【前言】

    DMP是Data Management Platform（数据管理平台）的缩写，这个技术概念诞生于市场营销领域。被“大数据”浪潮推动的媒体方和营销方，开始有意识地收集大量与人群相关的数据，期望储备的 “大数据”资产，能够产生价值。在这种情况下，自然产生了一个数据方面的技术需求： 要有一个完整的“大数据“技术方案，能够快速收集、存储、集成、管理和激活（应用）这些数据资产。因此 DMP这个概念，一开始是专门针对营销领域内的大数据解决方案的。正如Winterberry Group在2012年的白皮书”The Data Management Platform: Foundation for Right-Time Customer Engagement“中给出的定义：

    “DMP是（营销领域内）大数据解决方案的具体化，涵盖多渠道广告、市场营销、媒体和受众激活。”

    作为一个技术概念，DMP实际上是相当宽泛的，与“大数据”十分类似。不同的应用诉求引发了不同的实现方法和认识差异。对于从事精准广告的人来讲，DMP是一个让广告投放变得更加精准的数据平台；对于负责客户关系管理的人，DMP则是支持CRM和其他应用的客户洞察系统； 在媒体端，DMP被认为是基于大数据，提升媒体运营效率的关键平台。独立的数据供应商把DMP看作是一个能够自动梳理数据资产、对外提供数据服务的系统。

    程序化购买广告进入中国市场近5年的时间，市场成绩表明DSP广告投放的方式已经被越来越多的企业认知。但与此同时，随着企业对程序化购买的了解越是深入，中国的广告主对DSP广告的投放却变得谨慎起来，这是一个值得思考的现象：早中国不过4年的美国程序化广告已经达到近90%的市场占有率，而中国目前还不到20%，行业的预测未来5年，程序化广告在中国依然会是一个较高的走势，但眼下，身处程序化广告里的各方角色，又不得不承认：卡住了！是的 ，有点尴尬，卡住了，谁都承认程序化广告的价值与大趋势，但眼下很尴尬——BAV、作弊等行业问题，严重影响了广告主的决策，智子云之前一直在提倡数据透明以期能帮助行业净化，直至日前，各大广告主 和4A也都联合起来呼吁媒体数据透明，促进行业发展。行业情况已然如此，关于数据透明，智子云认为大势所趋，也有利程序化购买市场健康发展，但与此同时，智子云认为，程序化广告中DSP的“双生兄弟“DMP，应该站出来发挥”真正“的作用了。

    智子云一直认为，最有用的数据还是企业手里的第一方数据，2016年开年以来，智子云陆续接到不少客户的DMP需求。众所周知，程序化广告中，DSP能高效的帮助客户解决互联网广告怎么投？比如市场上DSP宣传的人群标签定向、LBS定向、兴趣定向、年龄定向、地域定向、重定向……等等。而有了DMP之后，因为DMP可以对目标用户的基本属性、行为、兴趣爱好、地理位置及实时信息等分析，DSP的投放重点变化成考虑“投给谁？” 有专家分析， 美国近90%的 程序化广告市场占有率，得益于美国领先的大数据技术和现状的支持。而中国大数据建设起步较晚，关于大数据的市场应用，更多时候还是要企业自己摸索。

    我们在为企业提供服务时观察到了一些与大数据相关的现象：

    1. 一些大型企业或者是特殊行业客户开始思考第一方数据的激活利用，但由于自身缺乏自建DMP的技术能力，不能快速把这部分自有数据利用起来；

    2. 拥有数据源的独立的数据供应商在为“如何让数据变现”而发愁。有的因为没有DMP技术； 有的是因为缺乏程序化广告方面的经验；还有的技术条件倒是具备了，却不懂如何挖掘数据价值并使之变现；

    3. 金融、电商类企业在投放DSP时，更加关注如何通过DMP，获取现有客户的“全网画像”，从而深入洞察客户的特征。

    智子云总结了一下服务过的DMP需求的两类型企业：数据供应商和大型企业。他们都有一个共通之处：自身已经拥有大量的数据。同时，它们也都缺乏快速把自身的数据管起来、用起来的能力。 智子云认为这两类企业虽说都需要DMP，但是对DMP的诉求又不尽相同，为他们制定DMP项目方案时，需要因地制宜。比如，数据供应商的DMP需求，数据变现是他们的终极目标，其项目实施过程中：数据存贮、数据采集、数据标签、数据细分、数据富化是几个大重点。当所有的数据得以精准细分，使之成为不同行业的大数据精准营销的有力支撑，其数据变现能力就可以得到极大的提升。

    在智子云为企业进行的DMP服务中，遇到更多的其实还是大型企业，比如电商和金融。它们都拥有多年的数据积累，但零散，也没有系统性的管理，同时由于互联网的快速发展，自身技术原因，企业里一些新的数据源上的数据被遗漏了，比如VRM，在人人都喊大数据精准营销的时候，企业却只能守着一堆数据，无法下手。 面对这样的企业，智子云重点在帮助企业进行客户全网画像，标签化存贮和细分，进而支持企业的大数据营销策略和营销应用，以及帮助企业拥有营销效果评估能力。 这类型企业的DMP实施中会重点关注：

    1、 人群全网画像

    由于这类型企业的DMP诉求重点在营销应用。在利用技术做好、做全数据的采集的基础上，导入第三方数据， 将企业客户人群分散在全网的各个DMP中的客户画像数据逐步收集起来， 拼接出这些客户群体的“全网画像”，打通外部数据，改变企业数据孤岛的困境。

    2、 营销效果评估

    这些企业，往往在市场上各种大数据精准营销的宣传下，各种尝试，以求得更好的营销效果。很多企业对于营销效果的评估常见的是依赖第三方的监测报告，但往往项目较小时监测部分的预算就很难有 ，项目较大时，监测的成本又太高，更何况很多时候，第三方监测是由服务商推荐的。所以，智子云在帮企业建立好DMP后，同时帮助企业利用自有DMP进行营销服务供应商的营销效果进行评估比对，特别是对程序化广告DSP的投放效果可以做到有效的评估。它不仅可以帮助对服务商的DMP数据的有效性做评估，还能对服务商的投放工具DSP的投放效果做评估。无需依赖第三方监测，企业自身就能有效评估程序化广告的投放效果， 是企业管理及企业数据价值的进一步提升。

    3、 数据安全

    智子云服务的案例中还发现，大企业都要求数据不外泄。由于这些数据很多时候是企业花了相当的时间和代价而获得，是企业的核心资产。在这样的情况下，这类型企业的DMP项目操作就需要特别注重企业的数据安全，智子云采用数据本地化操作、数据单向流动、数据取样建模等实施方式，来充分保证企业的数据安全。

    根据eMarketer预测，到2019年，美国快消行业会有将近2/3的快消品广告预算用于程序化购买， DSP＋DMP模式，可以进行目标人群的精准定位和缩短广告到消费时间的间隔来拉近用户距离，数据驱动未来， 相信未来大部分用户可能都会选择这种方式。 选择一家服务上技术上都靠谱的DSP/DMP平台服务商，重点要关注其在数据处理和分析、特别是数据富化（数据二次加工分析）的能力，这个值得目前市场DMP需求方的重点关注。