DMP即Data Management Platform，数据管理平台。近几年，随着大数据与程序化广告的普及和推广，DMP市场高速增长，2020年市场规模预计将突破2000亿（Source: Mob研究院）。

DMP的核心思想，是记录每一个个体用户在不同营销触点上的“交互痕迹”，基于这些痕迹，区分不同用户的特征，并对不同特征的用户群体提供针对性营销策略，或输出这些人群作为细分受众给其他营销机构。

Part 1 DMP是什么？有哪些功能？

DMP是一个全面的数据收集、加工、整合平台，吸收各种数据源数据，以用户为基本单位，清洗、整理形成结构化的数据表，并进行用户标签计算，以期能够精准描述各种用户。

DMP不带有任何营销性质和功能，它可以和DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）, CMS（Content Management System，内容管理系统）, CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理系统）等产品结合，有一些数据上的流通，DMP的核心就是将数据处理好。强大的DMP是互联网时代的数据大脑，是一切营销的基础。

DMP的功能

精准营销、广告投放、个性化推荐、其他数据分析应用

DMP核心特征

1. 有很多数据源，包括企业内数据（第一方），合作方数据（第二方），外部第三方数据；

2. 以用户（或设备）为基本单位，整合各方数据，将数据进行清洗，结构化的存储；

3. 对结构化的数据进行分析、运行算法，将用户进行多维定性，打上标签；

4. 使用方可以通过DMP提取想要的用户群体，下游的营销产品也可以直接通过接口进行数据的访问和提取。

Part 2 DMP的基础架构及数据加工流程

一个DMP需要的功能模块有：①数据获取入口、②数据清洗&整合模块、③标签计算&挖掘模块、④打标签及标签展示模块、⑤用户分群模块。其中，①②③是DMP的基础，决定了一个DMP的质量；④⑤比较偏产品前端，DMP是否简单易用，是否友好易懂，由这部分体现出来。

Part 3 DMP分类

1.核心互联网大厂自有DMP

如阿里妈妈的达摩盘，腾讯的广点通，百度的DMP数据服务；其他诸如字节跳动、京东等大公司也会有自己的DMP。核心互联网大厂拥有绝对的用户流量优势，因此数据积累量非常大，但各大厂之间的数据却相对封闭，不流通共享。

此外，各大厂的DMP也会根据自己的业务进行一些深度定制，如阿里的达摩盘是面向电商场景的DMP，通用性可能不高。

2.广告技术公司自有DMP

这类DMP主要是广告技术公司基于DSP等业务扩展需求而搭建，直接为业务服务的。美国市场非常细分，有很多专门的DMP公司；中国市场高度整合，DMP需求往往与 DSP/SSP/Trading Desk等联系在一起，广告技术公司自有 DMP能够更直接地满足这类整合需求。

3.广告主自有DMP

这类 DMP的数据相对封闭，数据安全性较好，但相应的流通性较差，数据挖掘和使用不足，通常需要接入其他数据平台，实现数据的融合和流通后，才能更好地发挥价值。

4.独立第三方DMP

随着大数据技术的发展，精准营销已经成为企业用户增长的必选方案。因此，出现了一些专门为企业客户提供服务的第三方数据供应商，即第三方DMP。

第三方DMP相对独立，也比较专业，企业可以快速获取期望的用户数据。但目前国内市场对于数据交易、数据交换还没有相应的执行标准，数据安全也无法得到很好的保障。

Part 4 DMP在营销中的主要应用方向——用户画像

关于用户画像，分为两类定义：User Persona和User Profile。

• User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户。

• User Profile：根据每个人在产品中的用户行为数据，输出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户的性别，生活工作所在地，兴趣爱好，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

* 以下所提到的用户画像，均为User Profile。

用户画像与DMP的关系

DMP作为数据管理平台，在数据输入其中后，会输出一系列标签，或其他想要的结果。用户画像则是输入用户数据到DMP，然后DMP输出了用户标签。用户画像是DMP在营销中的主要应用方向。用户画像的常见应用有个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等。

其实，DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，如输入文章，输出文章标签等。

用户画像怎么做

1. 基础数据收集：收集用户在产品/服务使用过程中的静态数据和动态数据；

2. 行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；

3. 构建画像：通过行为建模，输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出该用户的特点。

完善的标签体系可以帮助广告主做多维度、全方位的用户画像刻画与洞察，从而实现广告的精准定向。广告主可以利用标签体系自由选择、组合投放人群特征和行为，精准锁定目标受众进行广告投放。同时，广告主也可以利用标签体系对自身的种子人群数据进行深度挖掘，根据种子人群特征拓展更多相似人群，扩大广告投放的潜在用户群。