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悠易互通推“数据银行”深挖第一方数据价值

yoyi_logo根据艾瑞公布的数据,2013年中国互联网广告规模已经超过1,000亿。其中,中国程序化购买(Programmatic Buying)的增长在2017年以前将会维持50%以上的年增长,去年中国程序化购买的增加率为180%。

悠易互通在2012年就推出国内第一个需求方平台(DSP或Demand-side Platform),加入了以实时竞价(RTB或Real-time Bidding)为主的程序化购买市场。

近期,悠易互通产品副总裁蒋楠在接受比特网的专访时表示:
2013年以来,悠易互通加强了2个方面的产品和技术的研发力度。一方面,是在整合更多视频、移动等多屏投放的流量资源上;另一方面,是在使用第一方数据和第三方数据对广告效果的优化上。其中,悠易互通于近期推出的DataBank(数据银行)产品,就很好的通过第一方数据和第三方数据的结合,深度挖掘了第一方数据的价值。
在过去,每一个Ad Network和DSP都或多或少的声称自己拥有海量第三方数据,其中包括:人口属性、社交属性、兴趣属性特征等……我们先不争论这些数据的真实性,单就这些第三方数据的质量就很难评估。同时,我们发现,绝大多数广告主的第一方数据并没有被很好的管理和利用起来。
悠易互通推出的DataBank(数据银行),是一个和悠易DSP紧密结合的数据管理平台(DMP)。它的主要功能是以下3个方面:

  • 管理和分析客户的第一方的数据(第一方数据通常是指广告主自己网站的访客数据):

对于一个DMP来说,管理第一方数据是基础,分析才是核心价值。拿汽车客户举例,悠易通过数据分析发现几乎所有最终报名试驾的用户,之前都有过查看“车型比较页”、“规格配置表页”和“经销商页”的前序行为。这样的数据对于帮助广告主认识自己营销活动的效果,和对这些特定人群的召回都有非常积极的意义。

  • 整合第三方数据并结合第一方数据:

悠易的DataBank管理和分析客户第一方数据的同时,还整合了来自于展示广告生态圈的几乎所有第三方数据。通过第一方数据和第三方数据的对接,可以依据各种不同的维度(如人群兴趣维度、媒体维度、人口属性维度等),建立各种模型分析数据,并获取洞察报告。举例来说,分析某汽车网站下单人群的人口属性,可以勾勒出品牌人群的大概轮廓;分析不同媒体带来的ROI,可以得到媒体的表现排名;了解用户偏好。

  • 第一方和第三方数据的投放及效果验证:

悠易使用广告客户的第一方数据、以及和第一方数据关联度最高的第三方数据进行广告投放。数据的落地运用是发挥大数据价值的重要一环,因为这使得DMP的数据和DSP的广告的投放形成了一个闭环。悠易DataBank里的数据可以直接在DSP的投放中验证效果,反过来,DSP的数据报告可以指导DataBank里对数据使用经验的提高,形成了一个正向的反馈机制。这是DMP和DSP融合所带来的巨大优势。

通过实践,我们发现广告主/代理公司通过与悠易DataBank和DSP对接的程序化购买,更直接的了解了目标受众群体,而且提高了购买的效果和效率。
同时,我们发现过去对于单纯第一方数据和单纯第三方数据的价值都低估了。当两者结合在一起,并且融合到广告投放的闭环中去,才能挖掘出数据的最大价值。

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