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2019-05-15|
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企业决策者应该如何选择DMP或CDP?

大数据从起初最简单的记录消费者偏好到如今能够成功帮助企业变现,期间经历了不少的运用重组和规则定制。随着越来越精细的数据不断叠加,大数据的管理升级和个性化定制挖掘让更多的人聚焦于“数据”,试图从中获益,然而,并不是所有企业都能紧跟大数据升级的速度,并充分理解大数据名词背后的真实含义。

DMP和CDP究竟存在怎样的关系?这是当下最为热议的热点之一。为了让更多的人了解两者之间的关系,并让有需求的企业决策者能够更有针对性的从“数据”中受益,品友互动在5月初组织了一场极具深意的媒体交流沟通会,希望通过广大媒体平台将DMP和CDP之间的关系做一次市场教育普及。

究竟DMP与CDP是何种关系

品友互动创始人黄晓南曾与自媒体人宋星进行对话时表示并赞同一种现象——关于企业在数据治理上第一方数据混乱、随便定义等现象造就离线数据的无法使用。她表示,“目前市场对于数据和技术这两个概念会‘神化’或者简单化,以为有了数据就可以做到,或者以为找一家IT公司帮他们搭了一个系统,这个系统就应该能施展魔法,就应该能够帮助业务,但其实这里面远比大家想的要复杂得多。”

黄晓南强调,品友帮不少企业进行数据治理,碰到最多的问题就是数据收集和清理的问题。问题的根源在于:1、企业不知道自己数据在哪,哪些地方可以收集数据;2、收集回来的数据要做哪些处理,怎么处理。

归根结底,企业对数据治理的不清晰认识致使许多后续工作无法正常开展,继而无法灵活运用大数据并从中获益。那么究竟数据治理意味着?世界上最具影响力的研究和咨询公司Forrester对当下最热的数据治理平台DMP和CDP做出了定义,并对其关系给予了直观的解释:

数据管理平台(DMP)是能够管理和整合分散第一、第二和第三方所有数据的统一技术平台,DMP能够把所有数据进行标准化和细分化的管理并进行输出,继而让营销人员通过数据沉淀进行目标受众的挖掘和洞察,产出策略输出。

企业数据平台(CDP)整合现有企业及潜客在企业自身的各触点数据,帮助企业进行企业洞察及企业运营。

DMP和CDP的分别定义来看,DMP所覆盖数据范围比CDP广。DMP不仅收集所有的媒体的数据(包含meida的数据,也包括CDP的数据),而且其基础的功能都会对用户做细分、做建模、或价值评估模型。DMP中,对于第一方的数据来讲,更多可能是RFM模型,整体看也会有生命周期的模型,像AIPL的模型,所以,在整个国际化认知当中,CDPDMP其中一部分,两者属于“包含”关系。

黄晓南认为,无论数据工具C还是D还是P,它最终要解决的问题是企业对于自己数据管理战略的落地,这才是数据治理的根本所在。

高效运用DMP/CDP,数据即赋能。

清晰DMP和CDP之间的关系后,多数企业或者企业最想要得到的便是从数据中获得实际效益转化。然而,数据虽有价值,但仍需合理运用,只有在了解数据碎片的基础上善用运营,企业才能真生获取到数据的最大价值,继而为营销赋能。

对于部分企业花重金搭建系统却没有获得期望效果的情况 ,黄晓南在曾经的采访中发表了她认为存在的四点原因:

1、缺乏以终为始的场景意识。许多企业一开始并没把应用场景想明白,如果不提前想清楚商业场景,等系统搭建完了再想,会直接导致后期数据链搭建断裂。所以,最好的方式就是在项目启动初期做好资讯和调研。比如DMP的应用是把历史购买人群或是广告受众提取出来做在线用户调研,来了解用户的爱好,确定新产品的策略;比如有的企业采用会员制,需要把所有会员打通管理起来,然后通过定向不同的人群包来做实验等。只有把场景意识提前规划和构思,才能给真正避免风险。

2、数据的所有权和使用权应该脱离。将外部数据纳为己有的做法,并非必要性,也无可能性。很多企业今天还在买数据买标签,但其实效率并不高。企业应学会善于利用第三方数据能力,而不是拥有这个数据本身,不管是出于对数据安全的保护,还是出于业务的实质效率,这都是投入产出比最高的一种方法,也是最大化数据能力的一种方法。最大化调动数据的能力恰恰就是连接各方的数据能力,这也是比较重要的一点。

3、缺少商业理解和数据运营能力。一个数据治理的供应商,需要能够帮助广告主提供咨询的能力,如果让一个纯IT的部门来负责运营,失败的可能性就比较大。那么怎样是成功的组合?成功的模式应该是业务部门来牵头,IT部门来做技术支持和把握。

数据的运营能力,和场景的判断问题,相关的都是业务。但很多企业中,都是业务部门作为用户对IT部门提需求,IT部门统一处理,这种组合上就很容易失败。所以这其实是个组织架构的问题,或者就是CMO对这个事情是不是足够重视。

4、过分强调定制化系统。很多时候企业主会认为找IT公司来定制系统,就能满足业务需求。乍听起来好像很有道理,但风险在于定制化意味着这中间很多是没有被验证的模型或者产品。现在的数据治理平台(不管是国外还是国内),它所用的技术方法和技术手段都已经比较成熟了。而从企业需求来看,从它的功能模块到场景还原,解决方式和手段也基本趋同。那定制化的是什么?定制化的是参数和配置,比如企业的KPI是有效访客,到底是什么样行为的人可以定义为有效访客,归因里面到底应该看什么节点,标签应该涉及多少等等。

综上所述,任何公司要做数据治理的话,建议他们一定要看看供应商是不是有成熟的产品和解决方案,而不是急于追求定制化,越深的定制化对很多企业来说并不是好的,因为你可能没有能力去操作它。

品友:打通全链路数据运营赋能营销

借助品友的数据治理能力,企业可以针对不同的营销需求进行标签化管理的操作和运用,例人群属性里添加所需的类型子标签并在相同维度下创建用户行为属性的数据字段,这些单一标签通过不同的组合方式形成新的大标签,继而生成的数据反馈也由此变成企业“新”的数据资产。

除了创建标签之外,企业还可利用数据管理平台创建人群包。通过一方标签创建,将不同的营销需求创建成为不同行为的两种人群组合形式,比如CRM的数据无广告数据,包括人群组合,可以创建搜索过、排除CRM的数据,创建完人群包之后,可以直观看到特定标签下的用户画像,再在此基础上进行热词搜索、兴趣偏好、常用APP及公众号、终端的画像延伸,得出潜在用户群体的数据反馈。

黄晓南告诉记者:企业为什么要做数据管理,这个事其实很简单,目前,数据分散到处都是,需要把数据进行汇总、收集、挖掘,核心只有一个——让企业从数据管理中获益。品友帮助企业做数据治理,其实是为了构建企业的智能营销大脑,真正解决增长的问题。

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