忠诚度。推广的方式一般是品牌深度互动形式，比如品牌设计征集活动、品牌庆典等活动。我们关键的数据为互动参与人数，互动转发量、品牌复购率等。
如何看待品牌推广数据
品牌推广成与败，关键是看数据。在这个看数据的时代，一切成果用数据来说话。但是实际在操作过程中，常常掺杂一些虚假数据，这就需要在看数据时过滤清洗掉一些虚假的数据。
比如我们在做广告投放时发现点击、曝光量很高，但是没有转化，投入与产出的不成正比，这时候就需要考虑是否有虚假数据和异常数据了。我们以一个广告投放为例来分析：
客户推广目标：25天内实现400万以上的用户覆盖，范围面向全国。
某媒体提供的推广数据：
从上面可以看出，分析对比两个媒体的投放数据，不难发现媒体A的数据要好于媒体B，但是事实是否就是像数据所表达的一样呢？再对比分析一下媒体A的用户数、点击量和用户区域分布图不难发现，在某个时间段点击量过于集中且用户数与点击量不成正比，某一地域点击过于集中。
通过这些异常数据我们可判定该媒体有刷量作弊的嫌疑。所以不要被数据的表象所迷惑。
造成上述问题的原因就是媒体作弊引起的，一般来说媒体作弊有机器行为、人工行为两种方式。机器作弊包括IP重复刷量、换不同IP重复刷量、机器智能作弊及流量劫持；人工行为包括真人水军作弊、木马程序作弊等。因此我们在看数据时要透过现象看本质。
如何甄别有价值的数据
品牌推广就单次推广而言，数据的价值是驱动销量，而长期的品牌推广数据则是和公司发展战略息息相关的，因此如何甄别虚假数据尤为重要。
如何清洗异常数据？我们可以通过异常数据分析模型来实现。
一般分为人工行为和机器行为，这些虚假的数据异常表现有：广告来源异常；曝光、点击频次异常；曝光、点击IP/地域集中；用户平均曝光量、点击量过大；曝光、点击的UA分布异常；数据时段分布异常；到达率、二跳率、转化率异常等。
对于虚假的数据要清洗，同时要锁定真实可靠的数据。如何锁定正确的数据？通过数据分析来实现。比如以品牌广度为目的的推广，关注的数据指标是用户阅读数、用户点击浏览量，我们采集这些数据时可以通过不同的维度，比如实现方式（时间、地段、媒体）、目标对象（地域、客户端、年龄、性别）、实现工具（展现无聊、LandingPagedeng）来综合分析。
怎样让数据带来价值
数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。
那么大数据可以为我们做什么呢？大数据真实的反应品牌推广策略的执行结果，完整描绘出推广过程中的每个环节，锁定推广策略中存在的问题，为下一步计划提供了明确的目标。如何才能让数据发挥其核心价值呢？我们以某品牌推广案例来为大家分析一下：
数据的价值——网络品牌推广案例：
1、推广策略：推广的目标，渠道已经给出了，现在需要在两个媒体平台投放广告。
2、媒体投放结果：
修正前：（媒体有异常数据）投放的区域过于集中
修正后：清除虚假数据后
经过媒体重合度分析，A，B媒体的用户重合数为80万，去除重合用户，此次品牌推广实际覆盖人数390万。 再经过用户的性别与年龄层分析，找出本次目标用户，20-40岁男性用户覆盖人数为200万。仅完成了目标的一半。
3、发现并锁定问题：推广未能达成预定的目标，是哪里出现了问题?这时候需要对问题进行锁定分析。上面我们也提到了媒体是一方面的原因，除了媒体还有其它方面的因素造成的。
漏斗分析模型：深入分析问题原因
下图是一个推广漏斗分析模型，我们可采用这个漏斗图进行分析。如下图所示，每一个数据指标都对应一个可分析影响因素。
从这个漏斗图不难发现，虽然曝光量很高，但是点击量/CTR还不到曝光的一半，说明这个环节有问题，而这一环节所对应的是物料内容，这样我们就锁定了问题，找出了问题的关键点。
4、分析原因，制定解决方法
通过分析在物料环节有问题，重新制定投放方案，可以制定两种不同的物料内容根据媒体属性进行投放，同时可根据时间段、地域、用户属性、客户端等因素制定不同的推广方案，比如根据不同省市消费人群的上网时间分时间段进行广告投放，锁定有需要的人群，才能实现最终的目的。
写在最后
数据的核心价值来自对推广目标完成度的正确判断（查漏补缺），对现有渠道效果的评估、以及对下一次活动的客观指导，历史数据的积累。只有充分利用好大数据才能让品牌产生价值，让销量得到提升。
来源：99click商助首席数据分析顾问郑泉活动分享《数据产生价值—网络品牌推广篇》的演讲。
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