
DMP如何开启大数据营销的价值潜力
数据的挖掘,DMP技术的应用,让互联网营销更上一层楼,然而“看不见”的数据孤岛,却成为潜藏在营销过程中的一大难题。技术如何联结世界?DMP如何开启大数据营销价值潜力?
纵观全球广告市场,大数据在过去几年一直保持着年均两位数的高速增长,2015年中国整个大数据及相关的市场规模达到160亿,预计未来5年,大数据将会继续保持高速发展并带来亿万美元的全球性机遇。很多优秀的企业都在大数据营销行业中耕耘,在这个复杂的市场中争夺一个有利位置。
数字营销行业的未来,一定是数据的未来。在未来整个人类社会里,所有消费者的行为,所有的媒体都将数字化,甚至所有的场景都是数字化的。品牌也拥有自己的品牌数字资产和互动数据资产。
我们知道,每个品牌虽然都有自己的会员数据、CRM数据,电商数据、官网数据……但这些数据很多是碎片化的,是数据孤岛,没有彼此打通。因此,打通跨屏数据,构建品牌自身的DMP,联结旗下每个品牌、每个产品和每个消费者之间的关系,成为品牌营销的切实之需。基于此,我们需要把各种各样碎片化的数据,在不侵犯消费者隐私的情况下彻底打通,真正应用到大数据营销领域;提高每一次营销活动的投入产出比,为广告主提供解决方案。
这是一个数据联结一切的时代,也是一个数据碎片化、数据泛滥的时代。如今,网民的触媒习惯日益复杂,90%以上的人会切换使用不同的设备,包括手机、电脑、平板和电视。设备ID碎片化远超于大家的想象,Cookie碎片化同样超乎想象。跨终端识别的难度相当于拼一套十亿片的拼图。
与此同时,虚假数据也是数字营销行业的一大顽疾,以往的程序化购买很难鉴别流量的真实与否,很多广告主的投放花费,有一部分都浪费在虚假流量里,无法收回,在DMP上提前预知流量虚假与否,成为广告主急迫的现实需求。
此外,互联网媒体间数据的不开放,也对整个行业的数据联结和跨媒体监测产生了一定阻隔。
基于以上行业现状及挑战,广告主和媒体又是如何看待DMP在当下大数据营销中的作用?
>>广告主:DMP是大势所趋,量化消费者兴趣点,建立基于用户的衡量体系。
宝洁大中华区媒介部总经理徐樱丹Freda曾表示:对于大数据的利用,最基本的一步,是将设备及数据联结起来,还原成一个人,第二步是分析用户的行为习惯,未来每个人的消费行为都会被数据化,我们需要把这些数据还原成人的喜好和特点,以判定他和品牌的关系,进而做出营销决策。
百胜集团市场共享部总监张之彦也曾表示:我们更多地要把关注从流量更多地集中向用户,我们应该关注用户的行为以及这些行为聚集以后产生的一个聚合效应。我们更希望建立一套基于用户为出发点大数据的场景,基于此,广告主可以为用户打造真正属于每一个品牌,每一个企业的ID,而这个独特的ID会成为品牌的营销利器。
DMP不止是广告应用。大数据应用有两个层面,一是广告层面,一个是CRM应用。在程序化精准营销过程中,数字应用和商业价值要有一个平衡需求。
真正用好大数据,需要数据同内容结合在一起。互联网,让整个商业控制权从品牌转移到老百姓手上,如果DMP抓住人群的标签,用最合适的目标场景内容去影响消费者,让数据与内容不断交相辉映,那么营销也会变得容易。
>>媒体:愿意与广告主分享数据,基于此建立互惠共生的商业生态模式。
腾讯OMG广告平台产品部总经理刘曜表示:营销界缺乏数据,媒体为广告主提供数据,这是互惠共生的关系。但并不赞同将数据快速做成商品化的权宜之计,而是希望和业界一起探讨共赢的商业模式,让广告更加精准,为品牌营销带来长远利益。
数据联结是一个难度较大的问题,越是复杂的行为,多重来源的需求越复杂。互联网营销精准到一定程度后,会有多重模式竞争替换。在保障数据安全基础上,为广告主开放数据,因为DMP不只是用于广告主投媒体。
【无论是广告主,还是媒体,DMP的意义都不言而喻】
DMP的出现,让大数据的精准有多重价值,它为营销生态里各方的联结创造了一个入口,在这里,广告主和媒体可以联结起来,跨屏终端可以联结起来,PC、手机、电视可以联结起来,通过生态开放和各方联结,激发出更多的商业价值和营销模式。
大数据时代要做到最优营销决策,就要用最好的数据做最好的分析,产生最好的数据应用。打通用户生态,以数据联结用户,起到人群定制挖掘,精准人群触达的效果。并利用数据全维度分析种子用户建立数据模型,挖掘品牌潜在用户。
放眼人类历史上的四次传播革命,从文字、印刷术、大众媒体到互联网,从大视野看我们的时代, 数字营销的创新及发展趋势,离不开技术和新的思维方式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10