什么是DMP

DMP 黄业忠 2年前 (2020-04-15) 1076次浏览 已收录 0个评论

DMP全称是Data Management Platform,中文名是数据管理平台

最近两三年DMP逐渐成为广告主们争相尝试和加大投入新宠。每家企业的行业和诉求不尽相同,却都存在一个惊人一致的现象——迷茫,不管是大中型企业都有,甚至出现走马观花的现象,如有企业五年用来五个厂家的产品,每个合同期一年,把DMP当做MAP来用。如果你见到DMP只用一年的,频繁更换,那么往往在认知上就犯了很严重的错误。

什么是数据管理平台 (DMP)?

什么是DMP

维基上对DMP的定义是:A data management platform (DMP) is a software platform used for collecting and managing data.They allow businesses to identify audience segments, which can be used to target specific users and contexts in online advertising campaigns. DMP是一种数据仓库,用于分类和存储供营销人员和广告商随后使用的信息。

Forrester的定义是:DMP是把分散的第一、第二和第三方数据进行整合纳入的一种统一的技术平台,对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果应用现有的互动渠道环境里,获得更好营销效果。

简单地说,DMP是支持多方匿名脱敏数据的收集和管理、进行整合纳入的一种统一的技术平台,为广告投放提供人群包,特别是程序化投放,一般对接多家的DSP、PDB、Ad Server。

DMP的特点

DMP有这几个特点:

  • 匿名数据:DMP里面的数据都是匿名、脱敏的匿名脱敏,非PII信息,不能定位到个人身份,这个是DMP对CDP最大的区别。
  • 作用是程序化广告:DMP的作用是将人群包用于程序化广告的精准营销。

任何不符合上面特点的,都不是DMP,如支持短信营销,邮件营销,因为这涉及到PII信息,CDP支持,是因为它有转么的数据治理模块,DMP不具备因为它定位就不是这个,但国内的很多DMP产品,个别就不见得如此。

使用 DMP 可以做什么?

DMP最主要的作用是程序化广告的精准营销,除此之外,还可以用于变现,就是将人群包用于在数据交易市场变现。

使用DMP可以管理哪些类型的数据?

通常DMP的数据来源有三种类型:

第一方数据

第一方数据包括通过与客户的直接关系收集的任何信息。这些数据包括电子邮件地址、行为、统计数据和购买历史等内容。第一方数据可以通过页面、注册和直接交互从客户直接收集,但也经常通过像素跟踪、Cookie 和设备 ID 进行收集。

尽管 DMP 可以收集和分析第一方数据,但这样做仅是为了生成匿名用户资料和受众见解。第一方数据通常主要使用客户数据平台 (CDP) 进行管理,该平台收集和组织你的所有第一方数据,然后提供给 DMP,以便可以合并到受众资料中。第一方数据通常有这些:

  • 产品全终端的数据,如PC、APP、小程序等
  • 业务系统,如BI、CRM、电商交易数据
  • 线下数据,线下实体店经营,服务所产生的数据
  • 社交数据
  • 调查数据
  • ……

但第一方数据也有不可靠的时候,如用户的信息随意填写导致的不准确,如注册的时候填1920年。

第二方数据

第二方数据:需求方服务提供者在广告投放过程中积累的业务数据。

指在广告投放过程中产生的数据。如受众定向数据、曝光数据、点击数据、转化数据、创意数据、成本花费数据等,能方便营销者根据实时的反馈数据及时优化调整投放策略和预算配比。

与第一方数据类似,第二方数据通常包含有关客户及其行为的信息,并且通过直接交互、像素跟踪或 Cookie 进行收集。主要区别在于,数据起初通过其他组织而不是你自己的组织进行收集。

第二方数据为你提供了查看你当前客户池外部的机会,以及获取有关你可能有兴趣向其营销的更广泛受众的信息。第二方数据可以通过互利协议在公司之间购买或交易。第二方数据的实际交易通过 DMP完成。

由于 DMP 无法独立运行第一方数据,可使用第二方数据补充和扩展你的第一方数据,从而使你能够开始构建受众资料并生成见解,即使你的当前客户池太小而无法进行大规模分析。

 

第三方数据

第三方数据是指从多种来源收集、打包到一起,并可供购买的数据。基本上,大型数据汇聚商都会从发布者和其他数据所有者处购买第一方数据,然后将这些数据收集到大型数据集中,然后通过 DMP 发布这些数据供进行购买。第三方数据用于补充第一方和第二方数据,可增加你的数据的分析维度。

国内的互联网环境是避不开BAT,BAT拥有最强大的ID体系和最多的数据,但是不会对外开放的,即使能得到部分数据,也往往是脱敏的,二次处理后的数据,而且BAT拥有自己的DMP服务,但都是服务于自己的生态圈,如阿里的达摩盘服务于电商、腾讯的广点通数据平台服务广告业务、百度DMP智选服务于百度DSP或百度其他广告投放系统进行投放。所以,BAT的数据,你别想了。

购买可以按来源划分成运营商、垂直行业领域、第三方DMP、线下数据、灰色的。

  • 数据交易市场,这个在国外的DMP产品是标配。
  • 运营商,可以通过商务获取,但价格高,难度大,一个账号的价格百万左右,而且各地运营商是分割各自为政,你要逐个去谈;最后是是现在的传递数据很多都加密,你可以知道是哪个域名的数据,但具体传递的信息很难解析出来。
  • 垂直行业领域,这个是跟你关联度最高的,但是这些数据可以通过数据交互,购买获取,也是需要逐个去谈判的,效率很低的。
  • 线下数据的如机场、商场、餐饮的WiFi所积累的数据,这个往往有独家协议。
  • 灰色的就是私下一些交易,如暗网的一些数据交易,对于企业来说,这个存在法律风险,你们法务不会允许这样做的。

数据交换是两个各有优势或是投资与被投资关系的,两者之间进行数据交互,如微博和阿里巴巴、Facebook和Adroll。

在购买和交换的过程中要尤其注意数据是否涉及到PII信息,这个红线越过了就是违法。

国外,有比较完善的数据交易市场,如BlueKai、eXelate;另外,一些高级DMP也会数据交易市场,直接可以在DMP内部就完成数据采购,可以让一些DMP用户将自己的数据变现。

DMP中人群划分的三种思路

人群是DMP里面非常重要的模块,如何设计这个模块,可以知道一家公司对DMP是否足够了解。

常见的人群划分有三种思路:

  • 基于标签直接生成人群
  • 人群组合
  • 标签-规则-人群的逻辑

基于标签直接生成人群

就如字面的意思,通过标签直接创建人群,结构非常简单的:

什么是DMP

通常创建人群的界面有很多的标签给你去做组合设置设置,圈定你想要的人群:

什么是DMP

这种方式就是投放平台的人群定位的方式,直接搬过来的。

这种方式的缺点是,每次圈定人群的时候需要做很多的标签设置才能实现想要人群,会有很多的重复性操作。

人群组合

人群组合就是在基于标签直接生成人群的基础上,人群还可以用于创建人群组合,这里人群和人群组合都是你圈定的人群了,结构如下:

什么是DMP

这种方式是目前国内使用最多的一种思路。

这种方式的优点是在创建人群组合的时候可以重复使用人群。

标签-规则-人群的逻辑

  • 标签:信息最小单位,是事件或数据中的某个字段,如流量来源traffic source=direct
  • 规则:标签的组合,如Traffic source=direct AND City=Guangzhou
  • 人群:规则的组合

结构如下:

什么是DMP

标签是最小的信息,规则是标签的组合,而人群是规则的组合,实现了规则的重复利用,可以大大提升效率。

与人群组合相比,人群组合实现一样的功能,但是名字不容易区分,人群和人群组合是并列关系,标签-规则-人群是层次递进关系,这种设计思路相比人群组合的更简洁。

标签-规则-人群的逻辑在人群创建上还有进一步的细分,详细看DMP中的人群策略。

DMP的人群策略

其实就是在DMP上创建人群包,有两种类型:

  • 一种是直接创建
  • 一种是通过Look-Alike

以Adobe Audience Manager为例,创建的位置就只要两个:

什么是DMP

直接创建

DMP的数据逻辑结构一般是:标签——特征——人群:

  • 标签:信息最小单位,是事件或数据中的某个字段,如流量来源traffic source=direct
  • 特征:标签的组合,如Traffic source=direct AND City=Guangzhou
  • 人群:人群包,实现的类型有多种

创建的人群包的类型方式取决于DMP的产品逻辑,更准确的将应该是人群的创建方式,不同DMP会有差异,可以分为两种类型:

  • 类型一:可以通过标签和特征创建人群
  • 类型二:只能通过特征创建人群

什么是DMP

如类型一,它会存在三种情况创建人群的方式:

  • 第一种是通过标签创建人群
  • 第二种是通过特征创建人群
  • 第三方是通过算法创建人群

 

什么是DMP

而类型二,表面上就只有一种方式创建人群:

  • 只有通过特征创建人群

但是在特征类型有多种类型,有三种

  • 第一种是通过标签创建特征
  • 第二种是通过特征创建特征
  • 第三种是通过算法创建特征

这是两种不同的产品思路,但实现的效果是一样的,但类型二会更好,管理清晰、高效。

Adobe Audience Manager就属于类型二的,是通过特征去设置人群,点击Add New后就可以进入设置界面:

什么是DMP

特征在Adobe Audience Manager里就是Trait,这里就只能设置Trait,点击右侧的Browser All Traits,就可以去选择Trait:

什么是DMP

选择好后,可以对这个人群做实时预估,默认是最近30天:

什么是DMP

提供4个指标:

类型

解释

Estimated Real-Time Population (Potential)

(预估) 曾经满足过Segment中Trait条件(不限时间),最近30天出现过的人

Estimated Total Population (Potential)

预估总人数(只是预估值,并非实际发生值)

Real-Time Population (Existing)

(实际值)曾经满足过Segment中Trait条件(不限时间),最近30天出现过的人

Total Population (Existing)

(实际值)昨天满足Segment的人数

通过这个预估数据你可以知道所创建的人群包的规模,实际值需要人群创建24小时才有数据。

Look-Alike

Look-Alike就是人群放大,Lookalike的目的是基于目标人群,从海量的人群中找出和目标人群相似的其他人群Look-Alike的主要好处包括:

  • 数据准确性: 算法会定期运行,这有助于保持结果为最新且相关。
  • 自动化: 你无需管理大量静态规则。算法将为您查找受众。
  • 节省时间并减少工作量: 通过我们的建模过程,你不必猜测哪些特征项目可能起作用,也不必花时间在营销活动上发现新受众。模型可以自动执行此操作。
  • 可靠性: 建模可与服务器端发现和鉴别流程结合使用,这些流程可评估您自己的数据和你有权访问的选定第三方数据。这意味着您无需查看网站上的访客即可确定其是否符合某个特征。

DMP里面一般都会提供算法,你可以设置的是用什么人群去放大,也就是种子用户(「seed users」)

结合DMP的数据逻辑结构:标签——特征——人群,特征可以理解是“人群”,所以可以用特征去放大,也可以用人群去放大。

还可以从数据角度的类型做分类,用第一方数据放大,第三方数据放大或混合,这个要看DMP是否支持这个功能,如有DMP为了合规,对数据的类型做限制,如所获取的第三方的数据与第三方数据供应商有协议,某些维度不能用于人群放大,在做放大的设置的时候将其排除,这个不是所有的DMP都有,要看你的DMP是否支持。

在人群放大上,各家的DMP差异很大。

创建好人群后的话,就是将人群同步到程序化投放平台,在Adobe Audience Manager里,这个操作是在Segment:

什么是DMP

勾选想要同步的人群包Segment,然后点击“Add To Destination”就会出一个页面,选择你要同步到哪个平台:

什么是DMP

然后在设置一个同步的时长就可以,就可以在投放平台里用这个人群包去投放。

如果要看人群包同步的映射率情况,可以到Destination里面到对应平台里,去找该个人群包,就可以看到这个人人群包的映射率情况。

定价信息

DMP平台的定价模型因包含不同功能而异。

定价涉及许多因素,例如每月的唯一性,展示次数,流量,可能包括增强的第三方数据,服务产品,高级算法建模等。

国内DMP供应商有哪些?

业内已有公司是做到1000万以上达到盈亏平衡。

使用 DMP 有哪些局限?

虽然使用数据管理平台有一定的好处,但在某些情况下,它们的功能没有其他数据分析选项有优势。

  • 处理时间较长由于涉及的分析级别,DMP 通常需要较长的处理时间来接收和分析新数据。与 CDP 不同,DMP 中的数据不能实时查看。
  • 数据保留时间较短因为 DMP 数据通常依赖于 Cookie,所以数据保留通常只有 90~120 天。一些第三方DMP公司宣传说自己有4亿、7亿、10亿的cookie,这些是几年积累下来的,有效cookie有多少呢?这就如果DSP对外宣传自己每天收到的竞价竞价请求有数百亿是一样。
  • 外部数据要求:DMP虽然以第一方数据为主,但是很需要外部的数据去拓展,但是在国内,外部数据的难以获取,获取的质量堪忧,不是有数据就能用,有数据要做交叉验证,数据质量不高是不能用的,导致数据往往以第一方的为核心,可能出现比一些MAP产品的还要少。

DMP衰落的几个原因

  • Web端,第三方Cookie推出历史舞台:谷歌跟进了苹果的ITP和Firefox的ETP,在2019年宣布Chrome放弃第三方Cookie的时间表,会导致映射实现不了。
  • APP端,Android和iOS在隐私保护上加强,限制了设备的ID的获取和使用,也导致更难识别用户。

 


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