DMP围绕营销应用数据

　　DMP围绕营销应用数据

　　不管拥有何种数据，最终能够将数据落地的应用才是刚需，像风控，虽然也是一种数据应用，但是它与营销无关，数据对于营销的应用核心无外乎以下三个场景：人群洞察、筛选定向、监测分析。

　　人群洞察：

　　人群洞察顾名思义是对一个群体进行画像，在不同的营销场景下对人群的需求是不一样的，不可以简单理解为是对目标受众的画像。

　　目前一提到画像，大家就想到对”男性25-35岁”或者”购买过XX牌洗衣粉”的人群去画像，然后开始搜集一些样本数据或者搬出自己如数家珍的CRM数据，外采或者调研补齐一些标签，得出一些结论。数据有多少不重要，主要靠各家大神的神解读，最终推导出令人满意的，其实已经预判了的结果。显然，DMP的存在不是为了做这件事。

　　首先，从分析的目标人群来看，除了目标受众外，像竞品人群，媒体覆盖的人群，老客群体，又或者是某次投放结束后的曝光人群，都是需要去分析的人群。也就要求了DMP需要具有多维度去构建人群的能力，对数据的要求肯定也就不会局限于一方数据，因为对这些人群的构建，可能来自于你自有的数据，也可能是基于外部数据去寻找和定义。

　　然后，从分析的纬度和目的来看，人群洞察的结果应该是可以指导营销的，切莫为了画像而画像:

　　a)分析洞察人群人口属性或者地理分布的基础特征，是就简单的了解你的用户，但不是对谁都需要。例如曾经有个母婴客户说过，他觉得母婴群体没什么好洞察的，我只要知道他是母婴人群就够了，只有这个特征对我是有意义的，无论他男女老少，其实不无道理。

　　b)分析洞察人群的行为特征，例如他是否有母婴标签，是否喜欢阅读，是否喜欢看电影，喜欢看什么类型的电影，这些数据单独去看可能都没有意义，应该是与某些人群进行对比，找到特征明显的地方，从而指导营销中创意、素材、文案、内容的方向。

　　c)分析洞察人群的线下轨迹聚集点，从而指导我们去现在户外广告的点位，让曝光更有效。

　　d)分析洞察人群的触媒特点，找到他们最常用的媒体，使用的时间，从而更好的指导媒体预算的分配。

　　总之，不管是哪种洞察，洞察的结果最终是要为营销服务，而不是千篇一律的去看一群到底是男是女的命题作文。

　　筛选定向：

　　随着数字广告的飞速发展，早在Ad network时代就已经支持的受众定向，再到如今，无论是DSP支持的RTB模式，还是很多大平台、媒体以及Ad serving可以支持的PDB、PMP。在这些定向购买中，尤其是程序购买中，如何选择受众并对其进行定向，显然是也是营销DMP必备的数据应用之一。

　　现在市场上很多DMP对数据的定向服务，并不标准，大多是以离线数据包的形式，一次性的把数据导出到对应平台上予以服务。

　　一些广告主的DMP由服务商搭建，多数更像是一个媒体排期的服务，手动FTP上传数据等等，并没有真的可以支持RTB的能力，而数据其实是很看重鲜活度的，这些DMP却不能做到灵活地进行动态更新。

　　而真正的DMP，要具备标准化的接口，可以实现两点

　　a)与不同流量平台的平滑对接

　　b)能够支持并发式毫秒级的实时查询

　　监测分析有专属的第三方来做，这里不过多叙述，但是投后数据DMP虽然不是监测方，却可以从人群的角度对人群表现进行分析，从而去优化下一次的人群选择以及不断的修正lookalike算法。

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