진실과 신뢰. 이것이 바로 오늘날 빠르게 움직이고 데이터에 굶주린 세상에서 생존하고 번성하기 위해 훌륭한 비즈니스와 훌륭한 비즈니스 생태계가 필요한 것입니다. 그러나 데이터에는 자체 vagaries가 있으며 너무 많은 것이 혼란 스러울 수 있습니다. 더러워서 사용할 수 없습니다. 그것은 사일로에서 살 수 있으며 주변의 어떤 것과도 관련이 없습니다. 그리고 큰 것 : 그것은 오용 될 수 있습니다. 소비자는 매일 이 방정식에 점점 더 많은 데이터 포인트를 추가합니다. 깨끗하거나 더러워진 이 모든 데이터는 신속하고 영향력 있는 비즈니스 결정을 내리는 데 방해가 될 수 있습니다.
마케팅 생태계에서 미디어 구매자는 투명성을 원하는 한 가지에 대해 명확합니다. 그들은 마침내 자신의 노력이 얼마나 효과적인지, 그리고 어떻게 개선 할 수 있는지 이해하기를 원합니다. 더 명확성은 궁극적으로 그들이 지불 한 것을 정확히 얻고 있다는 더 많은 신뢰를 의미합니다.
이 데이터를 제공하는 소비자는 클릭 할 때마다, 모든 좋아요 및 모든 거래를 통해 구매 행동에 참여할 때 보호된다는 것을 알고 싶어합니다. 사실, 역사상 다른 어느 시점에서도 소비자는 그들에 관한 데이터가 어떻게 캡처되고 사용되는지에 대해 더 많이 알고 호기심을 갖고 염려하지 않았습니다.
데이터에는 책임이 따릅니다. 소비자를 보호해야 할 책임. 마케팅 생태계를 보호해야 할 책임과 무결성과 투명성으로 모든 것을 관리 할 책임.
그래서, 왜 닐슨? Nielsen은 모델에 내장된 많은 장점을 가지고 있으며, 진정한 대표 패널을 사용하여 크고 다루기 힘든 데이터 세트를 지우고 유용하고 관리하기 쉽게 만듭니다. 우리 전략의 필수적인 초석은 소비자 패널에 대한 닐슨의 투자입니다. 이들은 미디어와 빠르게 움직이는 소비재 측면의 패널로, 사람들이 우리를 집으로 들여 지속적으로 직접 측정 할 수있게 해줍니다. 그리고 그들은 전 세계에서 이것을합니다. 내 마음 속에서, 소비자와의 이러한 근접성은 그들이 우리 브랜드에 대한 신뢰에 의해 가능해졌으며, 귀중한 것입니다.
이 패널은 누가 거래하는지뿐만 아니라 종종 언제, 왜, 어디서, 얼마나되는지에 대한 진정한 이해를 가능하게합니다. 그들은 비디오 및 오디오 청중을 복제 할 수 있으므로 고객은 단일 폭음 감시자와 거실에 모인 헌애자 가족이 좋아하는 프로그램을 시청하는 것의 차이점을 알 수 있습니다. 누가 구매했는지, 그리고 특정 시간에 특정 방식으로 해당 제품을 구매하기로 한 결정에 어떻게 도달했는지 이해하는 도구는 매우 중요합니다.
우리 패널의 또 다른 중요한 측면 중 하나는 소비자 개인 정보 보호의 오른쪽에 머물러 있습니다. 우리는 모든 사람이 그들에 대해 모든 것을 알기를 원하지 않는다는 것을 이해합니다. 그리고 브랜드는 실수로 경계를 넘지 않고 좋은 결정을 내려야합니다. 개인 정보 보호에 대한보다 엄격한 제한은 우리에게 괜찮습니다. 그것은 옳은 일입니다. 닐슨은 패널에 있는 소비자들의 명시적인 동의를 얻기 위해 항상 열심히 노력해 왔습니다.
모든 유형과 규모의 회사에는 데이터가 있습니다. 이러한 흐름은 계속 확장되고 있으며 거의 서로 이야기하지 않습니다. 그것은 사실입니다. 그러나 다른 현실은이 모든 큰 데이터가 유용한 데이터로 변환 될 수있는 것은 아니라는 것입니다. Nielsen은 유용한 데이터의 핵심 요소가 라벨링이라는 것을 알고 있으며, 미디어와 소매점에서 가장 철저하게 레이블이 지정된 데이터를 보유하고 있습니다. 또한 상세하고 검증된 라벨링은 데이터가 기계 학습 및 인공 지능에 보다 쉽게 적응할 수 있음을 의미합니다. 마지막으로, 우리는 그것을 사용하는 방법, 그것을 정리하는 방법, 다른 데이터 세트와 병합하는 방법 및 훌륭한 데이터 과학을 극대화하는 방법을 이해합니다.
고품질의 과학 지원 데이터에 대한 닐슨의 헌신은 시장에 필수적인 서비스입니다. 구매자 또는 판매자에 대한 편견과 관계없이 유용한 데이터를 제공하는 능력은 시장에 더욱 중요해질 것입니다.
이 골드 스탠다드 소비자 패널 데이터를 추적 및 행동 데이터 및 기타 여러 컨텍스트 구축 데이터 세트와 결합한 다음 실제 데이터 과학자 및 알고리즘과 함께 인간과 기계 분석의 고유한 혼합을 적용하면 진정한 마법이 시작됩니다. 인공 지능과 기계 학습은 우리와 고객에게 더 많은 가치를 가져다 줄 것입니다.
Nielsen으로의 이전을 고려하기 오래 전에 저는 고객이자 파트너였습니다. 회사가 일하는 방식과 독립성, 무결성 및 소비자 집중의 핵심 원칙이 시장에 자신감을 제공한다는 것이 그때와 마찬가지로 분명했습니다.
닐슨에서는 기술, 과학 및 데이터가 인간 요소와 결합됩니다. 여기서 잠금 해제해야 할 잠재력은 여전히 많으며, 우리 팀은 매일 점점 더 많은 잠재력을 발휘하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 닐슨의 가장 좋은 해는 미래에 있습니다.
이 기사는 원래 David Kenny가 LinkedIn에 게시했습니다.
