在廣告程序化購買的系統(tǒng)中，DMP的角色和功能就類似于大腦，它從各方接收到數(shù)據(jù)，不管擁有何種數(shù)據(jù)，最終能夠?qū)?shù)據(jù)落地的應(yīng)用才是剛需，像風(fēng)控，雖然也是一種數(shù)據(jù)應(yīng)用，但是它與營銷無關(guān)，數(shù)據(jù)對于營銷的應(yīng)用核心無外乎以下三個場景：人群洞察、篩選定向、監(jiān)測分析。
人群洞察：
人群洞察顧名思義是對一個群體進行畫像，在不同的營銷場景下對人群的需求是不一樣的，不可以簡單理解為是對目標(biāo)受眾的畫像。
目前一提到畫像，大家就想到對”男性25-35歲”或者”購買過XX牌洗衣粉”的人群去畫像，然后開始搜集一些樣本數(shù)據(jù)或者搬出自己如數(shù)家珍的CRM數(shù)據(jù)，外采或者調(diào)研補齊一些標(biāo)簽，得出一些結(jié)論。數(shù)據(jù)有多少不重要，主要靠各家大神的神解讀，最終推導(dǎo)出令人滿意的，其實已經(jīng)預(yù)判了的結(jié)果。顯然，DMP的存在不是為了做這件事。
首先，從分析的目標(biāo)人群來看，除了目標(biāo)受眾外，像競品人群，媒體覆蓋的人群，老客群體，又或者是某次投放結(jié)束后的曝光人群，都是需要去分析的人群。也就要求了DMP需要具有多維度去構(gòu)建人群的能力，對數(shù)據(jù)的要求肯定也就不會局限于一方數(shù)據(jù)，因為對這些人群的構(gòu)建，可能來自于你自有的數(shù)據(jù)，也可能是基于外部數(shù)據(jù)去尋找和定義。
然后，從分析的緯度和目的來看，人群洞察的結(jié)果應(yīng)該是可以指導(dǎo)營銷的，切莫為了畫像而畫像:
a）分析洞察人群人口屬性或者地理分布的基礎(chǔ)特征，是就簡單的了解你的用戶，但不是對誰都需要。例如曾經(jīng)有個母嬰客戶說過，他覺得母嬰群體沒什么好洞察的，我只要知道他是母嬰人群就夠了，只有這個特征對我是有意義的，無論他男女老少，其實不無道理。
b）分析洞察人群的行為特征，例如他是否有母嬰標(biāo)簽，是否喜歡閱讀，是否喜歡看電影，喜歡看什么類型的電影，這些數(shù)據(jù)單獨去看可能都沒有意義，應(yīng)該是與某些人群進行對比，找到特征明顯的地方，從而指導(dǎo)營銷中創(chuàng)意、素材、文案、內(nèi)容的方向。
c）分析洞察人群的線下軌跡聚集點，從而指導(dǎo)我們?nèi)ガF(xiàn)在戶外廣告的點位，讓曝光更有效。
d）分析洞察人群的觸媒特點，找到他們最常用的媒體，使用的時間，從而更好的指導(dǎo)媒體預(yù)算的分配。
總之，不管是哪種洞察，洞察的結(jié)果最終是要為營銷服務(wù)，而不是千篇一律的去看一群到底是男是女的命題作文。
篩選定向：
隨著數(shù)字廣告的飛速發(fā)展，早在Adnetwork時代就已經(jīng)支持的受眾定向，再到如今，無論是DSP支持的RTB模式，還是很多大平臺、媒體以及Adserving可以支持的PDB、PMP。在這些定向購買中，尤其是程序購買中，如何選擇受眾并對其進行定向，顯然是也是營銷DMP必備的數(shù)據(jù)應(yīng)用之一。
現(xiàn)在市場上很多DMP對數(shù)據(jù)的定向服務(wù)，并不標(biāo)準，大多是以離線數(shù)據(jù)包的形式，一次性的把數(shù)據(jù)導(dǎo)出到對應(yīng)平臺上予以服務(wù)。
一些廣告主的DMP由服務(wù)商搭建，多數(shù)更像是一個媒體排期的服務(wù)，手動FTP上傳數(shù)據(jù)等等，并沒有真的可以支持RTB的能力，而數(shù)據(jù)其實是很看重鮮活度的，這些DMP卻不能做到靈活地進行動態(tài)更新。
而真正的DMP，要具備標(biāo)準化的接口，可以實現(xiàn)兩點
a）與不同流量平臺的平滑對接
b）能夠支持并發(fā)式毫秒級的實時查詢
監(jiān)測分析有專屬的第三方來做，這里不過多敘述，但是投后數(shù)據(jù)DMP雖然不是監(jiān)測方，卻可以從人群的角度對人群表現(xiàn)進行分析，從而去優(yōu)化下一次的人群選擇以及不斷的修正lookalike算法。
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