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掌握大數據趨勢,解析消費者意圖

 

大數據的行銷應用,建構企業私有 DMP

 

2016 年的 1 月 28 日,Apache Hadoop 的 10 歲生日,回顧過去的 10 年,Hadoop 由一個最初起源於 Nutch 的一個小 project,發展成為今日龐大的生態體系,恐怕是 Doug Cutting 當初完全無法想像的...

,Cloudera 因此為 Hadoop 準備了一頁簡史,有興趣的讀者,可以參考 http://www.cloudera.com/promos/hadoop10.html

 

從 Hadoop 生態系統最近幾年的發展,不難看出整個生態系統邁向更多元的分析應用,Impala 的功能日益完善,Spark 的加入,更是如虎添翼。過去,我們談了比較多大數據在電信業,電子商務方面的應用,其實,在數位行銷應用上,也能夠利用 Hadoop 本身天生具有的異質結構儲存及分析能力,來分析洞察人群,做出更細緻的分群,制定更精準的行銷策略。

 

數據管理平台 DMP (Data Management Platform) 是數位廣告系統中,一個以累積受眾數據,分析目標人群,提供廣告策略優化的一個支援性的系統,在RTB的領域中,DMP 的角色更為重要,必須提供給 DSP 目標受眾觸及率的預估、預算、點擊率等,以做為競價策略的參考。

 

從技術特性上來看,DMP 必須同時處理結構化及非結構化數據,而且必須具有足夠的彈性及擴充性,以應付未來多變的行銷需求,所以很多國內外的廣告商,多選用 Hadoop 來建置 DMP 系統。完整的 DMP 收集及儲存來自第一方(廣告主/企業/媒體) 的資料及第二方 (廣告商或廣告代理自行收集的資料),或是第三方資料,以往大部份的 DMP 都是依附 DSP 建置在廣告商的系統中,比較少有第一方的資料擁有者自行建立私有的 DMP 平台。不過,隨著企業對於數據分析的重視,越來越多的企業開始規劃企業私有的 DMP 平台,主要有幾項優勢:

  1. 第一方數據的含金量最高,因為這是直接受眾的行為,所有 Performance Based 的廣告優化策略都需要取第一方數據。
  2. 跨屏,O2O,線上/線下資料整合,在私有DMP容易達成。
  3. 第一方數據如官網、App、歷史訂單、搜尋關鍵字、eDM 記錄、CRM 記錄等,對於核心受眾的描繪具有很高的價值,這些資訊是不太可能交由第二方廣告平台去操作的。

 

圖 2. Etu Insight-第一方/第二方數據整合
(出處:陳昭宇)

 

第一方 DMP 和第二方 DMP 如何整合?雖然都是 DMP,但企業私有 DMP 和廣告的第二方 DMP 功能完全不同,重點也不一樣,第一方的私有 DMP,負責收集訪客對第一方的直接行為,同時負責提供介面匯入線下資料、CRM、歷史資料等,統一整理在一個數據平台上,提供工具來做目標人群的挖掘分析,人群的管理及組合,藉由各種不同角度分析,最後選定要進行行銷動作(如投放廣告)的核心人群。而第二方 DMP 的重點,則會在第一方/第二方的 ID 映射,基於第一方核心人群,找出其相對於第二方的人群樣貌,再進行相似人群擴大,作於投放的目標受眾,交由 DSP 平台進行競價投放。在上圖的閉環操作下,最後導回到廣告主的,會是基於第一方核心人群的相似人群流量,而且這些新的流量數據和行為,仍然會持續累積在第一方的 DMP 中,作為日後不斷分析優化的基礎。

 

以上的應用,以數位廣告的流程來說明,但事實上,企業私有 DMP 的行銷應用,不限於數位廣告,如 eDM、簡訊等能接觸到目標受眾的工具,都可以因為私有 DMP 的建立,而達到更好的效果。關鍵在於,收集對整理含金量最高的第一方數據,持續挖掘及擴大核心人群。

 

瞭解「消費者洞察平台」:https://www.etusolution.com/index.php/tw/products/etu-insight

 

本文作者為 Etu CTO 陳昭宇(James Chen)