腾讯数据智库（TDC，或Tencent Data Cloud）是腾讯广告业务领域又一个极为重要的发布，因此毫不奇怪，一经推出便获得极大关注。

腾讯数据智库是什么，腾讯为什么要发布它，以及它对广告主有什么价值，这篇文章为大家解读。

一、腾讯数据智库是什么

第一次听说Tencent Data Cloud的时候，我的第一反应是这是腾讯云业务的一部分，但事实上TDC的全名是：“腾讯数据智库——品牌整合数据资产平台”。从名字可以很清楚地看到它的定位——这是一个面向广告主，尤其是品牌广告主的数据平台，是腾讯大广告生态下的一个提供给客户使用的数据产品。

显然，腾讯推出这个产品的目的，或者说至少有一个目的，是为了让广告主“更好地利用数据”做数字化营销推广。但事实上它也包含着“其他用意”，甚至很可能持续扩展它的能力，以令其成为腾讯诸多toB业务的一个战略支点。

广告主值得了解腾讯为什么会推出数据智库，以及腾讯数据智库能够给自己带来什么。此外，如果你想要使用腾讯数据智库，这篇文章也会给出建议。

二、腾讯为什么要推出数据智库

腾讯推出数据智库主要源于两个背景趋势。

其一，今天的数字广告和数字营销的数据化程度已经很高，而这一趋势未来只会加深而不会逆转。数据，连同内容、创意和物料一起，是数字营销推广的基本原料——这一点与过去很不相同，过去数据主要是作为广告效果的衡量，而今天，没有数据，很多广告根本无法进行投放。这是智能化数字营销趋势使然。

其二，广告主的诉求也发生了很大转变，即不仅仅只是追求曝光效果，更需要实现深入的“营销运营化”——在从曝光到最终转化的“全链路”上与消费者和客户进行深度互动。这对广告主的营销数字化能力提出了更高的要求。

显然，腾讯也意识到，今天的数字广告业务已经不再是简单的“堆砌”资源的问题，也不仅仅只是做好广告即可，而必须站在更加广阔的“营销服务”的层面，提供给广告主全链路的解决方案，将客户纳入更高阶的技术应用和数据应用生态，从而帮助他们应对变革，提升数字化能力，把握新的机会。

腾讯数据智库的存在，即是为了构建这样的生态。这一点与阿里推出品牌数据银行的目的非常类似，因此，你可以将这个产品与阿里的品牌数据银行相类比。

具体来讲，腾讯TDC想要做如下事情：

1. 构建一个开放的数据与算法能力体系，帮助品牌广告主沉淀自身的数据资产。

2. 将腾讯积累的优势数据能力赋能给广告主，尤其是品牌广告主，让他们能够更好的通过自身数据的沉淀，结合腾讯的宏观大盘数据与细分人群数据的分析洞察能力，实现对自身品牌在行业中竞争态势的了解，以及，通过深入分析目标人群的特征与状况，促进营销策略和投放效果的提升。

3. 促进营销全链路打通，解决品牌推广和最终效果之间无法挂钩，链路断裂的问题，尤其是解决线上线下链路断裂的问题。

4. 广告主的“目标消费人群”洞察器与操作系统。

5. 使“腾讯智慧营销”能够真正智慧起来的支点和引擎。

因此，腾讯数据智库是一个提供给广告主使用的品牌整合数据资产平台，而不是普通的DMP，它有几个亮眼的“专有”特征，即上面的1、2、3项。这些特征意味着腾讯数据智库的核心在于基于数据能力的洞察输出和策略输出，并将这些能力与广告主自有数据（即企业私域数据）相结合，从而帮助广告主挖掘营销增量，创造持续增长的机会。

而上面的第5项，腾讯的官方示意图也给出了很好的说明：

3.1品牌数据资产沉淀 

腾讯数据智库所称的品牌数据资产，主要来自于四个领域：广告主自有的品牌数据（以企业第一方数据为主）、广告主的广告投放数据、腾讯自有的数据资产、以及腾讯的渠道合作伙伴数据（即渠道数据）。

这四类数据源中，前三类大家都已经很熟悉，我不再评论，而渠道数据是一类很有意思的数据，也是腾讯数据智库与众不同的“亮点”之一，值得稍做介绍。这类数据主要包括：垂直渠道合作伙伴、电商渠道合作伙伴、线下零售合作伙伴，以及来自于广告主产品之上的二维码（一物一码）的数据，显然，这些数据的价值在于帮助品牌广告主摆脱在营销后端，尤其是在转化端无细节数据可看更无细分数据可用的窘境。这也是我们前面所说的腾讯构建开放的数据与算法体系所产生的效果。

腾讯数据智库在品牌数据沉淀方面很具吸引力。如果你熟悉腾讯社交广告DMP，你应该知道此前的这一DMP已经表现出了相当的数据开放性，而腾讯数据智库进一步加强了数据包容性，丰富了其中所包含的数据种类。

例如，腾讯数据智库所沉淀的数据能力的维度、广度与深度都比普通数据洞察系统强大很多，腾讯数据智库基本囊括了腾讯生态体系内所有的数据能力，即构建在包括社交、资讯、app、搜索、娱乐、购物等平台之上的数据的能力。这些数据也被进一步整合为宏观大盘数据，并依据不同行业进行分类，在腾讯数据智库内转化为相应的数据分析与洞察功能提供给广告主使用。

不仅如此，前面提到的渠道数据也同样是在数据积累上的进一步强化，有了这些数据，很多过去停留在理论上的新的分析和洞察也可以落地。后面内容再介绍。

3.2“三维”的数据洞察

得益于沉淀的数据资产的强化，腾讯数据智库在数据洞察能力上比普通的数据系统有大幅度提升。这也是腾讯最希望广告主发现其价值的核心领域之一。

腾讯数据智库为广告主提供三个维度的数据洞察。分别是：品牌力洞察、人群洞察、营销绩效洞察。

品牌力洞察 

关于品牌力洞察，无需多说，一图胜千言：

上图为腾讯数据智库中品牌人群在各营销转化阶段的分布以及宏观转化情况。腾讯按照CIT（Cognition – Interest – Transaction，即认知-兴趣-转化）的模型对数据进行组织。

上图为腾讯数据智库中不同阶段的用户的转换的情况，比较直观地展现两大类人群（存量人群与增量人群）状态的变化。

上图为腾讯数据智库中各阶段的人群触点分布和转化路径的情况（图中数据被隐去）。

人群洞察

人群洞察则是腾讯的“保留优势项目”。

腾讯数据智库并不提供具体到个人的画像数据，但在人群属性洞察上，精细度和准确性都相当不错。

腾讯数据智库加入了更精细化特征的人群对比功能，利用这个功能能够解决广告投放中两个很重要的问题：分析我的人群究竟有什么不同，从而帮助在营销投放前制定策略，以及衡量投放之后人群触达的效果。

人群对比可以用图形化的方式展现，腾讯数据智库也提供详细数据表。我个人更喜欢更具体的数据对照表，虽然可视化程度不如图形化展示，但分析灵活性更高。

此外，人群特征需要能够颗粒度更细的下钻才能够实现更深入洞察，但行业中几乎所有的数据分析系统中包含人群特征的部分，其特征属性都非常“粗犷”而难以发挥深入分析的价值，腾讯数据智库这一点则做的相当不错。尤其是下图右边所显示的，可以列出按覆盖度排序的该人群几乎所有的兴趣特征关键词。

营销绩效洞察：广告投放端

腾讯数据智库提供的营销绩效洞察功能应该也很符合广告主的“胃口”。例如，多维交叉分析以及自定义交叉分析的功能，尤其是这些功能能够应用于不同的人群定向或者媒介平台定向的效果对比上，如下图所示：

上图：腾讯数据智库提供的不同定向人群的TA浓度数据报告示意

上图：腾讯数据智库提供的组合媒介投放与单一媒介投放的效果对比分析报告示意

另一个有趣的很有独创性的数据洞察也值得一提，对于广告覆盖的人群，腾讯数据智库可以区分出只看到你的广告人群，以及既看到你的广告，也看到同行业广告的对比人群（腾讯数据智库定义这类人群为“相关行业平均曝光人群”），并对这几类人群的效果数据进行对比分析，即品牌对照分析。下图是一个典型的基于这一类人群细分方法实现的分析。

事实上，上图的实例这就是我们在前面提到的，腾讯数据智库沉淀的细分行业的宏观大盘数据的价值应用，并将这些数据用于营销洞察的典型的例子。

在大的环境数据的指导下，腾讯数据智库提供品牌、人群、营销绩效等维度与行业平均情况的对比分析，或是提供在不同场景、不同计划维度上与大盘平均水平的数据对比分析，从而帮助广告主建立此前从未有过的营销效果衡量的视角。

例如，下图展示了在不同投放平台/计划下的投放效果在一个图表中被显示：

营销绩效洞察：广告投放最终效果

腾讯数据智库的营销绩效的数据不仅仅在投放端，更重要的还是解决今天广告主品牌推广和最终效果不能挂钩的问题。腾讯数据智库用几个方法试图解决这一问题。

方法一，腾讯在数据智库上强化了消费人群被广告触达之后的行为数据，将这些人群的行为数据和未被广告触达的类似人群的相应数据作比对，可以帮助广告主间接了解广告对人群产生的“刺激”效果。

方法二，腾讯创造了基于一物一码但升级了更多功能的“优码”，不仅帮助广告主贯通供应链，更创造了“物”与“人”的连接，从而构建全链路营销闭环。“优码”为腾讯数据智库带来了极大好处——“优码”强调与社交工具、内容平台、企业CRM、渠道以及线下门店（导购/店主）的结合，既覆盖了商品从供应链到最终转化的流通过程，也覆盖了商品消费人群的触达、互动与转化的营销过程，这两个过程中的相关数据能力被腾讯数据智库赋能给广告主，从而既能帮助广告主优化商品流通链路，也能帮助广告主判断广告推广带来的实际落地转化效果。关于“优码”是什么，有什么价值，大家可以参考这篇文章：http://www.sohu.com/a/307674475_118622

方法三，腾讯数据智库的开放体系所引入的渠道数据（尤其是电商渠道和线下零售渠道），从另一个角度帮助完成从品牌到销售的效果追踪闭环。

方法二和方法三的联合，实际上也帮助腾讯数据智库实现广告主全营销链路的打通。

我非常相信品牌广告主会“重度使用”这个功能。

3.3数据驱动

尽管分析和洞察能力是腾讯数据智库的核心能力，但它的数据驱动能力也令人印象深刻，包括：人群选择或者细分人群构建的功能、营销应用——人群输出给广告投放或者营销运营系统。腾讯数据智库在数据应用上的加强，体现在它提供定制化的数据建模能力上。

人群选择和细分人群构建

在人群选择功能上，腾讯数据智库提供四类方式：营销渠道和广告维度的筛选、人群属性与偏好维度的筛选、兴趣关键词筛选、按照选定地理位置的人群筛选。

人群构建方面，腾讯数据智库允许用户对上面所有的人群选择维度进行“交、并、除”运算。这个是“较高端”的数字营销工具的典型特征。

定制化数据建模

这是一个相当有意思且显著区别于其他DMP的数据应用功能。腾讯数据智库并不直接提供完全从零开始编程的数据建模功能——因为对几乎所有的广告主，这样的功能等于没用。腾讯数据智库的思路是：利用自有的机器学习算法，基于大盘数据和广告主的自有数据作为特征数据（无论是正向特征还是负向特征），为广告主建立参数可调的数据模型。这些模型广告主可以进一步定制，并且可以利用历史数据（作为对照）对这些模型进行检验，从而让这些模型可以适应于每一个广告主的实际投放情况的需要。

最终，这些模型被用于帮助广告主预测不同人群的价值或是线索人群的转化概率，或是人群的智能化扩张，又或是优化预算分配策略。

营销应用

营销应用相对直观，因此我无需赘言。腾讯数据智库的营销应用的核心是将其数据能力输出给营销投放系统做精细化的人群触达与运营。但腾讯数据智库有所不同的地方在于，它不仅将人群数据能力输出给广告投放系统（无论是合约广告系统还是竞价广告系统），也可以将数据能力输出给微信人群互动等客户运营的场景。

必须指出的是，与腾讯数据智库集合了腾讯生态体系几乎所有的数据能力一样，它的应用领域也涵盖腾讯在完成广告业务整合之后的所有广告和媒体资源，这样，数据能力的出口和它能够发挥的价值就大大提升，对几乎所有使用腾讯广告资源的广告主都可适用。

四、腾讯数据智库的核心应用场景

看了前面的描述，腾讯数据智库的核心应用场景其实已经不需要再多啰嗦。

显然，利用腾讯数据智库进行关于人群和品牌的洞察会成为广告主主要的应用之一，尤其是在构建广告投放策略或是进行效果前测方面。

腾讯数据智库的第二个核心场景是基于广告主第一方数据（存量人群），通过人群行为洞察分析，实现在腾讯体系内的高价值潜在客户的拓展。前面讲到的定制化数据建模即是在这一块发挥作用。

第三个核心场景则在于帮助广告主的广告投放进一步贴近终极转化，打通营销的前后端全链路，从而洞察营销效果，并反推营销策略。

例如，通过一物一码，腾讯数据智库能够了解最终购买并完成扫码的物消费者的人群特征（这些人群实际上构成了所有消费者的抽样样本），广告主则可以立即基于这些人群的特征，验证最初营销策略上关于人群特征的定义是否真正恰当，或是为优化创意文案提供参考。

第四个核心场景则在于腾讯数据智库利用“优码”以及渠道数据所构建的线上线下打通的数据闭环，从而能够为广告主构建营销全链路上的数字化与数据化能力。这也使品牌主能够让消费者拥有不分线上线下的相当完整一致的营销与消费体验。

一些细节上的应用也会很有价值，例如腾讯数据智库会利用腾讯Model LAB去预测不同人群的质量，或是预测不同潜在客户的转化可能性。

你可以看到，腾讯数据智库在应用场景上具有多样化的适应力。显然，腾讯数据智库是广告主用于选择最合适的人群并指挥腾讯广告体系进行更准确广告投放的数据引擎。

五、对广告主应用腾讯数据智库的建议

腾讯数据智库几乎对所有的利用腾讯广告资源的广告主而言都是适用的。并且，它的出现很可能会彻底改变你的广告策略与人群认知方式，也有助于提升你的广告效果，尤其是品牌广告主的广告效果。

不过，如果要发挥腾讯数据智库的全部价值，并不仅仅只是在于使用它本身。你需要尽可能让数据智库覆盖更多的消费者触点，并且优化你的营销链路设计，把这些消费者触点置于你的营销链路的关键节点之上。这样，腾讯数据智库就可以在你的数字营销与消费者运营上提供与数据、洞察、潜在客户触达或人群拓展相关的应用。例如，你可以考虑将广告引流到小程序或是利用“优码”部署自己产品的一物一码。

我们会建议广告主将广告的投放和消费者的互动运营作为同等重要的策略加以考虑，并考虑它们之间紧密且有机的配合与转化关系，以最大化腾讯数据智库的价值。

当然，无论何种文字描述都是隔靴搔痒，最好的了解这个工具的方法，还是亲自一用，或许，你可以发现更多可用的场景与有价值的功能。最后，老规矩，欢迎大家留言讨论，或是提问。