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关于DMP,你必须知道这些

近三、四年,传统营销领域发生了巨大变化。变化源于数字营销的崛起,而其主要的驱动是程序化购买技术和大数据的普及。在此期间,DSP、DMP、SSP、PMP、ADX 等一些专业名词频繁地出现在各个专家专栏、行业峰会等场景下,但似乎许多广告主和代理公司仍然不明白这些花哨的流行术语能为他们带来哪些实际价值。比如 DMP,虽因大数据的应用而变得“声名大噪”,可是 DMP 到底是什么?数从何来?价值何在?如何应用?如何确保数据资产安全性等问题,仍然高深莫测。数字化已经深深潜入所有企业中,那么在品牌加大 DMP 投入之前,有必要先来揭开其面纱做些了解!
    1.何为DMP
    DMP :Data Management Platform,即数据管理平台。是把分散的第一和第三方数据整合到统一的技术平台里,再通过机器学习算法对这些数据进行标准化和细分管理,并把这些细分结果实时地应用于现有的互动营销环境里,帮助营销取得最大化效果。
    2.DMP的价值
    数字营销时代,伴随着广告主对精准、高效的投放效果的追求,广告从媒介购买转为对程序化受众购买的阶段。相应的,由于 DSP 的出现颠覆了广告主传统的投放理念,其迅即成为程序化购买时代不可或缺的营销标配。可为什么 DSP 能够精准地找到那些目标受众?在这背后,DMP 发挥着至关重要的作用。DMP 可以帮助广告主追踪受众所有交互行为,可以清楚地了解受众购买渠道、兴趣属性、识别哪些产品是最流行的,以及他们如何能够优化设计和内容,从而指导投放,积极推动 ROI 的提升。在程序化广告生态系统中,DMP 扮演着一个类似人体大脑的重量级角色,为程序化投放提供智力支持和源动力,其和 DSP 都是程序化购买时代不可或缺的重要支柱。
    但这里不得不说一下,因为几乎所有的广告公司都将 DMP 用于与 DSP 配合来优化广告投放效果,所以很多人就认为 DMP 的唯一价值应用就是广告的精准投放,从而忽视了 DMP 作为数据分析工具的应用价值。事实上,投放和投放后的数据分析不应该产生脱节,否则,广告主最终只能获得投放数字报表(数的堆积),却无法形成可加以持续利用的数据资产。同时也意味着如果广告主更换代理公司,那么之前保存在代理公司的数据将消失。无疑,这不利于未来营销策略的制定。
    那么,如何发挥 DMP 最大价值,使其不仅能够帮助广告主提高投放效果,优化决策能力,还能够形成大数据资产来获得持久战略优势呢?这就涉及到广告主在实践中如何应用 DMP 的问题。
    3.如何应用DMP
    广告主应用 DMP 目前有两种常见方法:第一种是广告主完全不做 DMP,而是使用其它技术提供商 DSP 服务的同时也享有其 DMP 服务;第二种是广告主自建一个 DMP,数据控制权和使用权掌握在自己手里。
    正所谓工欲善其事必先利其器,广告主更明智的应用选择当然是自建 DMP。原因在于:第一,DMP 包括第一和第三方数据来源。如果自建 DMP,那么广告主可以把线上和线下数据都整合到自己的 DMP 系统中去,从而持续指导营销决策,自然也可形成独有数据资产;第二,广告主自我掌控数据,可防止广告主投放数据泄露等安全风险问题;第三,自建的 DMP,在实际广告投放中,数据可以随着投放进程得到实时更新,并在投放反馈中进行不断修正,保证数据的时效性和实效性。
    未来,受众在广告投放中与广告主的互动将会越来越多,这些受众数据将是驱动营销策略的重要依据,同时也是验证营销策略的标准。因此,广告主选择使用自建的 DMP,才能发挥数据的最大化价值。