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一款DMP如何做到“取势、明道、优术”?

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时间:2016-06-19 12:53来源:谷歌推广seo网络知识 作者:谷歌优化怎么做
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所谓DMP,即数据管理平台,是近年来广告行业中的热词之一。尼尔森不久前所做的报告显示,DMP在广告商眼中有着非常高的认知度,但是有效利用和实施DMP仍处于初级阶段。换句话说,DMP行业在理解和执行上有着明显的差距。


关于让DMP诸多概念落地的讨论在行业中从未停止过,如何对海量数据进行正确的解析?应当选取怎样的分类维度?数据该怎样组合,才能成为营销利器?方方面面的问题困扰着不少广告主和技术公司。


中国传统国学讲求“取势、明道和优术”,不妨就从这三个角度,google seo,来谈谈今天的DMP应向何处发展。



一、取势:满足消费者的个性化营销需要


势代表着方向和趋势。作为服务于营销活动的DMP,首先最需要阐明的就是目前的营销大趋势是怎样的。


回顾过去,在营销的1.0时代,广告以产品为中心,最具时代特征的理论就是4Ps,即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion),这一理论从管理决策的角度来研究市场营销问题,把消费者摆在了被动接受信息的位置上。


到了2.0时代,倾听消费者心中所想,以受众为中心的观念取代了之前的产品中心论。营销学家温德尔·史密斯提出了STP市场定位理论,其中“市场细分”的概念不是根据产品品种、产品系列来进行的,而是从消费者的角度进行不同类别的划分。消费者偏好在营销中的位置被提高到了新的高度,里面的不少概念被沿用至今天的数字营销业。


如今,营销步入3.0时代,精准广告的概念已经普及,但从效果上看仍不如设想的那么好,定向条件的局限性限制了广告投放的精度。用过去的方法,广告主可能知道某位用户是一位北京的女性上班族,但是对于她想要什么商品却一无所知。随着个性化的需求成为新的中心点,营销需要依托模型,将一个人在网络上的碎片化行为转化为具体的可供分析的“项”,探知他的消费动机和购买欲望。如果只停留在地理、人口属性等细分类别上,对广告的指导作用十分有限。


在粉末化的信息爆炸时代,数据是洞察消费行为和决策的最好工具,对于海量的数据来说,只有把这些数据的粒度解析到“行为”和“动机”两方面才能适应当下消费者个性化的营销需求,从而实现营销的根本目的——转化的提升。



二、明道:细分行为和动机的理论依据


道,是理论和规律。数字广告中的很多理论基础和对消费者规律的研究其实早已经成型。


例如Mehrabian和Russell共同提出SOR模型,本是对传统购物情境下消费情绪与购买意愿的研究,但放到现在的数字营销中依然受用。S是刺激、O是消费者、R是需要做出反应,广告本身就是一个以信息为载体的“刺激”,它可以对接触到人产生认知影响,最终驱动行为,这就是我们需要研究“行为”的原因。


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这里引入的第二个营销理论是很多人熟知的“消费者购买决策过程”,包括:需求认知、信息收集、备选方案选择、购买决策和购后行为。广告投放的过程不光要对用户进行分类,也要了解它所处的决策阶段。


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将上述理论结合,以SOR模型作为竖坐标,决策过程作为横坐标可以发现:广告代表的信息层既可以在不同的阶段对消费者进行刺激,从而影响行为的产生。反过来,广告主也能够根据消费者行为,判断他所处的决策阶段,针对性的推出他所需要的信息和广告。


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对于决策时间较长的行业,广告主可以从当前的用户行为进行推测,给出符合需求的营销信息,而对于电商、金融类等高频行为领域,则可以根据阶段性频繁出现的行为规律,推测接下来顾客的需求,制定相应的广告策略。


以购买汽车为例,在消费者产生购车需求之后,可以对处于信息收集阶段的用户投放品牌广告形成认知;而对已经聚焦的用户,提供更多车型的选择让他们得以充分了解产品;当消费者进入产品备选的阶段时,对比广告能更好的抓住客户;进入到购买实施阶段,促销和打折信息则能有效提升转化。


基于用户的行为和动机进行真正有针对性的投放,方能实现效果的最大化。



三、优术:如何做到基于行为和动机广告投放


术,是具体的方法,也是应用理论的能力。落到DMP领域,如何让之前的理论落地是数据管理产品最大的难题。


想要对用户行为和动机做出分析,首先就要拥有这部分底层行为数据,例如搜索行为,访问行为,移动app中的行为以及底层行为等等。


派择科技(PageChoice)不久前推出了他们的新DMP产品,主打底层数据管理。这款名为Action的DMP新品,正是从这4个方面对消费行为展开研究。


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Action的4个主要功能包括:“竞品拦截”,将一段URL给到系统,根据它找到访问过的顾客;“搜索行为”,根据给到系统的关键字,找出对应的顾客;“app行为识别”,通过DPI技术,完整识别app生命周期中的核心行为;“底层行为“,例如在电商领域,Action能够将用户的浏览,收藏,下单等行为完整的记录并解析,从中找出具有价值的行为和消费动机。


Action目前支持的主流转化行为超过195个,覆盖超过30个行业。数据源包括中国GDP Top15省份底层行为数据、往期广告投放、合作媒体和商业Wifi数据,基本做到了主流覆盖。


这些技术和数据,让这款DMP产品回归了DMP诞生的初衷:更好的了解用户,以及具有商业价值的各类底层行为数据,从而带来更好的广告效果。这也是数据营销服务最应重视的核心。


Action数据产品目前已经推出了十几个行业的主流营销方案,我们就从中选取美妆行业方案作为代表进行解析。


如今,很多垂直类的美妆网站和APP如雨后春笋一样涌现,美妆行业的品牌越来越分散,消费者对于产品的选择除了品牌口碑之外,开始更加注重产品的细节和功能价值。而女性人群花费在产品对比和研究上的时间也与日俱增,这些行为都在网络上留下了痕迹,也就是DMP分析时所用的数据。


例如,当一位女性刚开始关注某款新产品时,可以适时的根据场景投放针对性广告;随着用户多次打开美妆类App,或是在搜索引擎上查询具体的功能,证明放大品牌影响力的机会已经到来,此时产品和推广信息就要马上触及用户,而到了最后的购买决策阶段,用户也会有特殊的行为数据特征,例如不断的比价,或是和闺蜜讨论产品,在有这些行为产生的时候,就可以将最后的促销或优惠信息传递过去,形成最终转化。


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Action除了针对痛点的模型,还提供了许多功能化的模块,比如通过数据挖掘,定位社交红人的“好闺蜜”能够放大网红对女性消费者的影响力;“美人心”则是顾客对竞品摇摆不定时,进行竞品的拦截;“回眸笑”则是跨媒体的重定向服务,把流失的客户有效召回。


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四、总结


广告主对于DMP的最大需求在于高效的梳理数据资产,最大程度的发挥数据的指导性作用,形成更高的投资回报比。在度过了行业的爆发期后,DMP行业迎来了重新爬坡的新阶段,而数据解析和应用能力的落地,将成为2016年真正体现DMP竞争力的地方。


End.


作者:以墨茄data

来源:Morketing


(整理:英文推广TuiGuang123.com)
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