DMP管理营销相关数据

　　DMP管理营销相关数据

　　营销相关的数据，第一个比较让大家困惑的地方就在于它包含的范围比较广

　　1、一方数据源：

　　包括像CRM数据、活动累计回来的leads数据，都是一方数据，代表的是已经和你产品有过互动或者已经是你客户的受众。从广义上来说，这些数据都和营销息息相关，他们可以很大程度上反应出你产品受众的特征和喜好，这无疑是做营销时，非常有价值的数据。

　　但是需要注意的是，这些一方数据可以使用的场景和空间是有限的。它们一方面可以用于受众洞察，通过对老客的分析，找到产品的受众定位，触媒特征，喜好等等;另一方面可以用于老客的运营，我们总是希望消费过的客户，可以成为多次消费的忠实客户，那这些受众本身就是可以去反复运营的。可是对老客的运营永远是营销中的一个子集，我们更需要的往往是不断去获取新的客户，抱着自己几百万或者上千万的老用户不停的去做营销显然是远远不够的。

　　所以一方数据源质量很高，但是广度不足，想要做营销，单单管理这部分数据肯定是不够的。

　　2、二方数据源：

　　广告实际投放中产生的数据，可以被叫做二方数据，像媒体会累计广告主的曝光、点击和效果数据，以及创意内容等相关数据，但是这些数据只是自家媒体上的。DSP和监测公司会累计广告主投放中各个媒体的相关数据。其实这些数据一定程度上也属于广告主自己，不过很多广告主之前并没有积累这些数据的观念。

　　不管是媒体自己，还是DSP或者监测公司这样的服务方，现在很多平台都会提供DMP服务。这里有一个比较混淆的地方，他们的二方DMP服务，其实往往应用的是三方数据。例如腾讯视频，他们的DMP服务可能更多地应用于视频的观看­行为、新闻的阅读行为或者腾讯社交行为的数据标签;一些DSP的标签也往往是采购了一些样本的panel数据，因为如果单单依靠媒体曝光点击这些数据，就为受众打上男女年龄或者婚育消费的标签，未免有些牵强。

　　所以”二方DMP”和“二方数据”到底怎么划分，可能并没有那么清晰，但毋庸置疑，二方数据的价值是不可忽视的。个人认为这些数据最适合的场景是基于KPI的效果优化，也就是去做大名鼎鼎的“Lookalike”算法的种子数据。当然一定程度应用于受众的触媒分析肯定也是有价值的，不过现在流量基本被巨头割据，分析价值也就弱化了，而且曝光、点击只是一个广告行为，除去广告行为，我们更希望的是知道这个受众还具备哪些特质，这是二方数据无法给出的答案。

　　3、三方数据源：

　　三方数据就不胜枚举了，例如一些调研公司的人口统计学的panel数据，银联的消费数据，很多垂直领域的行为数据(车、母婴、房产、教育)，运营商的网络数据等，当然在移动互联网当家的如今，像TalkingData这种累计的应用数据和线下位置数据也都属于第三方数据的范畴。

　　对于营销来说，三方数据无论在补充数据深度还是补充数据广度方面，都非常必要。不管是分析受众，还是寻找受众，三方数据都会起到作用。可以让洞察更加立体深入，同时帮助广告主找对更多的潜在目标受众，像上面提到一方数据很适合做老客的运营，那么获新客肯定就要大量依赖于三方数据了。

　　所以第三方数据的丰富性，多元性和大体量可以更好的服务于数字营销。

　　数据源如此，那么DMP应该解决的是如何打通并管理这些数据。因为显然营销并不需要某个独立的数据源，这些数据需要被整合之后才能够为营销所用。

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