一塊戶外廣告牌究竟有多少人經過和看過，接觸頻次是多少，那些都是什麼人羣，是否是我的目標人羣？每一次問到中國戶外廣告行業面臨的最大或者最棘手的問題，不少業內人士都會異口同聲地說是數據的缺乏。

利用大數據，百貨公司可以根據需求和庫存的情況，對多達7300萬種貨品進行實時調價。利用大數據，快餐業可以通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物；如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備時間相對長的食品。利用大數據，警局可以基於地震預測算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的範圍內。大數據已經在漸漸改變我們人類的生活與歷史。

如今，雖然大數據的時代已經漸漸來臨，但是數據的缺乏仍是阻礙戶外廣告行業進一步發展的瓶頸。戶外數據缺乏的問題還是沒能得到完全的解決。

我們都知道大部分的戶外廣告公司都會從移動運營商、互聯網公司、交通部門等各種渠道購買或互換用戶的數據。大數據應用方面可以說都是以拿來爲主。爲什麼會導致這樣的現象呢？

首先，由於資金投入成本不低，而回報可能很小，所以導致動力缺乏。自然地，中國的戶外公司不會像歐美澳等國那樣成立強有力的行業協會或第三方機構來推動和實現戶外的統一測量，導致自身受衆數據的採集與累積幾乎爲零。

其次，移動端的普及，造成數據的來源也趨於碎片化，並且受衆數據的採集方式變得更爲多樣化。

有人把數據比喻爲蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。戶外廣告需要的大數據歸根結底是有關人的大數據，相對與其它媒體如互聯網或廣播電視而言，戶外大數據更爲強調人甚至多人與場景的結合。

澳英等國正在研究一種戶外廣告測量系統，它可以通過眼球追蹤技術來解決受衆實際瀏覽量的問題，換在中國的話，除了眼球追蹤，面部識別或探針等技術也可以用來收集受衆年齡、性別等基礎信息。廣告牌的實際瀏覽人羣會受到距離、角度、速度等各方面環境因素的影響，如要測量，其對瀏覽受衆環境因素的權重設置就必須完全考慮進來。可是要考慮到我國的具體情況，單單測量廣告牌的可能瀏覽人羣會比測量廣告牌的實際瀏覽人羣更容易實現。

大數據根植於戶外媒體。總的來說就是站在企業的角度講戶外決策針對戶外媒體的特性，通過長期城市數據研究，將大數據中和戶外媒體相關的部分提取出來，再根據戶外媒體的地理位置運用互聯網雲計算技術，以最直觀的點線面方式呈現給用戶。實體場景，不再虛擬，真實確定，能夠精準畫像、連續追蹤，能夠複查，可信度高；固定軌跡，羣體和行爲定向，常住人口的經常性消費纔是廣告主特別在意的。

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