en data management platform (DMP) er en viktig del av en organisasjons markedsføringsstrategi. Vi snakker ofte om lingo rundt EN DMP uten dykking i og forklare hvert begrep. Her har jeg skissert noen av de grunnleggende konseptene for å hjelpe deg med å bygge et grunnlag for forståelse rundt datastyringsplattformer.DMP: en dmp, eller data management platform, er et verktøy som brukes til å konsolidere de spredte datasettene til et selskap på tvers av første, andre, tredjeparts kanaler. Den styrer segmenteringen og identitetsdefinisjonen av brukeren for å gi sammenhengende målretting av publikum på tvers av alle de ulike kanalene der du kan engasjere deg med en forbruker.Forrester Research definerte EN DMP som » en enhetlig teknologiplattform som inntar ulike første-, andre-og tredjeparts datasett, gir normalisering og segmentering på disse dataene, og tillater en bruker å presse den resulterende segmenteringen inn i live interaktive kanalmiljøer.»med andre ord trekker den data fra en rekke forskjellige, potensielt urelaterte kilder og lar organisasjoner definere bestemte målgruppesegmenter som de kan gi forskjellige markedsopplevelser til.

Hvorfor er EN DMP viktig?

en vellykket IMPLEMENTERT DMP er avgjørende for definisjonen av et sammenhengende kjernedatasett og gjør det mulig for ulike markedsføringsteam å trekke fra det. Dette vil sikre at sluttbrukerne har konsistente og repeterbare opplevelser på tvers av en rekke ulike markedsføringskanaler. Uten EN DMP blir kommunikasjon sendt til sluttbrukerne dine gjennom ulike kanaler — for eksempel sosial, skjerm, direkte post og e — post, blant annet-fragmentert på grunn av varierende grad av personalisering eller segmentering som trengs for å skape en mer enhetlig opplevelse.

1., 2., & 3. parts data

Tre typer data kan mates inn I EN DMP: første -, andre-og tredjeparts data. For å utvikle en vellykket DMP, er det viktig å forstå når hver type data skal utnyttes og hvilke fordeler hver kan tilby til organisasjonen.

1. Parts Data: førsteparts data er proprietære data som er fanget av firmaet ditt. Dette kan være gjennom kanaler som målgruppeinformasjon på stedet, fangst av ulike webatferd i forhold til bestemte erfaringer, eller offline førsteparts data som crm-data eller data fra en fysisk butikk.

hvorfor bryr du deg?

dette er din viktigste ressurs, da det gir deg mulighet til å bygge et sterkt fundament fra den overvåkede informasjonen du har tilgang til om forbrukerne dine som bidrar til å etablere en sannferdig grunnlinje. I tillegg til tradisjonelle førsteparts datatyper, er det også viktig å vurdere mer unike typer førsteparts data — for eksempel spørreundersøkelsesinformasjon, medieytelse eller data som ikke samles inn direkte fra tradisjonelle kanaler — da disse informasjonskildene kan gi verdifull innsikt under definisjonen av den opprinnelige grunnlinjen.

når du har en sterk forståelse av hva denne førsteparts data ser ut, kan du trekke inn andre-og tredjeparts data for å supplere din forståelse av kundebasen. Det er også viktig at du er klar over de potensielle fordelene og manglene ved å bruke andres data i DMP. Vanligvis er andre parts data-en partners førsteparts data — mer pålitelig enn tredjeparts data.

2. Parts Data: i Hovedsak er andre parts data en partners førsteparts data.

hvorfor bryr du deg?

Andrepartsdata kan være den største uutnyttede ressursen i mange Dmper i dag. Ofte har bedrifter allerede brede kontrakter på plass med eksisterende copartners, noe som muliggjør overføring og bruk av co-marketing og co-branding initiativer. Mange ganger, disse andre-parti data repositories er lett tilgjengelig og kan brukes til å ta en full oversikt over partnere og alle deres tilgjengelige datasett. Markedsførere kan bruke andre parts data for å begynne å identifisere virkelig unike datasett som er meningsfulle for sine virksomheter og mye mer definert og skreddersydd for forbrukerne de ønsker å tiltrekke seg enn noen av de mer commoditized tredjeparts data.

når du har etablert en solid kundebase fra dine førsteparts data-og utvidet din forståelse av den basen ved hjelp av andre parts data tilgjengelig for deg gjennom partnerskap eller andre direkte delte kundedata – er det på tide å ta et skritt tilbake og objektivt definere hull i datagrunnlaget ditt. Mangler du spesifikke demografiske data eller andre typer informasjon som kan supplere din forståelse av din bredere kundebase? Her kan du finne det beste stedet å koble til tredjepartsdata for å fylle de spesifikke områdene der du mangler nok av dette datafondet.

3. Parts Data: alle data som du kan få hendene på, som ikke er første-eller andre parts data, kan kalles tredjeparts data. Tredjepartsdata er data som samles inn av bedrifter som vanligvis selger kundedata til annen virksomhet, som brukes til å supplere hull i første – og andre parts data.

et eksempel på denne typen datatilskudd er prospekteringsinitiativ. Når markedsførere prøver å finne nye kunder som aldri har kjøpt fra dem eller deres partnere eller besøkt deres nettsteder, er det ingen første – eller andre parts data tilgjengelig for disse brukerne. På dette tidspunktet kan de utnytte tredjeparts datasett for å fylle hullene og bidra til å bedre definere disse målgruppene.

hvorfor bryr du deg?

Vær oppmerksom på de potensielle downfalls av å stole for tungt på tredjeparts data. Denne informasjonen er utvunnet av bedrifter som selger kundedata til andre bedrifter, og det kan ikke være like pålitelig som første – og andre parts data. Tredjeparts data har blitt noe commoditized gjennom årene, noe som betyr at flere bedrifter og næringer har tilgang til de samme datasettene. Å stole for mye på data som ikke er spesifikke for din bransje eller kundebase, kan villede din generelle markedsføringsstrategi eller fortynne innsiktene utviklet gjennom DMP.Mange forretningsfolk som forstår verdien av å implementere EN DMP — og hvilke typer data som kan integreres med det-lurer på hvilket nivå DMP skal brukes til å definere sin overordnede markedsføringsstrategi eller hvordan de skal styre og drive EN DMP. En DMP bør ikke brukes til å definere din strategi; DMP er et verktøy for å hjelpe deg å oppnå din strategi. Å bygge en omfattende strategi handler mindre om å ha en super dyktig datavitenskapsmann som kan kjøre alle slags algoritmer og mer om å samhandle med ulike grupper som jobber med data på en eller annen måte og bringe alle disse ideene sammen for å kollektivt definere en enkelt strategi for en organisasjon.

Det er veldig utfordrende å innlemme alle de forskjellige kravene og brukstilfellene for hver av de forskjellige gruppene som bruker DMP i organisasjonen, men det er slik du virkelig setter en vellykket strategi. Når du har bestemt strategien din, og alle de forskjellige gruppene er enige om hvilken type strategi det er, kan du ta med datavitenskapere eller algoritmiske verktøy eller Stor dataanalyse for å kapitalisere på den vitenskapelige analysen av informasjon; analysene bør imidlertid ikke definere datastrategien.

strategien skal defineres på tvers av alle de ulike delene av organisasjonen som arbeider med data. Strategi er definert på ledelsesnivå for å identifisere hva de ulike gruppene gjør og hvordan disse gruppene må jobbe med data på ulike nivåer. Herfra kan du bygge en omfattende strategi, og deretter bruke DMP til å faktisk utføre den strategien, kombinere alle dataene for å forene meldingen på tvers av de forskjellige kanalene.

Til slutt er det den sanne verdien AV DMP. Det konsoliderer datasett. Den håndterer identitet på masternivå, trekker først-, andre-og tredjepartsdata-både online og offline-inn i systemet, og skaper effektivt segmenter og undergrupper av publikum som nøyaktig gjenspeiler kundebasen din over et bredt spekter av kanaler. Det mye mer utfordrende aspektet av EN DMP-strategi er å bestemme hvilke datasett du må sette inn I Dmp-ene. Hvilke målgrupper bør prioriteres på tvers av alle de ulike markedsføringskanalene, og hvordan vil de påvirke eksisterende markedsføringstiltak? Dette er forretningsbeslutninger som skal gjøres som en del av strategien, i motsetning til de tekniske beslutningene SOM KAN gjøres av DMP.