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营销术语|DMP概念

如今的广告变得越来越难做,且不说越来越聪明的消费者让创意门槛大幅提高,大数据的涌入也给广告人、营销人增加了技术门槛。与其在BigData(大数据)和DMP(数据管理平台)的迷雾中徘徊,不如现在就来一探究竟。DMP是什么意思?DMP的作用是什么?如何选择合适的DMP……这些问答平台上的热门问题,这篇文章就给你答案。

“一张图读懂DMP”,与众广告人、营销人达成共识:“这就是DMP的标准模型” 。

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DMP帮助企业挖掘自身的数据宝藏

到底什么是DMP(数据管理平台)?我们需要把它拆解成“数据”、“管理”和“平台”来分别解析。

DMP以触达更多的目标受众为首要目标,输入与品牌相关的所有数据,这里面包含了官网及H5监测的自媒体数据、付费媒体捉到的前端广告数据、CRM及销售数据、社交媒体等免费媒体数据,以及第三方数据等。这部分数据是海量的。中国网民的基数(CNNIC数据显示截至 2015 年12 月,中国网民规模达 6.88 亿,手机网民规模达6.20 亿)是数据来源的保证,而联网设备的多样性带来更大的ID数据量。

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拥有海量的ID并不是一个好DMP的决定性标准。因为不同的应用平台的数据互不相通,每天有众多不同来源的 Cookie碎片式地记录着每个用户ID的数据。而每个用户在不同的应用场景里的行为习惯被不同的平台收集起来,各自形成不相联通的信息孤岛。

这时,DMP的“管理”功能开始发挥作用了。将这些经由Cookie实时收集起来的数据接入平台并整理,从中“清洗”出格式统一的加码数据。如同从矿藏中挖掘宝藏一样,DMP会从“用户行为”、“自然属性”、“场景属性”、“社群属性”等多个维度入手,对这些数据矿石进行进一步的挖掘和分析。

 

需要注意的是,更加科学的数据挖掘不是通过简单的标签管理来划分目标受众人群,而是引入更加深入的机器学习,这里涉及使用大量优质数据样本,提高管理平台的数据挖掘能力,将人群的划分由表及里,通过表面数据挖掘出更多符合目标受众内在特征的群体。只有这样,数据才能进一步应用于跨屏、重定向等程序化广告,个性推荐、动态推送等程序化交互,会员运营管理以及其他营销自动化等工作。最终,在“平台”层面,数据收集、数据管理数据整合和数据输出三个流程板块构成了完整的平台化产品。

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数据的需求催生DMP成为“标配”

传播行业如同所有的传统产业一样,从粗放型发展都已转向基于数据为基础的程序化管理。海量数据涌入网络的同时夹杂着极具价值且充满着差异化的用户信息。而程序在速度和精准上较人为处理这些数据有着无可比拟的优势。更加精准的数据也就直接代表其经济价值,以广告投放为例,广告主触达到了更多目标消费者从而减少了投放浪费,而媒体方则享受着更精准的数据带来的更高的利润。

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在国内互联网被BAT这样的“围墙花园”垄断半壁江山的背景下,对于企业或品牌而言,拥有自身的DMP可以有效规避自身目标消费者数据无法跨界操作的尴尬境地,同时建立第一方DMP能积累自身的数字品牌资产,是传统企业向“互联网+”转型的标配。相较于使用媒体第三方DMP,使用第一方DMP避免了媒体既当运动员又当裁判的情况。而且第三方DMP缺乏差异化的标签体系给了竞品抢夺有限广告资源的机会,而最终从中渔利的是“渠道商”,他们将比企业更加了解他们的消费者且更易触达他们。

 

科学考量DMP供应商

在DT时代到来的背景下,数据即财富,DMP供应商的选择关乎到企业的数字资产。秒针建议,选择适合企业的数字资产管理供应商需要考虑以下几个层面。

首先是确保无利益冲突,这是双方合作的信任基础,数据犹如企业的隐私,作为隐私数据管理者,如双方有利益冲突则无法保证企业的利益。

其次才是基于DMP产品的技术能力。

A.如数据整合以及处理能力,这包括了对数据的接入和欺诈流量的筛除能力、多平台数据的打通能力和更高置信度的用户画像能力;

B.技术实施及服务能力,这关乎供应商在系统部署实施层面的落地能力,需要集中检核对方的In-houseDMP的搭建经验和对外实施服务的能力;

C.算法能力,能否提供基础的机器学习算法和分类算法、基于DMP平台的扩展算法都是其算法能力的核心考核点;

最后其较为重要的是结合数据的解决方案提供能力,在拥有充分数据的管理基础上,为企业提供针对不同需求的解决方案能力。

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使用DMP的MVP原则

部署了DMP后的企业该如何使用呢?是否可以一步到位?

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并非如此,DMP的应用需要长期数据积累和经验积累过程,秒针DMP产品负责人刘向东在近日的#秒懂DMP#营销科学讲座上对此提出了希望企业可遵循的MVP原则。MVP原则借鉴于产品设计行业,即以最简洁可行的产品方案起步,以最少的人力和物力资源,快速投入市场并取得客户的相应反馈,并且快速迭代和优化,用小步快跑的过程代替跨越式的发展。运用到DMP产品的应用也一样,将平台的建立到成熟利用拆分成阶段性任务,逐步累积数据和应用的经验。例如,从初级的利用数据引导广告投放,精准触达目标人群,再逐步探寻营销的自动化,而后再扩展至全平台的用户分析。注重DMP产品使用的成熟稳固,不可强求快速成功。

从IT时代到DT时代,数据的重要性在广告传播行业日益显现。无法掌握数据的企业和品牌将失去持久的竞争力,掌握数据的企业和品牌扬帆诗和远方。面对迎面而来的浪潮,敏锐的广告人、营销人、品牌人首当其冲。

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