近年来，随着移动互联网和信息时代的不断发展，大数据技术在各行各业的作用也日益显著。在营销领域，大数据技术应用从精准营销、闭环营销扩展到了消费者价值挖掘、消费者全生命周期运营，并且与各行业的个性化营销场景结合，发挥着其越来越大的价值。

进入2019年，随着大环境市场经济持续低迷、线上流量红利下滑冰点、营销预算紧缩、巨头对企业核心业务和数据控制加大，用户增长成为品牌方关注重点，DMP（Data Management Platform，即数据管理平台）进入高速发展期。

不同于第二方DMP平台（广告技术公司）、第三方DMP平台（大数据服务商），第一方DMP平台（企业）是一个真正帮助品牌累积自己的数据资产、让自己的数据“活”起来的大数据智能营销平台。

那么，无论是哪个行业的企业，在计划搭建DMP之前都必须要考虑以下几大问题：DMP是什么？为什么搭建DMP？DMP能做什么？方能快速找到入口解决实际问题。

DMP vs CDP vs CRM

目前，企业数据的管理工具有DMP、CDP、CRM等等，而这些名称背后本来的含义与界限，常常被大家混淆。三者之间的区别是什么？有什么关联性?

DMP（数据管理平台），指将分散的多方数据整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，从而输出能够提供营销决策和运营决策的平台化产品。

CDP（客户数据平台），是支持流量运营、用户运营、客户运营、潜在客户运营的人群细分的数据系统。

CRM（数据库），指企业的核心客户的系统，是以交易ID或者Leads ID定义数据的系统，存放的主要是“井水不犯河水”时代的客户的静态数据。

按照原生状态的定义，DMP、CDP和CRM各自获取的数据差异是很明显的。其实，业内被大家强调的企业“私域数据”，就是由它们三者组成。

企业为什么需要搭建DMP？

在中国有很多大型品牌主，特别是汽车和消费品行业，在过去两三年接触到了DMP（数据管理平台）概念，似乎这就是企业撬动这个数据宝藏的钥匙，开采“新时代石油”的起点。那么，为什么要去搭建它呢？

DMP（数据管理平台）是集数据采集、存储、处理、分析、输出应用于一体，具有标签自定义、数据多样、跨平台场景使用、数据自主权及安全系数高等特点，可有效作用于广告、市场、销售、运营、服务等各环节，为品牌方深入用户洞察、全景业务分析、高效准确决策提供有力支持。

第一方DMP能让数据变现吗？

并非所有的原数据都是有价值或可变现，许多数据要在与其他数据源整合后才能迸发应有的价值。

通常有两种方法可以实现变现：

1.对内改善运营绩效；

2.对外开放部分数据，与客户或渠道合作伙伴共同开发新业务。

MobTech是全球领先的综合性智能科技企业，以数据应用为主导，融合顶尖的大数据、云计算、人工智能等多元先进技术，为全球百余个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供商业智能解决方案、App运营赋能方案、企业级AI智能方案、数据咨询研究等服务。

旗下DMP平台经过8年之久数据沉淀与积累，构建千人千面的用户数据标签维度达5000+。目前，平台数据已经覆盖了95%以上的安卓设备，覆盖APP达40万，SDK下载量达370万，日活设备达2.5亿，全球独立移动设备达100亿。

企业通过第三方DMP平台数据补充，除了可以增加自有数据的价值外，还可以对自有数据再次分层及细化，加深理解与分析，将自有数据的价值潜力最大化实现。

判断DMP质量的标准是什么？

部分企业选择DMP服务商时，其实是想买它们背后的数据。但仅仅简单地把第三方数据买进来，即使是BAT的数据，对企业的帮助也不会很大。一个DMP系统要整合的主要是自己的第一方数据，同时要集合市场里各种各样的第三方数据，单一的和某一个数据源合作，是不会有收效的。

成功的DMP必须让供应商能直接了解和理解企业CMO及其他关键决策者的需求，能够深入沟通。合作伙伴需要具备丰富的决策输出经验，具备收集、分析、激活企业第一份数据的能力，同时根据目标需求应用数据输出有价值的营销决策。

第三方DMP如何有效支持企业业务？

MobTech自有专业的第三方DMP平台，线上线下打造全维度数据生态，利用领先的科技引领AI产业变革，创新的思维理念加速传统及互联网行业大数据+商业化的发展。

旗下DMP平台服务为企业DMP平台建立360°人群画像，通过对企业数据与自有数据的串联，多维度激活企业平台的用户。垂直行业5000+数据标签,深度挖掘及评测企业用户行为偏好，并形成千人千面匹配创意和到达页，直接触达企业用户。同时，提供评估媒体投放效率展示，实时监控投放效果并形成报告。帮助企业完善用户画像，并输出有价值的营销决策和运营决策。真正实现沉淀企业数据资产，将企业数据价值最大化。

在全面程序化时代，越来越多的企业开始将技术和数据提升到公司战略高度，视DMP为公司全链条的营销决策的智慧大脑，In-house模式迅猛发展更是加快了这种趋势。人工智能社会已经来临，你做好准备了吗？

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本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。

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