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DMP应立足内部步步为营【业务类】

程序化广告实战  · 公众号  · 广告  · 2017-05-22 16:03

正文

摘要:前几天有同学找我聊,聊到了她们想搭建DMP系统,对于搭建DMP系统的目标、外部数据是否重要,DMPCRM系统的关系及如何打通这些数据等等话题。下面我再整理整理分享给到大家。

 

随着移动互联网的高速发展,大数据的概念已经逐步被大家所接受,被追捧。在实际业务当中逐步被更多地运用起来。然而概念火爆需求旺盛,使得整个市场鱼龙混杂,不论是DMP系统供应商,还是数据提供商,都会有各种的推销。在一阵阵的喧嚣热闹下,使得我们更加地心里没底了。那么如何才能用好DMP这个工具以及大量的各方数据呢?下面我们将从需求、外部数据选择、数据打通等等视角来介绍。

 

一、立足业务诉求,步步为营

对于DMP系统以及数据,我的观点首先是要想明白、梳理清楚搭建DMP系统的目的。因为首先弄清楚系统目标十分的重要,目标决定了系统的功能、数据源、数据采集打通等等各种环节。另外在大目标这个维度下,我们还需要加入逐级分解需求找出数据模型及业务规则这个维度来梳理。因为虽说互联网已经深入日常工作生活的方方面面,各种细节活动中。而说到底还是一种信息化的方式。就是将我们的工作、生活中各种的数据电子化了,通过这些电子化手段可以让我们利用一些自动化的工具,更好地加速我们的业务开展及数据分析。所以只要能认识到这点就能让我们释然很多。从纷乱的外表看到问题的实质。重点还是业务,而不是电子化的手段或者电子化的数据形式。换句简单点的话来说就是,关键是我们是否能搞明白如何通过XLS建立什么样的维度,以及分析出什么样的数据模板,通过xls模板或者纸的表单能把业务走通走完才是关键。这样两个梳理维度交织在一起由大到小,从上到下。例如建立DMP系统可能有如下这些目标方向:

1.在营销领域:

       a.各种营销渠道对后续效果的归因分析;那么是否知道哪些维度和指标来观测及评估渠道贡献是分解需求的关键:例如:广告曝光->点击—>到达->活跃->转化->留存->复购等等。其中哪些数据是已经有的,哪些数据是需要通过数据打通或从外部获取的?等等这些都是需要认真梳理的。

       b.对目标受众的分析可辅助制定产品推广策略或营销策略;这个策略可以倒过来看,可以先从现有自己的数据着手,分析出不同产品或现有不同推广活动,到达官网或购买产品服务的用户的分组以及基于这个分组,以及从现有数据中是否能找出一定的特征。例如:之前春季促销带来的大量的是购买某一产品,而且留存及3个月的复购高,这些用户大量集中在什么区域什么时段什么形式或渠道购买的产品服务。然后再根据这些分组再结合CRM或直接进行发放调研问卷,或结合外部的数据来给用户进行的兴趣爱好及可能的转化因素进行明确。这些都是我们要达成的结果,手段可能会是DMP系统。

       c.收集分析高转化特征指导广告投放。基于上述b环节的数据可以进一步同媒体或广告渠道进行数据对接,可以采用自动化手段进行广告投放。而怎样投放才算效率高效果好,又是环节a会关注的。所以我们会发现重点是我们要把业务梳理清楚,关键不是DMP系统或工具本身。

可见在营销这个方向上DMP建立的终极目标是优化营销效率,提升ROI

 

2.在用户运营领域:营销是给产品服务引流的,所以营销目标同用户运营的目标密不可分的,用户运营的很多数据维度及模型可能都是衡量营销效率及效果的重要指标项。广义上可能会经常将用户运营同营销放在一起来说。用户运营领域十分重要的就是CRM系统以及运营内容同用户响应度及转化度之间的关联这些数据及模型都是我们需要重点分析梳理的。对于这些问题我们可以按5W1H标准的描述事件的思路来指导梳理:WHO(谁)、WHAT(什么内容)、WHEN(何时)、WHERE(何地)、WHY(为什么)、HOW(如何的互动的方式)。以及这些不同的维度的用户互动及留存转化的模型如何?或者对用户的利润贡献率、单笔消费额度、消费频度、互动频度等等对用户进行分组,再以这个分组为主要分析线索来分析内容、服务、产品的用户使用频度周期等等。有了这些数据结果才能有效地指导用户运营的后续计划安排。在这个过程中我们肯定会遇到不同系统间数据如何打通,是否需要外部数据补充等等问题。

 

3.财务管理或供应链管理等企业管理的领域:其实我们企业管理的核心就是依据产品及服务销售节奏,合理地配备人财物。供应链的管理,使得库存越小、资金周转率越高、资金流转速度越快管理的利润率也就越高是管理领域的重点目标。那么如何使用好数据,并将不同系统间的数据衔接好,不同业务领域的模型衔接好。例如:推广模型同产品转化的模型以及供应链财务模型衔接好,高ROI的营销推广带来的产品销售不一定是供应链财务模型中最优的产品服务。所以根据自身的业务特点这些也都是需要细化梳理的。

以上仅仅选取了企业中的几个典型领域进行了介绍,主要也是以原则和思维模式为主,更多地希望大家能以业务从上到下的梳理,以内部数据为主的方式展开。

 

二、需求及数据按使用对象、部门、岗位、级别关注点均不同

这个点是我们在梳理DMP系统的功能及模型时不可忽视的,不同级别岗位或部门对数据及需求的关注点均不同。例如:

领导级别的更关心数据的可视化、数据中蕴藏规律的总结、以及以数据作为某些结论或后续计划的支撑依据。

业务执行级别的更关心数据的一致性、联通性、业务功能的闭环性,以及数据的验证性,功能上对数据规律的挖掘空间,可扩展性,外部系统的连通性等等。

业务操作级别的更关心系统操作的便捷性,可执行性,低失误率,高效性等等。

 

三、立足内部数据,内部数据实在不足时再外部数据补充,在用户各触点处打通各孤岛系统数据

上面已十分强调了立足内部数据及内部业务诉求,不应该被各种外部数据及系统供应商的美妙故事迷惑了眼睛,首先重点要抓住自己的内部数据,只有内部数据梳理清楚了。只有在配合业务需要的分析缺少某些维度时,在寻找外部数据补充时才会有效。对业务而言数据不是越多越好,而是对业务的针对性、配合有效最好。很多时候常常有同学问我各种系统之间或线下线上数据该如何打通。大家可能首先想到的是类似CookieMappingIDMapping等等技术手段。但实际上大家应该更多的关注同用户接触的接触点,在各触点处,加入一些对用户无感知的数据采集手段,这些数据采集手段需要能兼容各系统数据孤岛的数据ID。具体做法例如:CRM系统中往往都有会员的手机号,那么我们如何将PC官网的CookieApp的设备IDCRM系统的会员打通呢,道理很简单就是在用户登录官网或App需要引导用户录入手机号;线下WIFI收集了设备ID同时引导用户在线下WIFI完成某些业务操作录入手机号等等,这样也能在WIFI触点处打通线下线上的数据。诸如此类的做法有很多,这样就可以在某些触点通过多采集些维度的数据来打通各系统孤岛的数据(Mapping的技术仅仅是基础手段,重点还是用户触点的选择),而这些都是需要提前梳理用户触点或推广渠道,然后根据业务需要在用户触点处或推广渠道打通数据。

 

最后简单小结一下,对于数据及DMP我们切不可为了大数据而大数据,不可贪大求全,一定要以内部数据为主、以业务诉求出发,自上而下逐步梳理、步步为营。外部数据要定位是自己内部数据的补充。数据打通需要重点关注用户触点的梳理。

(转载请注明出处:微信订阅号:ad_automation)

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《2016合集目录【程序化广告实战】》


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同时备有微信互动群,需在加群前先加微信13121124046(伍刀刀),拉您入群。


5月28日15点机械工业出版社3号楼10层会议室流水课通知

“大数据基础(下)”


以下为5月份的活动安排,我们不见不散:


活动时间:2017年5月28日 周六下午 15:00——17:00


活动详细安排:


14:50-15:00  签到与自我介绍


15:00-16:30  吴俊老师分享


16:30-17:00  全体同学自由social时间


在讲解过程中,如果你有任何问题,可随时提问。


活动地点:北京 西城区 百万庄大街22号机械工业出版社3号楼10层会议室


乘车路线:地铁6号线 车公庄西站 D西南口出。


报名方式:

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);


第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);


第三步:活动当天来到活动现场签到参与。


另外,为了满足无法亲临现场同学的需求,此次活动我们增加了线上同步直播及视频回看。


如何参加线上直播及视频回看?

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);


第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费;(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);


移动端、PC直播地址(可点击文末“阅读原文”进入):

http://mudu.tv/watch/772943


第三步:我们会将以您手机号作为唯一识别码加入直播间,给您可以在线直播互动及视频回看的课程地址参与活动。


直播将以视频形式进行,而且能够进行互动,我们将回答您在直播间提出的每个有价值的问题。而且若您时间上冲突,依然可以等有空的时候回看即可。


如您在报名中遇到任何问题,请拨打电话或添加微信:13121124046(伍刀刀)随时联系我们。


吴俊老师简介:



吴俊老师是中国广告PDB(Programmatic Direct Buy 私有程序化购买)第一人。现任掌慧纵盈高级产品总监,专注于线下数据线上打通营销解决方案,推动数字营销新升级。

 

更多朋友们对于吴俊老师的了解来自于他此前在品友的工作经历。吴俊老师是原品友负责PDB/移动/流量的产品总监,拥有16年以上IT/互联网行业从业经验和超过5年的程序化广告工作经验。他在2014年负责推动了中国首个PDB广告投放项目(2014中国国际广告节长城奖金奖上海通用汽车私有程序化广告投放案例),通过PDB帮助广告主管理了数亿广告预算投放,在广告主包段的门户及垂直媒体PC和移动端黄金广告位以及视频媒体贴片黄金资源,实现了广告投放的跨媒体联合频控、千人千面;最终有效提升了广告主广告预算的ROI:CPUV降低至少30%以上(即相同的预算覆盖更多的受众);平均CPL降低20%以上(降低销售线索的获得成本,同时广告主反馈后续CPQL验证及后续转化效果也比较好)。

 

2014年底2015年初在市场反馈十分巨大的视频广告PDB领域持续发力,推动行业内视频广告PDB业务大规模迅速发展,目前市场上已有上海通用汽车、玛氏、欧莱雅、人头马、Burberry、高露洁、黑人、雅士利等等等等不同行业,近百广告主近千视频OTV项目通过PDB方式进行了投放。无论是对效果营销客户还是品牌营销客户,吴老师都有极为广博的经验。


以下为本两次活动——《大数据基础》讲解提纲:

 ——160页ppt

授课时间:分为2次课,分别放在4月份1次课、5月份一次课。

主要内容:

DMP价值意义

什么是DMP

Data类型

DataManagement 流程

DMP的系统构成

数据互通的核心 –ID mapping

------------以上为415课程已讲内容

-----------如下为528的课程内容:

   移动设备ID专题

Cookie原理

   什么是cookie 

   种cookie的流程

   种cookie的指令

   跨域名cookie不可被获取 

CookieMapping的重要性

Cookiemapping率的重要性 –mapping率越高数据利用率越高

cookiemapping原理

   单向cookie mapping

   双向cookie mapping 

   cookie mapping发起方及时机点 

DMP对程序化广告的指导

线下DMP

   线下数据采集

   消费者洞察

   渠道效率分析

   数字营销指导

Datahub

data交易市场

市面上常见的第三方数据供应商,及其特点

DMP系统案例分享

   Trading Desk & DMP & PDB(PMP)案例:某知名乳品大数据驱动数字营销管理系统

线下DMP系统案例分享

   某大型国际知名车企全国4S线下到店大数据管理系统

  专有线下DMP+DSP案例


往期同学的一些反馈:


往期活动现场:


每次活动后都有例行的聚餐:

以往期经验来看,此次活动肯定会爆满,大家想报的话加紧,别活动前几天才想起报名,名额已经没有了!

锋暴研习社:由国内知名营销人士吴俊、宋星等人发起,致力于打造一个营销界内的学习社群,开设极具价值的营销系统课程,持续不断的输出原创营销干货,定期举办线下讲座、沙龙活动,使圈内的每个营销人得到快速成长与提升。 

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《2017程序化广告实战流水课》适合谁参加?