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九枝兰专访知名大咖吴俊:数据一般分为几类?

九枝兰专访知名大咖吴俊:数据一般分为几类?

一般我们会将数据分为三类:

第一方数据(到达广告主官网或者线下店的用户浏览及购买等行为数据);

第二方数据(同广告主广告投放相关的,用户在线上媒体或线下渠道中同广告主广告互动的相关数据);

第三方数据就是同广告主没有任何关系的第三方的数据。

1、先来讲讲第三方数据:

首当其冲是BAT了:达魔盘(阿里)的电商数据、腾讯的社交数据、百度的搜索数据;

据我个人了解到的信息,阿里的数据大家都知道很宝贵,但基本都是只进不出,最多只能提供到人群画像这个层面;而我们也都知道画像对产品的功能区隔定位有些帮助,但是对指导程序化广告投放还是稍微粗放了些。

百度搜索数据我知道他们有一些规划,曾经开放过对外的一些测试,不过最近好像因他们内部的组织结构调整有些停滞。

腾讯目前在数据对外服务这块相对比较开放,主要基于他们社交相关的数据,他们目前主要提供人口属性相关的性别年龄、他们也提供画像。在广点通的广告流量中若消耗大的话他们也提供一些收入、住宅档次等等标签,不过不是全流量提供,仅仅按一定比例提供。

然后就是手握大量宝贵线下数据公司,为什么要重点提一下线下数据,因为我们毕竟生活在真实的世界中,我们的线下行动往往比线上行为要付出更高的代价,我们去机场不是为了送人就一定是要坐飞机出行的。线上的行为并不一定能真实体现我们的真实意图;比如说:我上网浏览汽车,不一定真的要买车,但是我去4S店看车,八成是有买车打算了,不太可能把4S店当成公园去逛。

这样的公司例如:我现在所在的掌慧纵盈就握有机场高铁线下以及汽车产业上下游线下区域的真实的用户活动数据、银联智慧握有POS机线下交易的数据。最近这些手握数据宝藏的公司也在纷纷开启数据变现模式,通过自建DSP+自有独家DMP为广告主提供更优的程序化广告解决方案。

2、然后就是第三方监测

也是因为其业务特点手握大量广告投放数据:例如:秒针、admaster;移动端的主要有talkingdata、友盟等等;但这些数据由于都是广告主监测的数据,所以在某些场合为了出于广告主数据保护的要求,合作上数据肯定是要做一些模糊处理的。

还有一大块手头有数据的就是媒体了,例如:iqiyi也在提供人口属性性别年龄相关的数据服务“魔术师DMP”,不过单一媒体毕竟覆盖的人群规模还是有一定的局限性。

还有就是传统的一直在做CRM的技术服务公司:例如:百分点、安客诚等等,但CRM数据如何打通线上一直是十分困扰的问题。

当然DSP公司也都号称自己有数据,DSP的数据主要来源于广告流量,广告交易平台为了让DSP更好地根据用户行为决策出价,所以大都会都提供用户当前广告的所在媒体、位置、IP等等用户及媒体信息,所以DSP基于这些广告流量中携带的数据以及 DSP以往投放广告的表现数据,积累了大量数据。

但这些数据由于是广告流量中携带的,因RTB的广告流量大量是“剩余流量”,具有一定的碎片性,不一定能体现用户全部的线上行为,尤其在移动端adx无法像PC那样提供每个广告展示的内容页的URL,能获取到的仅仅是用户广告展示在哪个APP中,获取到的经纬度也仅仅是用户打开APP展示广告时用户当时的线下位置,不一定能体现用户全部移动轨迹。这样破碎的数据很难像PC端那样更规模连续精准地分析用户的行为并给用户打标签。

而对于第一方数据、第二方数据就需要广告主自己搭建DMP系统或使用免费的第三方统计分析工具:

第一方DMP的供应商也特别的多:上述具备大数据处理能力的公司都有类似的能力输出服务:监测公司、DSP公司、纯DMP技术服务公司、第三方统计分析工具等等。

今年随着东风日产、美赞臣、伊利都纷纷开建自有DMP;广告主搭建自有DMP累积营销数据资产已成一大趋势。

同时我基于掌慧纵盈服务一汽丰田全国4S店、中石化加油站、瑞表、SaSa等等线下DMP迅速建设的速度来看,线下DMP也是近来的一大趋势。

下图为掌慧纵盈线下DMP线上打通营销解决方案示意图 ▼

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