企业数字化营销的“底盘”：营销中台和数据管理平台( 四 )

如何做好用户数据管理并让其实现价值，是企业经营者一直需要思考的问题。
对于****、微信等这类流量开放合作平台来说：
DMP的建设是开放性的：

一方面数据是由内部运营者使用的，来优化产品和运营用户；
另一方面，数据是向广告主、合作代理商开放的。

如广告投放用户标签、广告互动效果数据、部分交易数据等。例如，阿里妈妈的达摩盘，腾讯的广点通，百度的DMP数据服务，还有独立第三方DMP平台（Talkingdata、神策数据）都是十分优秀的开放性DMP平台。
对于流量运营者来说：
DMP主要是集中在标签、用户画像、精准营销等方面的数据应用。
不论是什么数据管理平台，都离不开三件事：数据沉淀、数据清洗和数据库打通。
1. 数据沉淀
DMP的数据来源来看主要有以下三个：第一方企业、第二方广告技术公司和第三方大数据服务商。 DMP系统将海量数据进行沉淀，打造大数据智能应用平台，形成用户数据资产。
用户数据采集的全面性也是DMP系统的特点，也是优于CRM和DSP系统的地方。
从流量的角度来看， CRM主要采集的是存量用户在自己企业平台上的信息，主要是偏用户交易方面的数据；DSP对接的都是外部第三方广告平台或者营销服务商的用户信息，主要面向新用户做广告投放。
而DMP的出现，则跨了多个渠道、多个数据平台，通过用户唯一身份不断累积用户的交互数据，编织一个持续性更新的数据大网，涉及用户拉新、活跃、留存全生命周期的数据。
从下图可以看出：DMP数据的来源有企业自身平台的数据库，如CRM、数据仓库、APP及网页，还包括了广告平台数据和第三方数据。数据源越多，描绘的用户特征就越精准，越有利于支撑精细化流量运营的落地实施。

本文插图

DMP平台数据采集源分布图
2. 数据清洗
DMP平台的搭建是一个庞大的系统工程，需要技术、产品和运营长期协同作业，如果DMP具有机器学习建模能力，那么还需要有数据科学家的参与。
在打通了多个数据接口和渠道后，系统内就会产生和更新大量的用户数据，对于DMP系统进行数据清洗是一个重要的环节。
首先，为了让用户数据有序呈现，在做数据采集时，我们就要建立统一的输入口径，如在Web、微信、服务器、服务商、应用等都有不同的技术手段的平台做数据标准统一采集。
其次，要建立以用户唯一标识身份的数据标准，用户身份标识包括上网设备IP、手机号、微信ID等。因为涉及多平台，多渠道，所以实现用户身份统一统计的难度还是相当高的，在从广度和深度上梳理用户数据时，为了反馈准确的数据，我们需要反复对用户身份进行判断识别。
数据清洗的好处是可以排除很多干扰数据，在动态地调用用户的行为数据时，能够实时捕捉和采集目标相关的业务数据。
比如，用户在电商平台上搜索了我们在平台上投放的产品，我们可以通过DMP系统提前部署好的数据采集和清洗方式，快速更新记录用户的这个行为数据，并反馈到端外广告投放的标签系统中，实现精准的“靶向投放” 。
这个“靶向投放”的直接体现就是：用户在某段时间内在多个平台上都能看到同一个广告内容，被反复触达。
3. 数据库打通
数据库打通是在DMP建设时，快速拓展数据源的一个重要动作。通过打通用户数据库，我们可以不断丰富用户的身份及行为数据，数据越多，目标用户就越精准，这让我们的潜在用户流量池变得更加清晰。
数据打通要从公司内部业务开始，在数据中台建立的基础上，向其他业务线提出数据打通的需求，最重要的是协调好各条业务线之间的互惠互利关系。