本文来自深蓝数据总经理刘瑾在2018学习型会展组织者交流大会的分享，经授权发布于赛诺迅会展资讯，供同行学习。
“谢谢马老师，很荣幸站在这个舞台上，我在展览这个行业已经有15年经历。在过去的15年里，有12年我都是在做和展会观众相关的线下及信息化工作。2017年的时候，我开始尝试通过大数据的手段来实现观众拓展。
传统扩邀模式以及其缺点
展会通常的用到的买家邀请，或者是维护的方式，最核心的，最主流的有二种，第一，用电话，呼叫中心，但现在，呼叫中心的电话接通率据我了解不到50%，在不到50%的情况下，能够进一步的做有效沟通的比率就更低了，意味着我们花了钱做这件事，得到的价值是有限的。每天打出去100通电话，只有40多个电话是接通的，也只有20几个电话可以很好的交流，成本是非常高的。
第二，是邮件，邮件覆盖广，价格又低，速度快，但是有一个大的缺点，它的点开率非常的低。因此用传统的方式做新的买家邀请，是一个投入高，产出低的状态。因此，找到新的方式－用数据的手段来洞察我们现在买家群体，对我们就可能意味着效能的提升。
通过多年展会观众名片信息的累积，主办方的观众的数据库中可能有十几甚至是上百万的数据量，但这些数据是片断的，是按自然人的形式存在，也就是说上百万的观众信息零散的存在一个数据库里，缺少归纳和总结。而“洞察”则恰恰把展会买家的共同的特征提炼出来。
客户画像
提炼什么呢？我们用一个画像把它描绘出来，比如说这一场展会来了三万多人，男生多还是女生多，他们的年龄分布是怎么样的，他们的学历的水平是怎么样的，是本科多，还是研究生多；进而我们还可以有地域来源、收入能力以及消费习惯的分析，比如说怎么样的人喜欢喝星巴克，怎样的人喜欢跑步，这些都是在大数据里用标签的形式，现在市场上可以使用的大数据的量大概在十亿级。
在这么一个基础上，再往下了解，就可以了解目标群体的APP使用偏好，例如发现A类人对学习类的APP比较感兴趣，B类是健身类，或者说对工业类、汽车类主 题的偏好。除了APP的分析之外，对买家人群的在线的阅读的情况，也可以做一个深度的分析。看看他们对行业内的专业的文字的喜好到底是在什么地方，这样我们就可以用对买家的动态数据的分析，补充原有的理解，了解目标人群在展馆外的行为信息。有了这个轮廓以后，我们就可以回到十亿级的数据库，寻找和人群画像相近，或者是类似的人群。
找到了这些人之后，我们需要与目标人群产生互动，形成“消息触达”，触达有二种方式，第一种比较传统，手机短消息群发，第二种方式，微信朋友圈的广告，通过微信朋友圈广告的方式，把我们的展览相关的核心的内容，快速的触达给展会相关的潜在观众群体。
这样就解决了我们传统买家邀请过程中，成本高、工作周期长的这些不足，给传统扩邀方式做一个有效的补充。用大数据方式，数据量会很大，传递的速度非常快。在下篇，我会用一些实际的场景和大家解释一下，究竟是怎么样落地的，这样大家就会更好的理解这个概念以及它的价值。
第一个场景： “发现”工程师
假设我们有个活动，计划邀请阿里巴巴的工程师参与，那么我们具体如何快速找到他们呢？首先，阿里的工程师都在杭州，他们在线下都有怎样的共同特点呢？九点左右要来阿里上班，晚上9点左右离开公司回家；其次，阿里员工，在手机端有一些什么特征呢，他们在手机端都有一款APP叫做“叮叮”，把这些特征结合起来，我们会快速找目标人群。
第二个场景 寻找特定APP用户
假设我们在天津要办一场车展，我们关注二款APP用户，第一款是汽车之家，第二款是易车，我们可以通过技术的手段快速找到在天津范围关注这二款APP的人群，这就是车展的一个潜在的客户群。作为二线城市的车展，参展商非常希望达成现场订单，他们特别的愿意真正买车的人来这里，这时候我们就去关注线下的4S店。比如说在天津市，可能有300个4S店，我们可以快速找到在4S店的人群，形成另一个潜在客群。在此基础上，我们做手机短消息，微信、头条的广告投放，整个过程非常高效，在时间成本的节约上有非常明显的优势，同时覆盖到展会的“强相关”人群，为展会的买家品质和现场成交提供的保证。
新观众的获客成本
获取新观众到底要花多少钱，这是个很实在的问题。我们用一个例子帮助大家来理解。这是在某一个城市的某一个工业园区里面，我们当时是要找和汽车制造相关的技术人员，在大约10平方公里的范围内，我们找到了相关人群。在数据准备方面用了2天时间，短消息发送30分钟。到现场参与活动人数81人，转化率是2.5%，总共花了1.2万，折合下来每一个人的成本是148元。
对工业类的展来说，我们转化率在2%左右，2C展的转化率会相当的高，比如说一些车展以及一些大型的线下活动。因此，科技的发展，带来了工作效率的提升，带来了高性价比的市场方案。
在下篇，我为大家介绍如何通过大数据技术优化展会活动。”
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