正如《大數據時代》一書的作者維克托·邁爾·舍恩伯格所說，“數據是這個時代真正重要的東西”，如果能夠通過有效的分析手段，為每時每刻產生這些數據的“人”描繪出更準確的興趣與行為圖譜，那么企業為之提供的服務，或者廣告商提供的廣告，就能更“貼心”與“個性化”，命中率也更為精準。
在峰會上，騰訊廣告平臺部助理總經理付強發表了“大數據驅動下的移動營銷趨勢”的主題演講，在他看來，最好的營銷決策，本質上來自于最好的數據、最好的分析和最好的執行這三者缺一不可的結合。
如何獲得最優數據
到目前為止，人們在移動互聯網上做的最多的一件事，還是獲取資訊——這說明關于他們的喜好、行為描述的數據，有很大部分源自多媒體內容的瀏覽、觀看和閱讀。
維克托·邁爾·舍恩伯格認定，真正的大數據的來源是復雜的，是多樣化的、混雜和多維度的。如果從這個角度去觀察騰訊的內容業務，幾乎囊括了人們對資訊的絕大部分需求。騰訊新聞客戶端、天天快報、騰訊視頻、QQ音樂等多元化的移動應用，使得騰訊能夠融合各種場景，跨平臺深入了解用戶的興趣和行為。
這種靠規模化、全方位的優質服務去“了解”、“細分”和“激活”用戶的結果就是，用戶越活躍，發生行為越多，騰訊整合跨平臺數據后，為用戶描繪的“畫像”就越精準——這個研究結果將極大地幫助廣告主，將他們希望傳達的信息更為準確地送達用戶。
付強認為，大數據分析運用到一定的階段，會讓我們在營銷認知和方法定義上和產生不同于以往的結論。比如通過大數據分析從騰訊閱讀端獲得的用戶洞察結果，就是和我們的常識大相徑庭，大家習慣性的認為高收入人群一定會關注一些高大上的內容（比如時尚、新銳科技），但事實上他們更加關心的，是如何優化子女的教育，和如何提高自身修養。
細化大數據挖掘才能有更好的執行
付強在這個演講中，為騰訊的大數據挖掘提出了一個新的概念，就是“知曉用戶的場景”。這其實是對用戶畫像的進一步“細化”，也就是說，除去那些其他公司也在談的，應該通過大數據分析充分了解用戶的年齡、職業和各種偏好之外，騰訊還可以利用自己的技術優勢和分析能力，去洞察用戶在瀏覽或者消費內容時的使用場景，比如，用戶到底在上班路上、臥室或客廳里，究竟感興趣什么內容？他們究竟在每天的什么時段，使用什么終端或者通過什么平臺來獲取資訊？
這就讓騰訊對用戶的理解超越了過去簡單的興趣愛好描述，越來越接近他們的日常生活——大數據分析和挖掘一旦細化到這一步，就能夠準確捕捉用戶的瞬間興趣。這樣一來，對需要在移動端投放各種形式的廣告或者需要在特定時點影響用戶的廣告主來說，他們所做的推送將會事半功倍，更為精確。
而大數據對場景化的分析對營銷效果的促進是顯而易見的。比如說，大數據可以確定用戶只有在WiFi的環境下，才會推薦APP下載廣告，大數據分析也會發現天氣、交通等環境的作用，將對人的消費習慣產生重大的影響。
騰訊通過場景化的分析，獲得和整合越來越復雜、多樣化的、混雜和多維度的數據——有了這些優質數據，輔助以越來越細分和精確的大數據分析方法，再結合騰訊廣告平臺“整合投放、跨屏/跨平控制、可見曝光”等高效率的移動媒體執行機制和技術，廣告主獲得最好的“執行”是順理成章的。
付強透露，騰訊未來會對大數據技術在場景和興趣捕捉上的應用，進行更加深入的探索和研究。
大數據價值不只優化更在于拓展
大數據是最佳分析基礎，這個觀點已深入人心，但付強認為大數據更大價值還在于，廣告主可以以此實現對新用戶的拓展。
騰訊已經采用一種名為Lookalike（相似人群擴展）的技術——一種通過種子用戶尋找類似人群的大數據方案。通過這個技術，可以最大范圍地提升廣告主對人群定向的搜索能力。
廣告主只需要手動上傳待擴展的種子用戶，比如說已有客戶的數據包（比如QQ號碼池），騰訊就可以協助廣告主鎖定更大范圍的類似目標用戶群。
付強說，通過這個技術，實際上廣告主可以在數億海量騰訊用戶內尋找潛在用戶了。目前，這種挖掘潛在用戶的模式已經成功地運用到了騰訊全系媒體資源。
對于這樣的突出的進展，付強總結為簡單的兩點：一個是如何深度洞察，包括捕捉用戶的瞬時興趣，知曉用戶的使用場景，其次是，如何進行人群拓展，發現潛在客戶。
基于騰訊平臺的研究和實踐，付強提出了一個基于大數據的全新概念：大數據不只是對移動內容和營銷效果的優化的方式，更加是廣告主們一種犀利的新用戶拓展利器。
