11月29日-30日，由Morketing主办的第二届Morketing Summit——Morketing Summit 2017全球移动营销峰会将在京拉开序幕。140名重磅演讲嘉宾以及6000多位行业专业参会嘉宾参与了这场行业盛宴。

本届MS2017以“平行世界”为主题，寓意着营销世界正在不断地创新、迭代，呈现出更多元的发展形态。秒针营销科学院首席研究员陆亨做了题为《More than DMP》的演讲。

他谈到，DMP正在从狭义的数据聚合体向广义的以消费者为中心的数据管理平台转变，主要使用第一方数据，应用的场景则不限于广告，DMP应当贯穿消费者的生命周期，为企业建立自有的，可反复利用的数据资产。

对于企业的数据战略而言，应当注意：

1、 数据的使用一定要有明确的运营目标；

2、 数据的整理、拥有和打通是一个非常复杂的过程；

3、 数据资产的建立、完善和使用能力需要长时间的投入；

4、 数据需要管理员，且最适合你自己干，没有人比你更了解手中的数据。

以下演讲原文：

我们都意识到，当下这个世界上最值钱的能源，不是石油而是数据。大家看美孚股价可知，现在市值最高的公司，是腾讯、阿里，数据是他们的核心资产。

讲到数据时，我蛮认同刚刚韩都动力李城所说，韩都衣舍作为广告主是甲方，但当很多品牌面对阿里时，可能那个时候阿里才是甲方。这是一种蛮大的变化，现如今，拥有数据资产的人成为了真正的甲方。

如何衡量品牌的数据资产

在做数据的过程中，很多人对数据没有概念，有些公司开始悄悄做起数据，像玩乐高玩具一样，把五颜六色的乐高不同归类。“自有数据、BAT数据、京东大数据”，他们试图做出来1+1＞2的东西。大家都在困惑“建一个大数据平台，到底能做什么？”。

最近看到一个简历非常有意思，他做的事情是与寺庙和道观有关，帮助道教、佛教寺庙实现数字化。可见，不仅仅是消费品、汽车，这些品牌大客户，甚至连一些我们想不到的地方都在积累数据资产，比如龙泉寺都成了码农聚集的地方。道教、佛教的数据资产积累远远比品牌们落后，但是也在积极尝试，每个人都在尽量挖掘自己手里的数据。

大家的数据资产价值几何？我们可以从这几个方面来看，包括个体数量，数据维度，数据链路，应用场景以及数据鲜度。

首先看个体数量。大家知道如果只有300个、500个数据不叫大数据，重要的是到底达到多少的数据量才能称之为大数据？现在还没有统一的认识。但数据量越大整体数据价值越大，成正比关系，这没有疑问。

再看我们是否拥有丰富的数据维度，这是数据分析非常重要的概念。如果做一个调研，一般会采访问好几十个问题，很清楚知道会有一个相关分析、回归分析，一定会有假设和结果出来。但是大数据，比如你看CRM记录，里面有很多的会员，但对会员了解非常少。就大数据来说，需要把数据匹配外部各种各样变量，用更多的维度丰富第一方数据资产，让个体画像更清楚。

数据链路，是指你的数据需要与微信、天猫、京东以及市场上各类数据打通联结，企业系统内部也需要打通数据，包括整合各种ERP、CRM等业务系统，把数据串联起来。甚至有的企业品牌，有许多个BU，很多个事业部和事业线，每个人都建自己的系统，要发挥数据价值最大的效应，这些系统都要打通。

这些相互联结之后的数据能做什么？到底是提高什么样的KPI还是效率？这是需要考虑的问题。这是非常难的问题。大家需要花心去思考，目前最简单就是能提高营销效率。我们的数据要发挥价值，至少需要有这么一个应用场景。如果你发现手上的数据无法运用，那么这些数据就只是数据库，成为经营成本。数据只有运用起来再创造价值，才能成为资产。

最后，数据的鲜度也不容忽视。数据越实时越新鲜，能发挥的价值越大，我们做数据打通、数据补充，一定要想想以多大的频率做这个事情。结合大家的业务想一下，要实现完全实时的更新其实很难，如果现阶段能做到基本每一天进行数据的更新，对现有业务帮助已经很大了。

总结一下就是，数据的体量、维度、联结、应用和实时性，这些是我们在衡量我们企业数据资产时，需要考量的几个因素。

真正搭建一个DMP

我们不能忽视的一个问题：品牌面对的绝大多数数据是由人产生的，因此这些数据背后有情绪有人心，我们不妨尝试从人的角度来理解数据。

大家耳熟能详的DMP是将分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让品牌可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，实现可追踪、可衡量、可优化的大数据营销运营能力。

目前，因为国内品牌企业的积极尝试，DMP在中国得到广泛的发展，我们今天从人的角度，从狭义的DMP延展出广义的DMP。所谓狭义DMP，是以Cookie和设备ID为中心，以第三方数据为主要数据源，通常和DSP绑定，广泛应用于广告投放中的程序化购买场景；而广义DMP，又称CDP（Consumer Data Platform），是指以消费者为中心的数据管理平台，主要使用第一方数据，应用场景不限于广告投放，贯穿消费者生命周期，为企业创建自有的、可反复利用的数据资产。广义的DMP背后，要整合企业内部的数据资产和外部数据资产，开始全面了解这一个人。

CDP的应用场景，包括内容沟通、端到端效果追踪、代言人选择、会员画像、新会员评分、跨品牌合作、意向消费者画像、广告投放等。广告主需要想清楚到底优化的场景是什么？从而可以更个性化的去搭建和使用CDP。

比如我们秒针，会帮客户梳理：数据是不是准确，运营团队有没有建，需要运营什么，平台建起来之后怎么跟业务结合，去满足需求。这个要花很大的精力，现在世界上还没有一款非常好的SaaS跟所有品牌主的业务深度绑定，通常品牌会选择理解他们业务的定制化开发供应商。

科特勒的《营销4.0》，提出5A的理念，Aware、Appeal、Ask、Act、Advocate。其中多出的两个A，是Ask跟Act。现在很多消费者买东西先去问，比如说去小红书、大众点评问这个产品好不好，一定会先去看看评价什么样，内容营销随着消费者的兴趣开始。如果真心喜欢这个品牌，一定会推销这个品牌，要让你的用户无偿帮你转发。

搭建一个DMP的坑与机会

最后分享一些我们在实践数据资产管理这件事情上的一些心得体会：

首先是Business comes first，要有非常明确的目标。数据系统的开发价格不便宜，如果业务目标不清晰，千万不要开始，冒然开始便是痛苦的源泉，你肯定不想老板每天都问你花了这么多钱究竟干了些什么事。

第二，Data ownership and the cross application of data are more complicated than you can image。你的数据在公司各个部门里，需要有各部门合作的过程才可能梳理清楚。

第三，Take time to build。阿里经营了多少年才开始有几款数据产品让大家所看到，这个世界上最难的是数据产品，建立数据产品需要耐心。

还有，Tag是动态的，比如说：过去三个月买过牛奶，这不是标签，你要每一天都要记录，因为它是一个的变量。举例：今天我的会员拿我手机扫码付钱，我收回来一个ID跟会员绑定，我在星巴克刷了我太太的信用卡支付，这个时候怎么把这两个ID判断并联结起来，到底这几个ID是不是同一个人。

然后你要考虑数据存储，有的数据需要冷处理，有的需要热处理，有的数据是关系型数据库存的，还有广告请求的数据，一定要用Look方式存储，CRM是关系型数据库比较好。你更不能像某个库房管理员那样，没事就关机，然后硬盘坏掉。这种事情需要数据管家，管理内部事情和外部事情，这个事情你自己最适合干，没有人比你更了解自己手里的数据，评估好他们的价值，管理好他们，运用好他们，创造持续的增长点。