DMP及线下DMP【基础类】

数据管理平台

数据要想发挥出价值，就需要一个集中采集、存储、处理、分析、输出运用的系统平台。下面我们就数据管理平台的定义、构成及价值意义展开介绍。

1 什么是DMP

DMP（Data Management Platform）即：大数据管理平台。

需要一个大数据平台将线下、线上、内部、外部的海量数据管理起来，并分析处理，为实际业务运用做储备。

2 Data Management 流程

不论是第一方、第二方、第三方大数据管理数据处理流程都是一致的，尤其重要的是运用价值，无运用价值的Data是无用的Data，切不可为了“Big Data”而“Big Data”。大数据处理流程示意图如下：

3 DMP的系统构成

大数据管理平台是完整的，对大数据进行管理的软件系统，其中会包含各种基于大数据的软件功能。

不论是第一方、第二方、第三方大数据管理平台的内部整体架构，及数据处理流程都是一致的。都是需要基础的数据采集、清洗、分析、运用的功能。没有运用价值的DMP是无用的DMP，切不可为了“DMP”而“DMP”。

区分不同DMP平台最大的差别在于：

1) 采集的数据不同差异性

2) 运用方向上功能的差异性

DMP系统从底层数据采集，到上层可视化输出的架构层次，参见如下“DMP架构示意图”：

4 DMP价值意义

几年前，大数据的概念就炒的很火，但当时在广告主实际业务中，并没有能够实现落地。因为当时基础设施还不完善、行业上下游的认知还不一致、大家还没有能力打通数据资产。现在有很多广告主开始做大数据，是因为基础设施已经基本成熟了，接下来就是如何在各个行业中开花结果啦。大数据在营销领域主要可以从这么几个方向上创造巨大价值（但不局限于这些方向）。

消费者洞察、产品建议；
媒介渠道效率分析；
DMP对程序化广告的指导；
对管理、战略等业务决策的数据支持。

等等

5 线下DMP

相对线上用户数据而言，线下用户行为数据更加可靠。比如用户去机场，出行意图非常明显。所以如果我们能掌握精准的线下用户数据，并进一步能打通线上和线下用户数据，这样的价值和意义就十分巨大啦。

5.1 线下数据采集

随着线下数据采集技术、各种智能硬件的发展，WIFI、Beacon、摄像头、RFID、NFC等等，新的线下数据采集手段也日新月异。物联网将成为未来工业界升级的关键。而大数据的处理方法、流程不变，变的是“数据采集”的对象和内容：线下用户行为。

5.2 线下行为特点

线下行为相对线上行为，还是有一些比较有意思的特点的：

1) 成本

线上行为更多的是用户动动鼠标或者手指。而线下行为，用户是要出行到店铺现场的。相对来说出行成本大于指间运动成本的，所以相对来说，用户目的性会更强一些。比如用户在网上看车的，同直接去4S店看车的行为做比较，去4S店的，购车意愿和目的性会相对强烈一些。

2) 群体

线上的行为因电脑、手机屏幕的局限性，大多还是以个体交互的居多。而线下购物、逛街等等，很多时候都是几个人一起的。这是线下行为有意思的差异点。所以我们在线下数据分析的时候，也需要多多留意。4S店线下客户分组分析的示例截图如下：

3) 现实

互联网对很多用户而言，毕竟还是个虚拟的世界，很多人会关注一些现实世界中不怎么关注的内容。举个例子：在搜索引擎中搜索奶粉的不一定是妈妈，很有可能是爸爸。所以线下的数据相对而言，更加真实，更贴近现实社会的经济活动。

5.3 消费者洞察

基于线下数据的消费者洞察，相对线上更贴近现实，更代表消费意图，是十分典型的目标受众分析样本。所以对这些典型用户进行调研问卷、线上行为数据采集、线下行为数据采集。然后得出这些典型用户的人口属性、兴趣特征的洞察，对调整产品的定位，以及功能特性，意义巨大。线下店面人群画像示例截图如下：

5.4 渠道效率分析

只要掌握了线下的用户数据，并打通线上数据的设备ID，就能十分轻松地比对线上广告投放，对线下引流到店的贡献。通过这样的线下线上的闭环，大大提升了媒介效率。线下线上闭环分析流程示意图如下：

其实线下的用户数据分析，还能分析各种不同线下渠道的效率。线下经销商客流关联分析示例截图如下：

5.5 数字营销指导

线下到店的人群往往都是产品的重度用户，基于这些用户作为样本，进行行为学习，来寻找更多具备类似特征的潜在客户。并通过程序化广告的手段来进行广告投放。这将使得精准营销的方向更落地，也更实效。线下用户行为指导线上数字营销示意图如下：

6 Data Hub

随着第三方数据供给方的丰富。广告主对这些数据的兴趣和运用的渴望日益强烈。所以很多DMP、DSP、TradingDesk也纷纷提出了“数据集线器”，“数据融合”的概念。

7 Data交易市场

在国外，有些ADX会为DSP提供（可直接技术手段对接使用的）Data交易市场。各DMP供给方，可根据自身的数据特点，在Data交易市场中售卖数据。

国内虽然也出现了一些数据交易市场，但都是为“线下数据买卖”提供的交易场所。并不是通过技术手段对接的数据服务交易市场。

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