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【大数据营销】中国广告DMP的出路在哪儿?

2016-01-04 15:26:46 15492

  TA,在模糊性别的网络社交领域是个暧昧的热词,而在广告营销界却是精准定向的终极导向——目标受众(TA:Target Audience)。广告主定义起自家的TA来清晰又明确,而要茫茫的人海中找到这些受众,却并没有那么容易。于是,过去几年广告界的 DMP(Data Management Platform) 数据管理平台就成了大数据“风口上的猪”。

  

  DMP 也顺理成章的成为各家广告公司的必备PR 武器,感觉没有DMP 就不好意思在广告营销里混了。于是,各家开始一场没有硝烟的口舌之战,比谁家数据最大最深最全,算法最牛。案例也漫天飞起来,强的弱的真的假的都在飞。

  在海外,几家较强的DMP (BlueKai, Exerlate, Lotame etc.)都有了很高的估值, 有的已经成功被收购。可是国内为何没有一家广告DMP 公司在实际营收起了规模?就连比较出名的,如知名T公司的主要营收也转到了针对大企业的私有DMP方向,而不是针对广告业务。

  除了BAT 借着封闭生态的海量用户数据绑定他们自己的投放平台系统, 其他的第三方DMP尽管很努力宣传,却还是找不到营收的突破口。这其中的原因究竟为何?

  

  数据互通难实现

  首先,近些年来广告代理商试用不同家的DMP,在摸爬滚打中也琢磨出了经验: 中国的广告行业缺乏真正全面系统的第三方DMP 公司。

  首先,一家合格的第三方DMP公司要做到互通各类数据。而在国内几乎没有一家DMP公司能够做到这一点。各类数据源可用于对受众不同维度的洞察分析,只有互通才能有对目标受众全面分析带来之后的精准触达。而互通,不仅是技术挑战,在中国更是不可预测的商务互信文化挑战。

  例如,广告预算砸钱较多的快消类大品牌主要靠线下消费带来营收, 可是线下消费的数据现阶段互通匹配到线上受众的覆盖率太低了。有的DMP公司能提供很广的应用行为数据,有的能拉到很深的场景位置数据, 有的能分析出很及时的社交行为数据。然而,各种数据源却缺乏360度全维度的互通。

  另外从技术角度而言,各类数据源的对应受众ID方式不同,有的是PC 浏览器cookie, 有的是线下银行卡号对应到手机号,有的是WIFI 的MAC 地址,有的是手机设备号。BAT因为有封闭生态里会员登录ID做终极对应所有数据互通有明显优势。可是,B /A/ T三家的核心数据源缺各有专注,也不同互通。更别说第三方DMP公司。商务上各类数据源提供方缺乏互信机制和透明价值交换,以及潜在数据分享安全隐私等挑战,都让互通造成执行障碍。

  

  过度强调KPI

  其次,广告主也在过去各种DMP精准营销方案的轮番轰炸下练就出了一双火眼晶晶。他们意识到,最后要还是看自己的营收是否增长。再漂亮的DMP案例如果最后没给广告主带来新增营收也是然并卵。

“新增”, 是个致命关键。国外两年前有家挺牛的DSP公司叫Rocketfuel,用了好多家DMP的数据提高他们的广告效果,开始是提高点击率KPI,之后注重转化率KPI。前期很多广告主试了挺好,看到明显结案的好KPI。可是,更聪明且对公司收入负责任的广告主公司高层开始挑战:广告投得那么好,每个结案KPI都满意,为何公司一年到头总的营收没有明显增加?后来发现很多广告投放精准的定向了原来的忠诚用户,即本来不太需要广告拉动他们也都会给公司带来营收。于是,广告主开始要求加新的KPI 转为一定较长时期内(3-6个月)要看到全面营收增长LIFT% (提高百分比),而不再是广告投放期内的短暂和小范围的KPI。

  然而,在中国现阶段,对效果类广告,其KPI由登录,注册,购买一连贯闭环转化数据也缺乏第三方归因检测公司和其他手段来减少广告效果刷假。 更何况广告主也很难会提供较长时间的营收等过于敏感的财务数据出来,就算可以也没有让双方对该结果数据有互信机制。在当前的商业文化环境,一昧的追求某个狭窄效果KPI就会导致刷假的投机取巧方式出现,而更难有健康的价值生态链来给第三方DMP公司带来持续成长。

  特别是对于品牌广告的需求, 更有别于效果类广告的KPI, 而是更注重目标受众的投放精准度。 品牌广告的效果衡量更体现在受众对品牌广告的关注度,回忆能力, 偏好度,未来需求联想度, 忠诚度等等。

  精准数据的价值被低估

  判断TA的投放精准度,需要更有公证力的第三方检测公司提供衡量。在中国,AdMaster和秒针的确做得不错。可是,广告主对TA的精准需求,并没有提供足够大的价值交换给到第三方DMP公司。

  而早期多数DMP公司依赖广告平台或代理来推销方案,到头来这些中间商角色也很难从广告主那里收取到足够的数据费用给回DMP公司。然而保持稳定高质量的标签精确价值需要持续的商业投入成本,DMP公司也因此无法有持续营收促进这个良性循环。最后,导致因为光靠数据赚不到钱,越多的DMP开始把核心业务转型到上游做起投放业务的已经不少家。

  现况如此,那么未来出路可能是哪些呢?

  第一, 放弃第三方DMP模式。

  利用广告主构建第一方DMP大趋势,直接做品牌广告主私有DMP的业务。国际大品牌主已经先行一步, 国内金融类的也由之前CRM系统扩大了原广告DMP的技术定义,做包含CRM 在内的广义业务DMP平台。实体连锁的品牌零售商也在跃跃欲试。

  该模式起步比较重,但后劲战略意义很大。广义的私有DMP 能给品牌主铺路,通往更远未来的营销自动化应用业务。

  第二, 拥抱第三方监测巨头。

  通过与有公信力的第三方监测公司的合作,提高他们的TA检测公证力权威性,制衡投放平台得到广告主TA检测价值认可。

  这个模式起步虽可以较快,却难最终解除依赖他方利益分配的模式,有长期营收商业模式风险。除非有颠覆式的计价模式如CPTA(Cost Per TA,按目标受众来付费)提供新的价值分配透明机制,但新计价模式需广告生态链多个环节合作推进,比较困难。

  第三, 继续乱中谋变,自己转做投放平台,放弃第三方DMP核心业务。

  这几年验证的结果是,这个模式最体现了中国当前商业文化的缺点。短期的快速利益而导致角色竞争,主业在拼抢单而不是继续专心投入做好数据技术平台。到头来只会加剧市场对DMP质量失望,对太多投放平台竞争导致的提案承诺浮夸现象而更不愿对数据业务付费的恶性循环。

  第四, 抱4A代理大腿, 做他们的DMP 平台。

  然而,4A作为上市的代理服务公司毕竟不是技术平台公司。代理的商业模式追求的是稳定利润前提下营收规模的增长,不会投入太多长期技术成本。4A公司也不愿失去跟多家DMP公司合作的持续灵活性。 如果只是广义的受众库管理平台(AWH,Audience Warehouse) 可以对接其下多个第三方DMP平台,那倒是可以避免过多投入下层大数据技术成本,并积累4A 代理的特定品牌受众群IP优势。

  当然,这时AWH 拼的不是大数据处理分析的平台能力,而是应用上层的整合对接能力和方案体现能力。长远来说,4A代理公司为了保护品牌受众群IP,终将要求对该AWH 平台进行自我运营。因此,AWH 提供方只能获得早期开发/构架费,很难有大且持续的长期运营费。

  第五,切入大媒体客户,为媒体方提供DMP 聚合服务,直接跟代理商签投放, 由媒体方收入分配到数据费用。

  大媒体除了BAT系的(BAT系的已有强大数据能力借力,一般不太愿意给非BAT的DMP支付较大价值交换), 持续有新星冒出。

  当然,这个模式得借助大媒体过于强势的中国特色反制其他过多竞争的投放平台/广告网络。如果有第三方检测更具公证力权威的TA精准度和归因检测,这个模式也许有些差异化。但是保持持续对多个大/新媒体的商务合作能力也是一种商务挑战。毕竟没有DMP,大媒体照样强势,锦上添花分的利益不会被认可太多。

  第六,某些非常创新的to C (面向消费者)的模式快速起规模, 而不是依赖传统较慢的to B (面向商家/企业客户)模式。

  也许未来,用to C 的思维提供给消费者新的杀手级应用/服务,如果能够达到高速规模效应,就能有别的资本等价值交换。这样的良性循环能够规避由于底层高投入所产生的DMP风险。类似搜索其实也是个很好的杀手,能够支持to C 应用的底层长期而庞大的技术投入。这类固然有to C的不可预测风险,但也难说未来一定不可能。

  尽管未来DMP会向哪个方向发展还是个未知数,但相信在市场的大浪淘沙和同业者不断努力地推动下必然会产生最合理的路径。

  作者:黄凯文

【编辑:三昆】
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