移动互联网、自媒体的兴起，带动了KOL（关键意见领袖，Key Opinion Leader）营销热潮，但是缺乏一套科学有效的评估方案，仍然是整个营销过程中的痛点难点，行业急需在这方面有所突破。
KOL的营销价值突显
移动互联网时代，消费者的信息接触变得无比碎片，需求的产生和满足都可以在瞬间完成，仅靠广告投放已经不能完全覆盖到消费者，需要更多元的、随时随地的信息传递。自媒体的崛起给广告主提供了新的选择。
同时，在经济快速发展、国民消费升级的大环境下，消费者对产品的功能性需求淡化，更多追求的是精神的满足，产品需要跟消费者进行精神层面的沟通，需要靠价值观来完成消费者的重聚。
此时，具有强大粉丝影响力、能够跟粉丝进行情感沟通的KOL，就成为了广告主跟消费者进行沟通的有效途径，KOL在营销上的价值突显出来，越来越受到广告主的认可。
KOL营销痛点：科学的评估体系
在KOL营销热潮的背后，广告主却面临着诸多问题。如何在海量KOL中寻找到跟自己最匹配的、性价比最高的KOL？如何保证投放的质量？如何对投放进行优化？这些背后所反映的，是广告主对KOL科学评估体系的渴望。而这，恰恰是当前KOL营销中的痛点难点所在。
从当前环境来看，广告主可能会通过以下几种方式选择KOL：
第一， 用上次用过的。这种方式很简便，可是，在无法对投放效果进行有效评估的情况下，直接使用前次投放很容易陷入低效率的重复。
第二， 广告公司推荐的。在投放策略方面，广告公司具有专业性，可是，这背后也很有可能会受到利益驱动，偏重于选择跟广告公司有良好关系的，而并不一定是对广告主最合适的。
第三， 广告主自己发现或朋友推荐。这种方面可能会发现合适的KOL，但是每个人的信息接触都是有限的，能找到合适的KOL 的偶然性、不确定性很大。
以上三种方式都不是科学有效的KOL评选方法。无法选择出有效的KOL，自然也就不能进行有效的KOL营销投放，行业急需真正有效的KOL评估解决方案。
常见KOL评估方法及其优缺点
为了解决KOL评估的问题，市场上也出现了一些相关的评估方法，如榜单类、交易平台类、数据供应商类等，几种方法各有优缺点。
榜单类
榜单类评估会根据相关KOL网络表现或影响力进行排序，一般来说KOL收录量大，更新频率规范，可以分区域、分行业甚至自定义榜单类型，如新榜、清博等。
但是对于KOL营销来说，榜单并不能为广告主提供有针对性的数据评估，数据维度少，分类不够准确，研究也比较浅显，不能深入分析KOL表现。因此，榜单往往只能作为KOL数据评估时候的基本参考，并不能为KOL营销活动提供直接的数据评估支持。
交易平台类
交易平台类指的是可直接实现广告主与KOL交易的平台服务，分析维度相对全面，而且可以直接进行交易，能够查看KOL的类别和影响力，对KOL的表现可以进行初步的数据分析。但是往往对KOL的分类不够精准，分析维度粗浅，维度关联分析较弱，尤其是在垂直细分领域更是如此。同时，因为其以交易为目的，所以很难满足广告主的个性化需求。
数据供应商提供的服务
针对企业在KOL营销上的个性化需求，数据供应商可以根据客户需求提供灵活的定制化方案。但是，一般来说，数据供应商提供的KOL解决方案往往缺乏对评估分析维度的关联分析，分析视角单一，同时对专业垂直领域的分析不够深入，缺少历史数据留存和SAAS系统等。
各类KOL数据服务对比
一个好的解决方案需要具备哪些特点
可以说，以上几种常见的评估方式都不能很好的满足企业对个性化KOL评估的需求。从企业需求出发，一个好的解决方案至少需要具备以下几个特点：
定制化
每个广告主在投放KOL的时候都有自己独特的需求，KOL的选择标准也都不尽相同，这就要求KOL解决方案能够根据不同客户的需求提供定制化的解决方案。数据方面，除了提供行业基础数据之外，还要能够结合广告主的自有数据，对广告主自有数据进行挖掘、分析和处理；评估指标方面，需要根据广告主的需求进行有针对性的设置；评估结果输出也要符合广告主的定制化需求。从数据采集到分析到输出，整个流程都要能够提供 有针对性的服务。
以国双所提供的KOL方案为例，该方案可以根据不同营销活动的目标，推荐选择不同的KOL组合，比如客户A此次希望借助KOL提升某次Campaign的影响力，辐射更多目标人群，国双就会为其推荐粉丝重合度低的KOL组合；针对客户B希望通过KOL的影响力去深度影响目标人群，国双就会建议客户B选用粉丝重合度较高的KOL，增强Campaign中产品和品牌的曝光次数，提升目标人群与客户B之间的粘性。如此一来，即使是同样的数据，由于营销目标不同，给广告主提供的建议也是不同的。
洞察力
从当前数据市场环境来看，大家谈及自己的竞争力时，总会强调自己拥有海量数据、能够设置综合的评估指标体系，但这些基本已成为数据公司的标配，并不能体现数据产品的核心竞争力，真正能够反映一个数据产品竞争力的地方，就来自于背后的分析团队所具有的洞察力。
要想具备对数据的深刻洞察力，除了懂数据之外，更需要深入了解广告主所在行业的情况，而这需要行业公司此前在垂直领域进行了深耕和积累。只有这样才能真正挖掘出数据背后的含义，帮助广告主发现问题、解决问题。
还是以国双为例。为了形成对垂直领域的深入洞察，国双已经建立了15个重点行业的知识库，知识库中包括品牌、商品属性、评价词、评价内容库、网络新词等丰富的内容；同时还建立了涵盖20个重点行业、200多个主流品牌的监测数据，包括汽车、房产、食品饮料、日化、金融保险等，其中汽车行业是国双重点打造的垂直细分领域，为了更好的服务汽车类客户，国双还专门成立了汽车事业部。在拥有了垂直细分领域数据库的基础上，国双结合各个行业的特点，衍生出组合维度和关联维度，对数据进行多维度的交叉分析，从而产生对该行业、该品牌的深度洞察。
可视化
在拥有了定制化、洞察力强的数据分析能力的基础上，一个好的解决方案还得能让广告主能够简洁明了的理解和使用，不能让广告主陷入数据的海洋中无所适从，这就要求结果输出必须可视化、便捷化。国双的KOL解决方案很好的解决了这个问题。它可以给广告主提供便捷的SaaS系统，帮助其提升工作效率。同时，还为广告主提供可视化的洞察分析报告，让广告主一目了然的看到数据洞察的结果，提升数据洞察结果的使用效率。
当前，KOL营销仍在快速发展之中，每天都在变化，如何科学有效的选择和评估KOL，如何建立行业公认的KOL评选标准，也还需要全行业的共同努力。
