浅谈DMP的分型和选择

业界 2018-11-02 12:08:23 阅读610

  最近谈DMP越来越多了。


  就和前段时间DSP一样,各执其词,从业者各有各的立场吧,有的企业级,有的跨屏,有的独立,有的含搜索广告,有的是CPC自助式,有的专攻移动。营销人员们,你们是否找到合适自己的DSP了:)

  这次咱们先谈DMP,先看一下 国外关于DMP的类型分析

   第1类,原数据提供商

  类型描述:原来强项在于拥有强大数据源,或者有整合了很多数据,所以能提供便利的第三方数据购买服务。

  适合的客户:主要依赖第三方数据,并且需要一站式购买很多第三方数据的客户

  典型企业:eXelate,Lotame,BlueKai

  (当然现在BlueKai的产品线已经很完善,其实不能算在这个类型了)

  点评中国市场:

  类似美国的纯粹第三方数据整合/提供商还不多,目前在国内第三方数据平台这块,缔元信已经推出了自己的DMP产品,艾瑞也在致力于推进数据的标准化。

  说到强大数据源,淘宝和百度等拥有“5A级数据”的企业也推出了DMP或类似的数据服务,这些数据是否会有一定程度、真正意义上的开放呢? 值得营销人员的持续关注。

  不过中国还没有能够一站式购买第三方数据的平台,这个主要是因为第三方数据的流动性还不强。归根到底,“1st party data is the king”,其实每个品牌客户手上都有待挖掘的数据宝藏,所以先从自身开始吧。

   2.原媒体平台升级为技术提供商

  类型描述:基于原来DSP等业务的延伸,提供完整的数据整合、分析、分发的功能,有些公司也提供独立于自身媒体平台的DMP产品服务

  适合的客户:期待接地气的媒体策略、受众购买的客户,毕竟数据最终要服务于营销的

  典型企业:Turn,Collective Media, Audience Science

  这个当中最典型的是Turn,有完善的受众管理、购买一体化平台,为Trading Desk提供完善的DSP,DMP定制化服务。

  点评中国市场:

  最典型的是易传媒DMP,为较多4A代理集团和大型品牌客户打造企业级DMP(white label)解决方案,对于第三方数据整合、智能数据挖掘、数据分发都有比较成熟的经验,能提供较完善的建议,也能够根据需求做灵活的定制。

  易传媒DMP的目标客户主要是拥有海量数据的品牌客户、大型4A集团和媒体。(是的,媒体端DMP市场正在形成,这个咱们下次详细谈。。。)

   3.纯粹的DMP平台

  类型描述:小型的、定制能力极强,中立性好的DMP技术服务商

  适合的客户:自身深谙DMP产品、技术和应用,需要定制化的客户

  典型企业:Demdex,Krux Digital,Red Aril

  上面几个Demdex(Acquired by Adobe)和Krux就有针对媒体端的DMP产品。

  点评中国市场:

  美国市场是极度细分的,中国市场是高整合的,往往DMP的需求是和Trading Desk/DSP/SSP紧密联系在一起的,目前还很难有pure player。

   4.分析工具型

  典型企业:Aggregate Knowledge,提供强大数据分析套装

  点评中国市场:

  中国是没有这一类的,但是的确有一些DMP采用的是AK的软件,包装成自主研发的DMP。买DMP产品需要多了解一些底层技术,和定制化能力。如果问不清楚,那多叫几家来比稿,做个横向评测就高下立判了。

   5.MSP 营销服务公司

  类型描述:原来做线下数据、CRM服务的公司,业务向线上延伸。通常会缺少数字营销的底层技术,通过Whitelabel一些线上数据平台(比如上面谈到的AK),或者并购DMP公司,来完善自己的全景DMP

  适合的客户:原来有CRM合作基础的客户,相比其他DMP,能够更顺畅的整合线下数据

  典型企业:Acxiom,Experian

  这份DMP行业报告最后还分享了一个好东西—— DMP实施的注意事项:

   1.关注数据全整合的能力

  数据收集和对接是第一步,要问清楚有没有实际的对接经验,和各大第三方监测的,和内部CRM系统的,和数据提供商的,和媒体库的,和DSP数据分发,和媒体投放数据整合的。。。

  笔者作为易传媒DMP的PM,数了一下之前每个DMP里里外外的API个数都是10+,这里有两个选择技术提供商的关键点:

  a.不是问有没有对接方案,而是有没有对接成功过,对接了几家;DMP虽然是个中长期投资,但初期成果总是ASAP,想摸着石头过河的DMP绝对是伤不起的

  b.国外DMP的对接经验放在本土没用,除非国内还是和同一家对接,而且确认API国内外是一样的,目睹过不少客户都在陪海外DMP技术提供商努力做本土化,这个学习成本是不必要的。

   2.检查每个技术提供商的线上数据挖掘能力

  如果有CRM技术提供商(线下数据),可以先看一下其整体产品技术能力。通常情况可能是还需要在线上数据更有经验的DMP作为主体,比较几家的产品和技术,再看如何设定职责和接口。

  这里我给易传媒DMP做个广告,因为产品和实际运营的起步比较早,在2010年就为一些汽车客户搭建了私有的受众分析模型,2011年为Top ATD搭建了DMP平台,所以在DMP数据收集、清洗、管理、挖掘、分发上都能够提供您比较有借鉴性的参考。尤其在DMP的核心受众技术上,易传媒提供一整套完善的、可视化的人群管理工具,从计划、建模到衡量,不断优化人群购买的效果。之后我会再分享一些人群建模技术。

 
  另外考虑到DMP今后的延展性,易传媒在移动平台上的数据分析、挖掘工具帮助您实现消费者多个媒体接触点的分析,助力跨屏营销。

   3.不光是媒体部的事情,是于公司整体的重要决策

  很多客户同时让多个DSP“赛跑”,但是只会用一家DMP,而这个平台最终会包涵移动终端、搜索广告、社会化营销和传统的CRM。

  所以尽早的让更多团队参与到项目中,包括媒体部、市场部、IT部、法务部、数据分析部等,后期的项目推进、系统对接会更加顺畅。

   4.小心运营成本

  想一下需要多少人来运营这个系统,虽然DMP可以让很多环节提高效率,但是系统本身还是需要运营的。

  如果您的DMP技术提供商在这方面比较有经验,就可以提供给您更多的建议,包括工作流程,实施周期和维护成本的预估。

  我们从实际DMP产品管理和运营经验出发,在翻译国外DMP报告的基础上,谈了点想法,欢迎DMP同行指正探讨。

  谢谢!