京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
DMP加速程序化营销进程:用大数据精准匹配用户
近期,腾讯广点通的DMP正式上线。这可以说是给互联网广告和大数据营销领域投掷了一颗炸弹。
所谓DMP(Data Management Platform 数据管理平台),顾名思义,就是整合所有涉及广告库存购买和出售的数据,通过这个平台可以建立精准用户细分,在广告网络和广告交易市场,使得广告投放直接到达这些选定的人群;同时,通过测量哪些用户细分群体和广告媒体在广告投放中具有最佳的表现,使媒体采购和广告创意可以得到适时的优化。
简而言之,DMP就是大数据营销的大脑,特别是程序化购买已是大势所趋。这个时候,DMP可以协助广告主管理广告投放、站点流量、电商成交、社交粉丝、受众兴趣等重要数据,并在科学建模和深入挖掘后向DSP提供中立的受众描述、全面的行为分析,协助广告主和媒介执行机构来优化广告投放的受众质量、评估DSP和Ad Exchange平台的转化效率和覆盖成本,从而使营销效果最大化。
既然DMP为数据管理平台,那么数据来源为何处?在美国,第三方DMP的商业模式是成立的,这些DMP强项在于拥有强大数据源,或者可以整合很多数据,所以能提供便利的第三方数据购买服务,例如eXelate,Lotame,BlueKai等等。
但是在中国,则国情有所不同。中国数据市场信息产业起步比较晚,数据产业链形成相对不完善,数据管理使用则较不规范;互联网数据泛滥、线下数据缺失诸如此类现象比比皆是,大部分数据掌握在政府部门、运营商和互联网巨头手里。
BAT三家互联网巨头,随着互联网和移动端的深入发展,用户在互联网上的各种行为,包括社交、电商、搜索等数据,都是从一定程度上能够反映出一个用户的偏好、习惯等各种各样的特征。这就是DMP的数据基础。
由于业务侧重点不同,BAT三家的数据特征非常明显:
1) 百度主攻搜索,他们声称可以知道60%多的中国网民每天都在搜索什么,对什么感兴趣;
2) 阿里强项是电商,他们清楚的是,消费者喜欢什么样的商品品类、喜欢什么样的服务。阿里的用户是直接的消费者,和钱的距离最近,所以在这个方面相对而言,通过阿里的数据来投放广告能够带来更直接的效果;
3) 至于腾讯则是精耕于社交领域十余年的公司,每个互联网用户都在腾讯的产品上因为社交而花费大量的时间,所以,腾讯某种程度上最清楚用户的各种兴趣爱好等行为特征。在这个基础之上,腾讯还把京东、58同城、搜狗搜索等这些腾讯系公司拉过来,一起补齐腾讯在电商、搜索等方面的数据短板。
然而,数据的量级大并不意味着其质量好,无价值的数据会大大降低营销效率与精准性。这需要DMP进行数据分析,留存精华。DMP通过各种算法对数据进行分析,能看到每个IDFA背后所隐藏的具体信息,有目的性的进行信息的分类进而实现人群描摹,形成用户人群标签,把每一个冰冷的数据,升级为可用的广告投放信息价值,为广告的投放奠定基础。此时,拥有海量高质数据与先进分析能力的DMP显得意义重大。
除此之外,从广告主的角度来看,稳定的消费者标识体系是非常重要的。社交身份的覆盖度和稳定程度在年轻消费者群体中有超过手机号码的迹象,以社交身份为核心,在去隐私化后积累、对接、发掘数据价值,会成为未来DMP的常规做法。所以,在营销领域,平台方所拥有的数据能力的竞争,实际上是用户社交关系和身份体系领域的竞争。BAT三家,唯有腾讯能够提供用户稳定的用户标识体系,这是在眼下统一用户数据孤岛最有效的解决方式了。
在腾讯广点通推出DMP之前,百度和阿里也已推出过DMP服务。阿里的相关产品叫阿里妈妈DMP(达摩盘),百度的产品叫百度DMP数据服务。但是目前,广点通组建DMP,或许能够成为后起之秀。腾讯财报显示,2015年第一季度,腾讯的网络广告业务的收入实现快速同比增长,主要反映QQ空间手机版和微信公众账号所带来的社交网络效果广告的收入增长。约40%的品牌展示广告来自移动平台,约75%的效果广告收入来自移动平台。而腾讯下一步的重点,将继续积极投资于主要内容以进一步提升公司的流量,并扩展公司的移动广告资源,提升公司的效果广告服务能力。所以,社交与效果广告部将会是腾讯社交数据变现的主力军。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13