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【会点办会指南】会展与活动数据分析:需要更好的系统思维

数据对于会展业的重要性


在这个高度互联的时代,几乎所有行为都能被追踪到:浏览者访问网站、移动设备上的每次点击、每个点赞、在线发帖、个人简介更新、用奖励积分进行的采购,甚至监控摄像头等等。大数据分析将把来自各种源头的追踪数据合并起来,分析出趋势并辅助业务决策以及改善客户互动体验。因此,麦肯锡全球研究院认为,大数据是“提高创新能力、竞争力和生产力的下一个前沿阵地”。

 

会展业是最重视数据的行业之一,但在从一般数据向大数据过渡的过程中,会展业仍处于初级阶段。

 

Red 7 Media研究与咨询部运营总监MichaelHughes曾经就技术创新与会展业变革之间的关系做过很好的阐释:如果不能像广告等其他渠道一样评估展会营销的效果,那些领导型的公司将会大幅减少参展预算甚至完全退出。另外,数据及分析已经取代社交媒体成为企业营销的新宠。在此背景下,曾经被定义为定性产业的会展业,如今正在变成一个定量的产业。


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未来的会展市场竞争,得数据并充分应用大数据者得天下。

 

数据的搜集


It’s not just about gathering the data…

What’s important is what you do with the data. 


Exhibit Surveys认为,在很大程度上,贸易展览会和其他一些线下活动都缺乏对数据的合理搜集。即使是那些有很多项目的大型传媒公司 ,所搜集的数据也不符合3项标准:海量、实时与多样。以数据的多样性为例,既包括观众注册登记等结构性数据,也包括社交媒体上的评价等非结构性数据。

 

尽管会展行业没有垂手可得的真正的大数据,但与过去相比(15-20年前),确实有了更多、更好的与会展项目相关的数据来源,这些数据有助于改善决策的质量和发现新的市场机会。

 

从数据来源上看,来自内部和外部的数据获取渠道都更加丰富(图2和图3)。

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特别值得一提的是,获得数据的新渠道很多都与使用供应商的服务有关。例如,无线射频技术已经发展近十年,但由于成本原因,只被较少一部分展览会使用。然而,时至今天,各类移动应用和社交媒体工具成为可追踪信息的重要来源。智能手机定位、近场通讯(near field communications)以及iBeacon等技术也让信息追踪变得更加简单。

 

注:iBeacon是苹果公司2013年9月发布的移动设备用OS(iOS7)上配备的新功能。其工作方式是,配备有 低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备使用BLE技术向周围发送自己特有的ID,接收到该ID的应用软件会根据该ID采取一些行动。比如,在店铺里设置iBeacon通信模块的话,便可让iPhone和iPad上运行一资讯告知服务器,或者由服务器向顾客发送折扣券及进店积分。

 

另外,主办方现在有更多的外部数据来源,可供开展不同层面的基准分析(benchmark show’s performance),从国家统计局、劳工部等政府部门发布的官方统计数据,到由CEIR、Exhibit Surveys等专业研究机构或咨询公司发布的各种行业调研报告。

 

对数据的应用


Jeff Stanley在报告中特意强调了以下两句话:不要从“能测量什么”开始,而是首先确定“需要测量什么”;比数据量更重要的是数据捕获及分析的质量。


Don’t start with what you CAN measure…

First decide what you NEED to measure.”

 

What is more important than the volume of data?

The quality of the data capture and the data analysis.

 

在运用数据时,会展主办方经常会遇到以下挑战:


许多数据都在不同的功能筒仓(functional silos)中,如果局限于这些筒仓,其整体价值就会打折扣。例如,会议项目的app仅仅对接了注册观众数据库吗?

数据的质量也是变化的,而且往往取决于是如何搜集的。

如果依赖单一的数据源,则可能导致错误的决策,因此有必要分析从多种渠道获取的数据。

 

在对数据进行分析时,要确定“需要测量什么”,即希望解决的问题。例如,“在开展观众促进工作时,信息是否能达到目标市场?是否能达到所有的潜在目标市场吗?这些目标观众是否是参展商所希望看到的?不同细分市场的观众对展览会中教育项目的评价有哪些不同,等等。 

会展与活动数据分析的常见出发点

当然,对数据进行分析,有时还必须采用合适的模型。

 

时刻与数据保持连接


Exhibit Surveys认为,会展业正处在数据分析黎明的前夜。虽然并不是所有的数据集都可以实现连接,然而,即使是在某个时间、连接某些数据集便可以发掘重要的价值。常见的数据连接途径如下:


观众和参展商注册数据库;

官方网站;

移动应用;

社交媒体;

现场行为追踪;

市场调研(活动前、中、后);

客户线索。

 

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数据分析是否能成功往往取决于分析人员和研究人员的技能及经验。对于主办方而言,最大的挑战是需要找到一个理想的合作伙伴或内部分析师(或团队),他们能正确对待所获取的各种数据,并能充分理解这些数据的优点和缺点。他们需要从组织者的角度理解“应该搜集什么样的情报,相应的数据筒仓在哪里,以及如何开展分析”。


本文来源:活动研究  内容搜集整理:会点网HUI.NET袁帅

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