用戶標簽/用戶分群在DMP(數據管理平臺)中的應用

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本文主要是關于DMP數據管理平臺的認知和淺析,enjoy~

一. DMP系統的定義和產品功能

DMP即 data management system,數據管理平臺,單從名稱上來看,這個定義還是非常寬泛的,所以國內很多企業或者個人會將dmp的核心功能理解錯。

結合我個人的經驗和專業的書籍,DMP其實是一個全面的數據收集,加工,整合的平臺,吸收各種數據源的數據,以用戶為基本單位,清洗,整理形成結構化的數據表,并進行用戶標簽的計算,以期能夠精準的描述各種用戶。

DMP不帶有任何的營銷性質和功能。很多國內的dmp平臺在功能上直接宣傳自己可以對用戶進行廣告的投放,推送;可以對dmp中的用戶進行運營。這些其實都是類似于DSP,RTB,CMS,CRM這種產品功能,這些產品會和dmp有一些數據上的流通,但是dmp的核心就是將數據處理好。

1. 核心特征

  • 有很多數據源,包括企業內的(第一方),合作方的(第二方的),第三方的,并且不嫌多
  • 以用戶(或者設備)為基本單位,整合各方數據,將數據進行清洗,結構化的存儲
  • 對結構化的數據進行分析,運行算法,將用戶進行多維的定性,打上標簽
  • 使用方可以通過DMP提取想要的用戶群體,下游的營銷產品也可以直接通過接口進行數據的訪問和提取

可以這么說,強大的DMP是互聯網時代的數據大腦,是一切營銷的基礎。

2. DMP分類

(1)廣告主自有DMP

這類 DMP的數據相對封閉, 數據安全性比較好,但相應地流通性差, 數據挖掘和使用不足, 通常需要接入其他數據平臺, 實現數據的融合和流通之后,才能更好地發揮出價值。

(2)核心互聯網大廠的自有DMP

毫無疑問,這里的大廠指的就是BAT,阿里媽媽的達摩盤,騰訊的廣點通,百度的DMP數據服務;其他諸如京東等大公司也會有自己的DMP。BAT由于擁有絕對的用戶流量的優勢,所以,數據積累相對非常的多,但是各大之間的數據卻相對封閉,BAT視自己的數據為最寶貴的財富,絕對不會流通共享。另外,各大廠的dmp也會根據自己的業務進行一些深度的定制,比如阿里的達摩盤完全就是面向電商場景的一個dmp,通用性上可能沒那么高。(也不會開放給你用)

(3)獨立的第三方DMP

隨著大數據的概念越來越深入人心,精準營銷的概念越來越普及化,出現了一些專門為企業客戶提供服務的第三方數據供應商,也就是第三方的DMP。第三方的DMP相對獨立,也比較專業,企業可以快速獲取期望的用戶數據。但是目前國內市場的數據交易,數據的交換還是處于灰色地帶,也沒有相應的標準。數據安全也無法得到很好的保障。

(4)廣告技術公司的自有DMP

這類 DMP主要是廣告技術公司基于 DSP等業務擴展需求而搭建, 直接為自身業務服務, 很多實力較強的廣告技術公司都有自己的DMP,如愛點擊、瑞獅網絡等。美國市場非常細分,有很多專門的 DMP公司,但中國市場高度整合,DMP 需求往往與 DSP/SSP/Trading Desk等聯系在一起,廣告技術公司自有 DMP能夠更直接地滿足這類整合需求。

3. 一個DMP需要哪些功能模塊

  • 數據的獲取入口
  • 數據的清洗,整合
  • 標簽的計算,挖掘
  • 打標簽及標簽的展示
  • 用戶分群

前三塊是DMP的基礎,雖然看不見,但是決定了一個DMP的質量。后兩塊是比較偏產品前端的內容,DMP是否簡單易用,是否友好易懂就是這部分體現出來的。

標簽的展示及手動打標簽:

二. 別人是怎么做DMP產品的

DMP產品在企業內非常核心的產品,所以世面上很少能看到一些DMP產品的功能設計和視覺的資料,更別說試用一些dmp的產品。但是經過我不斷的收集和查找,還是梳理出了幾款dmp的產品基本結構和設計

1. 阿里媽媽-達摩盤

  • 2014年,在原有的RTB和Tanx的基礎上,為了更好地促進數據流通,以技術和數據驅動實效,阿里媽媽搭建了一個大數據管理平臺DMP,讓更多商家可以更有效地使用數據。
  • 對于營銷而言,一種開玩笑的說法是,DMP就等于DM(Data Market)加上P(People)。事實上,這并不完全是個玩笑,因為這一說法抓住了現實中數據應用的核心,消費者(P)的識別和管理是打通整個營銷體系的核心。
  • 阿里媽媽還為DMP取了一個頗具中國特色的名字:達摩盤。DMP補上了數據交易所最后也是最重要的一塊磚,讓以消費者為核心的營銷閉環成為可能:一是使可執行的C2B成為了可能,二是具有最好的構建全域全網營銷的能力,三是通過數據流通構建了一個以DMP為核心的數據生態圈。

達摩盤作為一個阿里孵化的DMP,最大的優勢就是背靠阿里海量的數據沉淀。阿里巴巴生態的無論是交易還是征信的數據都絕對是最豐富的。擁有如此數據,達摩盤勢必會成為頂尖的dmp平臺。但是阿里和其他大公司一樣,數據只為自己使用,于是針對阿里最重要的電商場景,dmp被打造成了一個面向商戶營銷的用戶特征管理和營銷工具。

達摩盤和其他dmp來說最大的特點是它將dmp的核心功能和營銷的場景進行了深度的結合,這點從以上兩張截圖便能看出。

對于商戶來講,達摩盤無論怎樣去取名字,最終都是為了獲取更多的用戶,更高的銷量和利潤,所以達摩盤充分利用平臺店鋪的廣度,將相似商家進行橫向對比,非常巧妙的達到了兩個目的

  • 解決了如何量化什么是好的店鋪或者什么樣的店鋪是好的店鋪的問題
  • 暗中促進兩商家之間的良性競爭

2. 用戶分群

雖然只有這一個頁面的截圖,但是從中我們可以看出:

  • 標簽種類非常豐富,包含了基本的人口屬性,地理屬性,也有中立的上網行為消費行為,更有淘內的用戶行為,和參與活動的標簽
  • 對于標簽進行了至少3級的分類,而且可以根據商戶的信息進行標簽的推薦,做到了dmp內的推薦
  • 對于標簽信息的展示非常詳盡,而且有類似于同行適用情況的推薦星級,非常具有參考價值

對于達摩盤來說,所有的標簽都是平臺定義好的,所有的描述和計算邏輯都固定,商戶只需要在龐大的標簽庫中找到自己需要的標簽即可。這樣的設計首先避免了商戶自己創建標簽的不可控的因素,比如邏輯的錯誤,標簽的重復,定義的模糊等等,其次對于商家來講,自定義標簽會是一個比較需要互聯網只是的操作,淘內商家普遍沒有這種素質。

不過這樣的設計我認為需要機遇兩個前提:

  • 此DMP產品是專注于某個領域的。比如達摩盤專注與電商,這樣標簽就會有針對性,電商的營銷治標體系也是很成熟的。
  • 此DMP是服務于自己的公司或者平臺的。不是中立的第三方數據提供者。

滿足這兩個條件,就說明數據的需求是非常聚合的,可以比較容易的迭代出一套合適的標簽體系。

?3. 如何區分打標簽和用戶分群

但是像我這次準備做的XX數據的DMP平臺,他可能是需要私有部署的,為各種行業的企業服務,跨度非常大,所以只有讓客戶企業自己去創建標簽才能到適合自己企業的標簽體系。但是這個過程中就有個比較困難的問題:如何區分打標簽和用戶分群。

營銷人群即為通過組合標簽,篩選出來的用戶群,可以用于后續的營銷投放,甚至用于一些用戶數量的監控。

達摩盤終究還是一個營銷的平臺,所以,對于所有的用戶群的營銷的效果都會有一個一目了然的列表,當然,所有的指標也都是基于電商的。

4. 小結

其實,達摩盤已經不算是一個dmp了,從產品端來看它更像是一個基于用戶標簽的精準投放平臺。但是在這背后整合淘內和第三方的所有數據,定義和計算所有的標簽,這確實是一個非常強大的dmp的核心。

明確清晰的定位,加上巧妙的營銷整合,讓所有的商家不需要借助其他工具或者平臺,形成了淘內數據流的閉環。廢水不流外人田。

三. 如何區分打標簽和用戶分群

最近在做dmp的時候,遇到了一個在產品上很難作以明確區分的兩個功能吧,就是打標簽和用戶分群。

打標簽和用戶分群是dmp兩個不可缺少的核心功能,沒有這兩個功能DMP就不再是DMP了。從大面上講,可能這兩個功能沒有那么難以去區分,比如我們可以認為打標簽是給用戶加以標注,用戶分群是需要通過各種標簽的組合來劃定人群。這么說確實沒錯,但是在產品端當你需要很細的去找到這兩個功能的界限,你會發現其實沒這么容易。

  • 從本質上講,打標簽和分群都是將所有用戶分成兩部分。符合標簽定義的和不符合的;符合分群邏輯的和不符合的
  • 標簽的定義在沒有約束的前提下是可以很復雜的,復雜到單一標簽可以完全替代某個分群
  • 標簽可以疊加形成新的標簽,而分群也是通過多標簽組合形成的

鑒于正常的dmp的流程都是需要先建立標簽,然后利用標簽進行分群,最后才能根據人群去進行下游營銷動作,于是乎,在產品端如何量化邏輯化的區別打標簽和分群的功能就變的異常模糊。

畢竟市面上還是有dmp或者類dmp產品的,他們是怎么解決的呢?

  • 阿里媽媽-達摩盤(包括其他的諸如京準通的dmp)
  • 神策,諸葛,growingio等類dmp產品

如果讓我做個比喻,打標簽就像是確定一塊塊的積木,而分群更像是用幾部去搭建一個房子。當積木比較充分的時候,利用同一批積木可以造出各種不一樣的房子。

通過上述對兩個概念的頭腦風暴,對這兩個概念的認識清晰了不少,但是,更多的還是定性的分析。在設計產品的時候如何在應用層加以限制呢?

因為在產品端,是需要區分功能,從而限制邏輯的,并不是根據你的邏輯反向判斷這是個標簽還是分群,所以要從功能角度去限制他的創建。

完結~

 

本文由 @巷陌 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Pexels,基于 CC0 協議

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評論
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  1. dmp與cdp的區別是什么?

    來自廣東 回復
  2. 我覺得沒有問題 ,我現在也是這么設計的。但是呢,很多說業務側他們就像通過分群去篩選人群導致,功能重復度太高。目前的做法是在分群也加上標簽的篩選和多組合的分類

    來自北京 回復
  3. 這才是對DMP的正確理解!非常贊

    來自廣東 回復
  4. 大神,收校對嗎?免費的那種,就想第一時間看到文章!

    來自浙江 回復
  5. ??,很清晰,請教下大神從事的是哪個行業及細分領域呀?

    來自廣東 回復
  6. 不錯~ 其實標簽和分群的邏輯不用糾結~,標簽是對用戶的描述,分群是對群體用戶的一個動作。分群有很多依據,比如用戶屬性、非常具體的某一行為事件、以及標簽,然后給這個群一個命名。但是這時候這個命名邏輯上不會標記在任何一個用戶的單體畫像里。但標簽不一樣,當標簽被定義了,那這個用戶的畫像里就一定會有這個字段。
    當然,也不能糾結于產品功能層面,因為功能可以打通,你中有我我中有你,只能去從性質的角度去看,況且,他們的應用場景也非常不一樣。

    來自美國 回復
  7. 寫得太好了,我差點做偏,看了之后豁然開朗。

    來自山西 回復
  8. 從數據結構上,標簽的數據:用戶id、標簽、標簽值,用戶分群的數據:用戶id、用戶群id

    來自上海 回復
    1. 可以再給一個更詳細的表結構

      來自北京 回復
  9. 請教一下, 一個延伸的技術問題: 如何設計標簽系統更為科學呢? 是按照分類學那樣把每一個原子標簽有結構滴梳理出來,還是單純的文本來記錄?

    來自重慶 回復
  10. 基于標簽加工的條件規則應采用開放模式,允許業務及運營、客戶參與標簽的構建,并且通過渠道的反饋對標簽質量進行評價,達到一定的分值后才允許正式發布。同時可以基于應用場景對標簽的評分和量級做自由的篩選組合

    來自北京 回復
  11. 剛剛觸及標簽這一塊還有好多要學習呀

    來自北京 回復
  12. 作者關于大標簽和用戶分群這個點分析的很好,我也遇到相關的問題。邏輯上都是最細粒度的條件的組合。另外有一個問題想要探討一下,目前用戶分群這塊的交互大體存在兩種,一種是將標簽羅列,直接選擇標簽進行組合計算;另外一種是基于什么人做了什么事情這個邏輯來進行產品使用。一直很費解這兩種的區別。望交流解答。

    來自北京 回復
    1. 個人理解:你說的第二種方式屬于在用戶行為線索基礎上的業務建模概念,還沒有到標簽層面,或者叫基于用戶事實標簽上的用戶分群。比如:最近7天訪問了汽車之家網站4天,關注大眾品牌的用戶群。場景上來說:第一種偏向于靜態屬性類標簽。第二種側重于動態類的分群標簽,適用于事件觸發的時機類精準營銷。

      來自北京 回復
  13. 很有同感,最近一年也在做類似的事,標簽和用戶群本質很像,確實不好區分,現在我是這么理解:標簽更精細,原子化,主要是描述單個的人,而用戶全是標簽疊加后人數可觀的標簽人群,用戶分群是否有效,通過營銷后的的效果反饋來評估檢驗,能把打和用戶分群做好,真是需要經驗的,非常熟悉業務和了解用戶的運營人員才能做好

    來自北京 回復
  14. 你好,請問可以留個聯系方式嗎?我們boss看了您寫的會員標簽的文章,想聯系一下您能不能接外包。。。我們的項目是在做[大玩家超樂場]國內專業經營的電子娛樂夢工場!會員數據分析,看到麻煩聯系微信:18672395029,謝謝

    來自湖北 回復
  15. 想請教下,區分出「用戶標簽」和「用戶分群」的意義是什么呢,不都是“選擇維度”——“分組”這么個操作么?

    來自北京 回復
    1. 用戶分群本質是為了更好的管理用戶(將具備某些標簽的用戶形成交集或合集用戶池),便于快捷、直觀應用。

      來自北京 回復
    2. 用戶標簽的顆粒度小,用戶群組的顆粒度大。

      來自山西 回復
  16. 我認為場景化標簽是個大命題,值得深入研究的方向。能快速幫助業務部門,基于特定的場景,反推出智能化的標簽組合,得出個性化人群。

    來自廣東 回復
  17. 還是區分不了,人群和標簽的區別 ?

    來自廣東 回復
    1. 標簽是人群某一個特征的抽象提煉,比如性別是一個標簽,男和女是兩個人群,年齡是一個標簽,老年人、中年人是兩個人群。人群和標簽下的標簽值更為接近。

      來自北京 回復
    2. 多個用戶組成用戶標簽,多個用戶標簽組成人群。

      來自山西 回復
  18. P指的是platform吧?

    來自江蘇 回復
    1. 認同!

      來自重慶 回復