深演智能DMP数据管理平台

商品介绍

深演智能是通过收集及管理第一方、第二方及第三方数据，出具详细的360度人群画像，自定义各种TA人群组合，基于对消费者人群特征、媒介触点、转化路径和媒体价值的全面评估，自动生成媒体优化建议及千人千面的智能程序化策略。

深演智能对接了丰富的数据激活渠道，能够验证数据生成的洞察、效果或者价值，实现营销闭环。具体来说，包括以下五个方面：

1.独特数据资源：业内唯一整合三大运营商线上源头数据和线下消费数据，同时积累了海量广告投放数据及交易平台基础数据；

2.数据分析能力：利用大数据及实际投放数据，系统建立了科学的分类逻辑及模型算法；

3.数据应用能力：完整的Lookalike模型及在多波实际投放中验证过的预测模型；

4.充足的开放性：开放的系统和对接模式、能够对接及处理多个数据源；

5.服务经验丰富：具有数十家DMP项目执行经验的企业，服务过的品牌都是各细分行业的TOP级企业，典型的特征是具有丰富的数据。

一个成功的DMP, 不仅仅是搭建一个系统收集数据，而是通过分析、激活数据背后的价值，最终影响企业方方面面的决策，提升效率和效果。黄晓南认为，品牌主搭建DMP要从两个维度去考虑：一是你是否有足够的数据；二是你的数据是否有价值，有没有真正的应用场景。汽车行业就颇为符合这两个维度，既有数据，又有应用场景。但是业内并没有一个完全标准化的产品或解决方案，可以适配所有汽车企业。

在汽车行业，客单价高，决策周期长，冲动型消费值低等都是汽车品牌数字化营销面临的显著问题。对汽车客户来说，以现有的技术和数据第一方储备，掌握的用户转化环节数据很小，仅仅能够确认是否到店和成交，至于用户通过什么渠道获取信息则一概不知。比如，不知道已有客户（保客）具体在哪个环节激发本质需求，也就不知道如何具体推广。另外，品牌主普遍的需求是拉新，怎么去拉来更有效的广告流量、官网访客。拉新的痛点就是拉新渠道，无非就是去找一些汽车相关的垂直媒体，或者去投搜索做竞品的拦截等等，线下4S店做一些宣传活动，总的来说都比较传统比较单一。

并不是所有的营销决策者对DMP的认知都很清晰，他们仍然存在一些误区。如他们知道应该要有一个DMP收集数据，但是不知道怎么产生价值，其次不知道产生哪些价值。

我们直击品牌主对于DMP的核心痛点，来解析深演智能是如何满足客户需求的：

1、人群营销层面，建立消费者的360度人群画像，把第一方特征了解转化为第三方可执行营销的标签。

深演智能DMP帮助把零碎的数据打通，形成一个360度的人群画像，然后把零碎数据形成第一方标签。再把这些内部第一方的数据跟第三方互联网营销数据串联起来，多维度进行激活。比如，以麦德龙为例，希望能够从会员卡号、消费记录了解消费偏好、个人属性。比如按男女性划分，他们的住处、年龄、消费能力等等，把这些串联起来，再把这些内部第一方的数据跟第三方互联网营销数据串联起来，更丰富地知道这个人喜欢买红酒、买牛肉，消费能力又很强，住在上海，同时又是一个体育运动爱好者，关注天气，关注汽车。这样一个360度的画像，能够多维度激活这个TA。 

2、评估媒体投放效率。

传统的方式来说，就只能靠秒针系统和AdMaster等第三方监测公司了解人口的匹配率是多少，TA多少，但是并不知道覆盖到的这波人是否产生实际购买及后续行为，没有闭环效果。DMP要做的事情就是把这个东西打通，可以明确知道后续有没有产生更深入的转化，并明确媒体转化路径和顺序。 

3、需要一个整体性的报表。

特别对于一些大型客户来说，可能有很多不同的代理，有很多不同的渠道，这样的客户需要有一个配置，可以了解整个投放的汇总情况。他们需要通过一个系统，能够实时的知道所有投放情况，根据投放情况匹配预警机制，相当于一个超小型媒介投放系统，实时去监督整个媒体的投放情况。

4、沉淀数据资产，产生可视化的数据价值。

传统广告行为上面，从接触品牌到感兴趣到购买到转化，我们可以在每个阶段沉淀用户，很清楚地知道到底有多少人是在感兴趣阶段，多少人是完成购买的。

5、千人千面匹配创意和到达页。

深演智能将不仅会通过商品库形成不同的创意，还会让不同的banner匹配不同的创意。深演智能会给不同的人匹配不同的到达页（焦点图、banner），提高转化率和停留率，并且进一步优化创意和到达页。

深演智能DMP的数据处理及流程主要包括四个环节：1.数据收集：通过DMP代码收集客户现有的第一方数据，第二方投放数据，导入第一方平台及第三方外部数据，并建立科学的长效收集机制数据收集；2.数据清洗：利用深演大数据处理能力和服务经验，清洗无用/冗余数据，避免所有由于数据污染所造成的错误决策或资源浪费；3.数据扩展：通过DMP大数据平台，以ID打通、标签丰富、新客lookalike等方式不断丰富 & 强化第一方数据资产；4.分析应用：优化市场营销决策、优化媒体投放、优化用户生命周期管理。