1.从“大数据”到“小数据”
用户如何对待激励视频广告，本身就能够作为群体研究的一种重要的大数据来源，是否点击接受、何种形式的广告接受度高、何种福利最被喜好，这些数据对研究用户行为、优化产品设计、优化广告投放策略都有重要意义。例如，用户在哪个入口观看激励视频最多，可以帮助判断用户平时使用APP停留时间集中在哪些区域。
而更重要的是，由于激励视频广告是用户“主动”选择观看的行为，这类数据对分析用户个体更有价值，是与大数据相对的“小数据”最佳来源之一，与用户IDEA分层相结合，能够更清楚地划出用户地图，带来更多开发价值。
例如，一些待开发上线的新功能，可以作为试用权益通过激励视频发放给不同层次的用户，然后通过用户领取的热情，综合其付费能力、付费意愿来判断新功能的前景，若一个强付费意愿、付费能力又通过小数据分析得出“愿意尝鲜”的用户都不领情，这个功能大概率需要回炉再造。
因此，运营能否利用好用户对激励视频的行为数据，来对产品功能的开发提供依据，会是一个挑战。
2.激励方式再开发
不同分层类别的用户，他们注意的东西肯定不一样，用一套激励方案去应对所有用户显然是不行的。
激励视频广告的投放策略，要针对不同层的用户提供不一样的激励方式、场景入口甚至广告信息，未来的广告趋势必然是围绕用户属性的人群定向广告。
例如通过有道智选的激励视频对接方案，我们可以看到他们常用的激励视频场景有6类：签到成功场景、宝箱奖励场景、商城抽奖场景、增值功能场景（如限时会员）、强迫症治愈场景（如补签）以及购物欲激发场景（如领取优惠券）。很明显，结合上文分析，Activation象限的用户对商城抽奖、购物欲激发等可能更感兴趣，Encouragement象限用户对签到场景激励视频广告会更乐于点开。能否给产品提供足够多的激励方式与个性化的场景入口设计，会是广告平台对于激励视频广告运营能力的明显分水岭。
[完]
曾响铃
1钛媒体、品途商业评论等2016年度十大作者；
2虎啸奖评委；
3作家：[移动互联网+ 新常态下的商业机会]等畅销书作者；
4《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家杂志撰稿人；
5钛媒体、界面、虎嗅等近80家专栏作者；
6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”，成为一个行业；
7现为“今日头条问答签约作者”、多家科技智能公司传播顾问。
