互联网的广告是如何匹配到你的?( 三 )


例如 , 收集用户的晚上11点到凌晨6点的地理位置 。 这些时间点的位置 , 理论上就是用户的家庭住址 。 再根据外部数据(链家、安居客等)匹配 , 可以获取到所在小区的平均单价 , 进而就能预测出这个用户的收入水平 。 当然这里的匹配会有误差 , 例如这个用户可能只是小区的租户 , 或者说是小区的门卫 。 还需要更多的数据来提升用户定向的准确性 。
四、用户身份标识
商家采集到用户数据 , 需要给用户一个身份标识 , 将这些数据跟用户关联起来 。
例如 , 用户去宜家购物 , 店家会在价码去区分会员/非会员的差距 , 来诱导用户注册成为宜家的会员 。 你要成为我的会员 , 我会给你分配一个编码 , 比如9527 , 9527就是你的身份标识 。 根据9527 , 就可以查询到你的联系方式、邮寄地址和购物记录 , 包括每次购买的商品、时间和金额 。 通过这些数据 , 宜家就可以判断你出你的价值 , 计算出你可能购买的商品和时间 。
可是这些数据属于企业内部数据 , 又称第一方数据 。 要精准的定向用户 , 需要综合多个平台的信息 。