DMP, или Data Management Platform, — это платформа, которая собирает, хранит и объединяет данные о пользователях из разных источников, а затем группирует их в сегменты для использования в рекламных закупках. Данные приходят из сайтов компании, мобильных приложений, CRM и от партнерских рекламных сетей, а DMP сводит их в единый профиль пользователя по cookie или идентификатору устройства.
Как работает DMP
Собранные данные DMP делит на первую, вторую и третью сторону. Первая сторона — это данные, которые компания собрала сама на своем сайте или в приложении: история покупок, посещенные страницы, брошенные корзины. Вторая сторона — это данные партнера, которыми он делится по соглашению, например данные о клиентах смежного бизнеса. Третья сторона — это данные, купленные у внешних поставщиков, которые агрегируют информацию с множества сайтов и приложений. DMP объединяет все три источника, строит сегменты по правилам, например "интересовался покупкой автомобиля за последний месяц", и передает эти сегменты в DSP, платформу закупки рекламы, чтобы показывать объявления именно этой группе людей.
Чем DMP отличается от CDP и DSP
DMP работает в основном с обезличенными данными и cookie сторонних сайтов, поэтому хорошо подходит для привлечения новой аудитории, похожей на уже существующих клиентов. CDP, Customer Data Platform, наоборот, строится на собственных данных компании о конкретных клиентах с именами, телефонами и историей заказов и решает задачи персонализации внутри уже своей базы. DSP, Demand-Side Platform — это система закупки самой рекламы через аукцион: DMP определяет, кому показывать объявление, а DSP уже покупает показы на биржах рекламы. Три платформы часто работают в связке, но решают разные задачи и не заменяют друг друга.
Зачем DMP рекламодателю
Без DMP рекламодатель ограничен таргетингом, который предлагает конкретная площадка, например ВКонтакте или Яндекс. С DMP компания строит собственные сегменты на основе своих данных и данных партнеров, а затем использует эти сегменты сразу в нескольких рекламных системах одновременно, не привязываясь к одной площадке. Это особенно важно для крупных рекламодателей с большим количеством разных источников данных о клиентах: без объединения в одну платформу такие данные остаются разрозненными и почти бесполезными для рекламы.
Какие данные попадают в DMP
DMP не хранит имена и телефоны людей напрямую, она работает с обезличенными идентификаторами: cookie браузера, ID мобильного устройства или похожие технические метки. К каждому такому идентификатору привязывается набор признаков, например какие категории товаров человек смотрел, с каких сайтов пришел, на каких страницах провел время. Именно поэтому DMP хорошо подходит для поиска новой аудитории по признакам поведения, но не заменяет CRM там, где нужно узнать конкретного клиента по имени или истории покупок, привязанной к его аккаунту.
Ограничения, о которых стоит знать
Точность сегментов DMP напрямую зависит от качества и свежести исходных данных: устаревший сегмент, собранный полгода назад, может уже не отражать интересы тех же людей. Часть сегментов от внешних поставщиков данных строится с погрешностью, потому что данные объединяют по вероятностным совпадениям идентификаторов между разными устройствами одного человека, без точной привязки. Кроме того, ограничения на использование сторонних cookie в браузерах со временем сокращают долю аудитории, которую можно точно узнать при повторном визите, поэтому рекламодатели все чаще дополняют DMP собственными данными из CRM и авторизованных пользователей сайта, которые не зависят от cookie.
Пример
Сеть автосалонов подключила DMP и объединила данные из трех источников: посетителей сайта, которые смотрели карточки конкретных моделей, базу CRM с историей обращений в салон и данные партнерской платформы бронирования тест-драйвов. DMP построила сегмент "интересовался конкретной моделью, но не записался на тест-драйв за последние 30 дней" и передала его в DSP для показа персонального объявления с приглашением на тест-драйв. Стоимость привлечения записи на тест-драйв в этом сегменте оказалась вдвое ниже, чем при обычной таргетированной рекламе по широкой аудитории.
Типичные ошибки
- Подключают DMP без четкого плана по сегментам, собирают данные ради самого факта сбора и потом не понимают, какие сегменты реально нужны для рекламы.
- Путают DMP с обычной рекламной аналитикой: DMP не показывает отчеты о результатах кампании сама по себе, ее задача в другом: собрать данные и передать сегмент в DSP.
- Не проверяют качество источников данных: сегмент, построенный на устаревших или неточных данных партнера, приводит к показу рекламы не той аудитории.
- Ожидают от DMP того, с чем справился бы обычный таргетинг площадки: для небольшого бизнеса с одним каналом рекламы отдельная платформа часто избыточна по стоимости внедрения.
- Не обновляют сегменты после запуска, хотя интересы и поведение аудитории меняются: сегмент, собранный полгода назад, к моменту рекламной кампании может состоять в основном из людей, которые уже купили похожий товар у конкурента.
Частые вопросы
Нужна ли DMP небольшому бизнесу? Обычно нет, DMP оправдана при большом объеме данных из нескольких источников и рекламе сразу на нескольких площадках, а для одного канала хватает встроенного таргетинга самой площадки.
Работает ли DMP без сторонних cookie? Ограничение cookie в браузерах усложняет часть сценариев DMP, поэтому платформы все больше опираются на данные из CRM и авторизованных пользователей вместо cookie сторонних сайтов.
Кто обычно работает с DMP внутри компании? Чаще всего аналитик или маркетолог, отвечающий за рекламные закупки, настраивает сегменты в связке со специалистом со стороны рекламного агентства или подрядчика.
Можно ли обойтись без DMP и просто передать сегмент напрямую в DSP? Для одного разового сегмента иногда да, многие DSP принимают готовый список пользователей или пиксель без промежуточной платформы, но при нескольких источниках данных и регулярном обновлении сегментов без DMP приходится вручную сводить данные перед каждой загрузкой, что быстро становится дороже самой платформы.
Сегменты из DMP используют вместе с ретаргетингом и look-alike аудиториями, чтобы находить новых похожих клиентов, расширяя охват за пределы тех, кто уже был на сайте. Настроить сбор данных и рекламные закупки на основе сегментов помогает услуга аналитика.