一款DMP如何做到“取勢、明道、優術”？
所謂DMP，即數據管理平臺，是近年來廣告行業中的熱詞之一。尼爾森不久前所做的報告顯示，DMP在廣告商眼中有著非常高的認知度，但是有效利用和實施DMP仍處于初級階段。換句話說，DMP行業在理解和執行上有著明顯的差距。
關于讓DMP諸多概念落地的討論在行業中從未停止過，如何對海量數據進行正確的解析？應當選取怎樣的分類維度？數據該怎樣組合，才能成為營銷利器？方方面面的問題困擾著不少廣告主和技術公司。
中國傳統國學講求“取勢、明道和優術”，不妨就從這三個角度，來談談今天的DMP應向何處發展。
來源：Morketing（微信號：Morketing）
一、取勢：滿足消費者的個性化營銷需要
勢代表著方向和趨勢。作為服務于營銷活動的DMP，首先最需要闡明的就是目前的營銷大趨勢是怎樣的。
回顧過去，在營銷的1.0時代，廣告以產品為中心，最具時代特征的理論就是4Ps，即產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、促銷（Promotion），這一理論從管理決策的角度來研究市場營銷問題，把消費者擺在了被動接受信息的位置上。
到了2.0時代，傾聽消費者心中所想，以受眾為中心的觀念取代了之前的產品中心論。營銷學家溫德爾·史密斯提出了STP市場定位理論，其中“市場細分”的概念不是根據產品品種、產品系列來進行的，而是從消費者的角度進行不同類別的劃分。消費者偏好在營銷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數字營銷業。
如今，營銷步入3.0時代，精準廣告的概念已經普及，但從效果上看仍不如設想的那么好，定向條件的局限性限制了廣告投放的精度。用過去的方法，廣告主可能知道某位用戶是一位北京的女性上班族，但是對于她想要什么商品卻一無所知。隨著個性化的需求成為新的中心點，營銷需要依托模型，將一個人在網絡上的碎片化行為轉化為具體的可供分析的“項”，探知他的消費動機和購買欲望。如果只停留在地理、人口屬性等細分類別上，對廣告的指導作用十分有限。
在粉末化的信息爆炸時代，數據是洞察消費行為和決策的最好工具，對于海量的數據來說，只有把這些數據的粒度解析到“行為”和“動機”兩方面才能適應當下消費者個性化的營銷需求，從而實現營銷的根本目的——轉化的提升。
二、明道：細分行為和動機的理論依據
道，是理論和規律。數字廣告中的很多理論基礎和對消費者規律的研究其實早已經成型。
例如Mehrabian和Russell共同提出SOR模型，本是對傳統購物情境下消費情緒與購買意愿的研究，但放到現在的數字營銷中依然受用。S是刺激、O是消費者、R是需要做出反應，廣告本身就是一個以信息為載體的“刺激”，它可以對接觸到人產生認知影響，最終驅動行為，這就是我們需要研究“行為”的原因。
這里引入的第二個營銷理論是很多人熟知的“消費者購買決策過程”，包括：需求認知、信息收集、備選方案選擇、購買決策和購后行為。廣告投放的過程不光要對用戶進行分類，也要了解它所處的決策階段。
將上述理論結合，以SOR模型作為豎坐標，決策過程作為橫坐標可以發現：廣告代表的信息層既可以在不同的階段對消費者進行刺激，從而影響行為的產生。反過來，廣告主也能夠根據消費者行為，判斷他所處的決策階段，針對性的推出他所需要的信息和廣告。
對于決策時間較長的行業，廣告主可以從當前的用戶行為進行推測，給出符合需求的營銷信息，而對于電商、金融類等高頻行為領域，則可以根據階段性頻繁出現的行為規律，推測接下來顧客的需求，制定相應的廣告策略。
以購買汽車為例，在消費者產生購車需求之后，可以對處于信息收集階段的用戶投放品牌廣告形成認知；而對已經聚焦的用戶，提供更多車型的選擇讓他們得以充分了解產品；當消費者進入產品備選的階段時，對比廣告能更好的抓住客戶；進入到購買實施階段，促銷和打折信息則能有效提升轉化。
基于用戶的行為和動機進行真正有針對性的投放，方能實現效果的最大化。
三、優術：如何做到基于行為和動機廣告投放
術，是具體的方法，也是應用理論的能力。落到DMP領域，如何讓之前的理論落地是數據管理產品最大的難題。
想要對用戶行為和動機做出分析，首先就要擁有這部分底層行為數據，例如搜索行為，訪問行為，移動app中的行為以及底層行為等等。
派擇科技（PageChoice）不久前推出了他們的新DMP產品，主打底層數據管理。這款名為Action的ＤＭＰ新品，正是從這４個方面對消費行為展開研究。
Action的４個主要功能包括：“競品攔截”，將一段ＵＲＬ給到系統，根據它找到訪問過的顧客；“搜索行為”，根據給到系統的關鍵字，找出對應的顧客；“app行為識別”，通過DPI技術，完整識別app生命周期中的核心行為；“底層行為“，例如在電商領域，Action能夠將用戶的瀏覽，收藏，下單等行為完整的記錄并解析，從中找出具有價值的行為和消費動機。
Action目前支持的主流轉化行為超過195個，覆蓋超過30個行業。數據源包括中國GDP Top15省份底層行為數據、往期廣告投放、合作媒體和商業Wifi數據，基本做到了主流覆蓋。
這些技術和數據，讓這款DMP產品回歸了DMP誕生的初衷：更好的了解用戶，以及具有商業價值的各類底層行為數據，從而帶來更好的廣告效果。這也是數據營銷服務最應重視的核心。
Action數據產品目前已經推出了十幾個行業的主流營銷方案，我們就從中選取美妝行業方案作為代表進行解析。
如今，很多垂直類的美妝網站和APP如雨后春筍一樣涌現，美妝行業的品牌越來越分散，消費者對于產品的選擇除了品牌口碑之外，開始更加注重產品的細節和功能價值。而女性人群花費在產品對比和研究上的時間也與日俱增，這些行為都在網絡上留下了痕跡，也就是DMP分析時所用的數據。
例如，當一位女性剛開始關注某款新產品時，可以適時的根據場景投放針對性廣告；隨著用戶多次打開美妝類App，或是在搜索引擎上查詢具體的功能，證明放大品牌影響力的機會已經到來，此時產品和推廣信息就要馬上觸及用戶，而到了最后的購買決策階段，用戶也會有特殊的行為數據特征，例如不斷的比價，或是和閨蜜討論產品，在有這些行為產生的時候，就可以將最后的促銷或優惠信息傳遞過去，形成最終轉化。
Action除了針對痛點的模型，還提供了許多功能化的模塊，比如通過數據挖掘，定位社交紅人的“好閨蜜”能夠放大網紅對女性消費者的影響力；“美人心”則是顧客對競品搖擺不定時，進行競品的攔截；“回眸笑”則是跨媒體的重定向服務，把流失的客戶有效召回。
四、總結
廣告主對于DMP的最大需求在于高效的梳理數據資產，最大程度的發揮數據的指導性作用，形成更高的投資回報比。在度過了行業的爆發期后，DMP行業迎來了重新爬坡的新階段，而數據解析和應用能力的落地，將成為2016年真正體現DMP競爭力的地方。
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