# 廣告主的新時代黑金: DMP從數據拆解到整合

在Cookie即將終結的時代，對品牌主來說實名制的顧客管理系統(Customer Relationship Managmenet, CRM)、客戶數據平台(Customer Data Platform)以及匿名制的數據管理平台(Data Management Platform, DMP)工具儼然已成為市場有效的行銷工具，可以想像成CRM是企業內部整理成的消費者輪廓，較注重購買後的分眾與洞察;而DMP則負責搜集匿名的用戶數據資料後再做資料比對及整合，並打包出不同標籤區隔，進一步提供給外部廣告平台(如DSP)進行精準投放;而CDP工具則負責主要整合企業內部資料(第一方或第二方數據)，並匯入部分外部資料(如DMP上的第三方數據)，可了解企業高價值用戶更完整的消費者旅程。

### DMP的數據類型

上述提到了第一方數據、第二方數據到第三方數據等，他們的差異會在哪裡呢？其實數據是依照搜集方式的不同，而劃分為以下幾種類型:
1. 第一方數據 First-Party Data
為最能有效反映顧客喜好的高價值數據，像是品牌主所擁有的CRM系統、網站造訪紀錄、購買紀錄等行為數據，但缺點也是資料量體較小。

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`第一方數據實例`
當你想為家中寶寶添購尿布、瀏覽電商平台時，該次互動就會被記錄成為一筆資料，可能包含了瀏覽歷程、頻次等。當之後將你尿布加入購物車時，也會被記錄成一筆資料，平台方在經過你的同意後，將搜集並分析這些高價值數據，近一步定義顧客價值與輪廓，有助於下次行銷過程中能更好的和消費者互動。
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2. 第二方數據 Second-Party Data
可透過和另外一家公司合作或是購買他們所擁有的第一方資料，像是消費購買紀錄或是發布商紀錄，想像上可以增加既有受眾規模或是有效開拓新市場。
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`第二方數據實例`
電商平台也可以向其他親子購物平台或是網站購買資料，近一步瞭解他在其他網站的行為，像是停留時間長度、頁面瀏覽、換頁頻次等。這些數據可以讓平台更加了解你可能心儀的尿布品牌以及價格區間可能會是什麼。
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3. 第三方數據 Third-Party Data
經常性會運用在廣告投放上，擁有大量資料是第三方數據的最大優勢，第三方資料具有匿名性，DMP能夠拆解數據所隱含的市場區隔，將受眾歸納至對應的市場區隔下，像是「新手爸媽」、「喜歡瀏覽電商」等受眾群組，因此在使用DSP時通常會搭配DMP做精準投放。
因此第三方數據雖然限制較多，但絕對最保護用戶隱私，也不會有個資竊取的疑慮，是透過ID mapping去建立數據庫並擴大受眾(Look-alike audience)，讓廣告預算可以有效率的花費。
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`第三方數據實例`
電商平台與資料供應商合作，供應商端傳來大量去識別化後的個人資料後(像是第三方cookie)，由DMP進行第一方至第三方資料的整合、強化資料的效度後，打包出廣告類似受眾，電商平台的行銷人員便能夠輕鬆達到下一波行銷活動的行銷目標，並將合適的素材推送給和你一樣的新手爸媽。
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### DMP的數據類型
在介紹完資料從類型後，想必你一定也想了解巨量數據的架構、傳送與儲存方式：
1. 資料庫：在選定儲存與應用的伺服器後，搭配分散式運算服務的框架(如Hadoop File System，簡稱HDFS)，將數據傳送、備份至指定的資料倉儲。
2. API接口：可以透過API在Web Server與DMP間做資料即時傳送。像是廣告生態圈常聽見的Cookie sync，便是廣告需求平台(DSP)與廣告供給方平台(SSP)合作，將像素埋設於發布商網站，中間透過數據管理平台(DMP)媒合這些第三方資料的介接，以取得用戶ID。

### DMP的數據整合與應用
DMP的應用與媒體優化或是個人化較為相關，並且能夠和DSP交互應用於站外獲客，那麼無論是廣告代理商、品牌方等，通常會在意的應用情境可能會有什麼呢？

1. DMP中貼標完成的受眾區隔是否足夠精細、時間維度是否夠精確，例如不只可以找到`造訪過過餐館的受眾包`，更可以取得`於早餐時段造訪過速食店的受眾包`、`於早餐時段造訪過便利商店的受眾包`等應用場景，才能夠有效地在早餐時段幫助廣告主推送給理想的市場受眾，以契合行銷目標。
2. 跨渠道、裝置的行為定向是否能有效控制，透過比對電信資料以及競價請求後，儘管在後cookie時代，DMP也能夠跨螢比對出目標消費者，系統便能進一步確保足夠高點擊次數的目標消費者進行最終轉換。
3. 部署後模型更新速度是否足夠有效率，所支援的部屬環境有哪些，是雲端服務或是地端部署?想看到的指定維度是否會消耗過多運算資源?