DMP的人群策略，其实就是在DMP上创建人群包，主要有两种类型： 一种是直接创建 一种是通过Look-Alike 还有就是投放后根据数据情况对人群包做修正，这种不单列，因为做投放的思路基本都是先通投或试投 =direct AND City=Guangzhou 人群：人群包，实现的类型有多种 创建的人群包的类型方式取决于DMP的产品逻辑，更准确的将应该是人群的创建方式，不同DMP会有差异，可以分为两种类型： DMP里面都会提供人群放大的算法，你可以设置的是用什么人群去放大。在人群放大上，各家的DMP差异很大，因为使用的算法不同，设置的种子用户不同。 结合DMP的数据逻辑结构：标签——特征——人群，特征可以理解是“人群”，所以可以用特征去放大，也可以用人群去放大。 如果要看人群包同步的映射率情况，可以到Destination里面到对应平台里，去找该个人群包，就可以看到这个人人群包的映射率情况。
人群是DMP里面非常重要的模块，如何设计这个模块，可以知道一家公司对DMP是否足够了解。 常见的人群划分有三种思路： 基于标签直接生成人群 人群组合 标签-规则-人群的逻辑 基于标签直接生成人群 就如字面的意思，通过标签直接创建人群，结构非常简单的： ? 人群组合 人群组合就是在基于标签直接生成人群的基础上，人群还可以用于创建人群组合，这里人群和人群组合都是你圈定的人群了，结构如下： ? 这种方式是目前国内使用最多的一种思路。 与人群组合相比，人群组合实现一样的功能，但是名字不容易区分，人群和人群组合是并列关系，标签-规则-人群是层次递进关系，这种设计思路相比人群组合的更简洁。 标签-规则-人群的逻辑在人群创建上还有进一步的细分，有兴趣可以看DMP中的人群策略。
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二、DMP(数据管理平台) 顾名思义，DMP是进行数据管理的平台，客户数据只是其数据源的一部分。 腾讯广点通DMP，基于微信生态的上万+用户画像标签，以及公众号、朋友圈、QQ空间等多样的广告渠道资源，提供人群圈选、人群洞察、广告投放、效果追踪、账户管理等一系列广告投放相关的功能;阿里达摩盘是淘宝、天猫卖家在阿里系产品广告投放平台 此外，基于数据标签圈选目标人群，进行360度立体的画像洞察分析，协助业务进行商业分析指导决策，为企业的业务增长赋能。 场景配置：基于拉新、召回、节假日不同营销需求，配置运营场景，基于标签进行人群圈选，并可将人群结果以数据文件、数据服务等方式对前端应用输出。 效果分析：场景命中的用户转化效果实时分析，优化人群圈选与触达策略，形成反馈闭环。
DMP定向的核心是DMP系统，它非常方便商家进行营销目的表达，因为DMP标签往往是语义上可理解的，商家通过标签表达意图的门槛很低，而且对于包含这种语义标签的人群，有利于投后分析，包括报告生成，复盘等等， 但是DMP定向也有显而易见的缺点，定向效果直接由标签选择的质量决定，虽然标签人群圈选的门槛很低，但是圈选高质量标签人群却是一件极其专业的事情，其原因主要是两个方面： 第一，DMP标签数量众多，标签组合更是天文数字 与DMP定向不同，智能定向系统中，定向完全由算法托管，商家只需要提供预算、出价策略和商品即可。可以看到，智能定向没有显式人群圈选的过程，用户是否是目标用户由算法在线评估。 04 Smart DMP定向 Smart DMP是京东新一代智能定向框架，相对于DMP定向和传统智能定向，Smart DMP成功调和了商家意图表达和人群定向相关性建模之间的矛盾，显著提升京东广告广告业务中人群定向的效果和效率 为此，Smart DMP允许商家在一开始的时候同时进行人群标签组合的选择，但是这个人群标签不能在一开始直接生效，否则会与RMM冲突。
数字化转型如火如荼，各种系统各种名称眼花缭乱，CRM、DMP、CDP、MA、SCRM、ERP傻傻分不清，CRM系统在信息化时代就已经被广泛接受并使用，在当下数字化营销的新需求之下，很多人会疑惑，我们公司现在已经有了 CRM相对封闭，CDP则更加开放 其他名词概念科普 DMP（Data manage platform）数据管理平台，初衷是管理企业的数据资产，但后来变成了一些流量企业的广告平台的特指，例如腾讯广点通广告 DMP，阿里的达摩盘，百度DMP等，主要是基于用户设备维度的数据，构建丰富的画像标签，为广告主构建目标人群的精细化圈选能力，在自己的生态内匹配最佳的广告。 CDP可以把企业内部的人群数据作为种子人群，输出给DMP进行精准的广告投放，对用户进行再营销。 因为营销自动化的前提是要基于业务的流程和场景，设置自动化的场景营销的触点，比如，通过CDP圈选目标人群后，设定营销策略，将人群包通过文件或API接口的方式上传至MA工具（这里指纯工具，比如第三方广告推送平台或
明确了人群需求后，数据的流程主要包括： 数据源准备： 圈选目标人群所需要的标签数据从哪里来? 火车票订单、酒店订单、红包卡券数据 标签生产： 按照场景人群逻辑，清洗加工标签 人群圈选： 以标签为限定条件，从全量用户中过滤圈选出目标人群 用户触达： 将用户数据传输到营销通道，对用户进行触达 效果评估 产品功能架构如下图： (1)数据源管理 在CDP、DMP、CRM都是什么?一文中详细介绍过，CDP主要特征之一是数据源丰富，可以包括一方数据、CRM数据以及外部的三方数据导入。 标签列表 标签生产 (3)场景管理 运营场景的构建是将业务运营动作拆解成数据标签、人群圈选需求，基于标签和判断条件，将用户划分成一个个精细化的人群包，不同人群承接差异化的运营策略。 外部广告： 脱敏、匿名化的数据与腾讯dmp平台对接，在微信公众号、朋友圈等广告位进行曝光，获取用户增量。
五、ClickHouse 在有赞的应用场景 5.1 应用场景 DMP/CDP 使用了预计算离线标签位图技术结合明细层实时人群圈选来分析。 SCRM 因为灵活度/数据量/业务上的权衡，则直接使用了通过明细层进行实时人群圈选的技术。 5.2 DMP/CDP DMP 系统，全称为 Data Management Platform, 主要用于对人群进行圈选，画像分析，广告投放。 因此，DMP/CDP 产品在有赞均在不断迭代，逐步演进。 针对 DMP/CDP 产品中使用到的根据标签进行人群圈选/人群画像功能，我们慢慢由 Presto，ES 等方案过渡到 ClickHouse。 于是最后演变成不同分片进行自身本地表的查询处理，就能完成自己数据的用户圈选。人群圈选等于简单合并数据，不需要任何合并。而人群预估等于简单对每台分片上的数据进行求和。
用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验，将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销，另一个就是利用算法模型进行人货场的智能匹配。这两种运营方式各有什么优劣势呢? 最近CDP平台新增了很多算法挖掘的标签，扩展了基于算法模型直接输出目标人群的场景，通过AB对比，算法圈选的目标人群的转化效果要好于运营基于经验、规则人工圈选的效果。 一、基于业务经验的规则运营 规则运营是指将业务精细化运营的场景需求，抽象成目标用户筛选的标签条件，利用CDP(或DMP)等精准营销平台或者数据开发数据加工进行用户圈选、营销触达。 从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选 2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度，用户分层能力更多样化、精细化。
在海量用户画像数据基础上实现用户分群，同时满足业务方越来越复杂的标签组合需求，提高人群包构建速度同时保证数据准确性，为此，我们对DMP平台进行了持续的迭代优化。 本文主要介绍bitmap(位图)用户分群方法在贝壳DMP中的具体实践和应用。该方案上线后，贝壳DMP平台支持了秒级别的人群包数量预估，分钟级别的复杂人群包逻辑运算。 2. 如果能够将符合每个标签取值的用户群提都提前构建出来，即构建好标签-用户的映射关系，在得到人群包的标签组合后直接选取对应的集合，通过集合之间的交/并/补运算即可得到最终的目标人群。 3.5 bitmap SQL的生成 在2019年7-8月的优化迭代中，DMP建设了自己的标签后台系统，设计了用于存储人群包标签组合的存储格式，本次的生成bitmap SQL的过程也是完全兼容了之前的标签组合存储格式 目前基于bitmap 的用户分群方案已经上线运行超过3个月，支持秒级别的人群包数量预估，分钟级别的复杂人群包逻辑运算，日均支持500+周期性人群包的运行，保障了消息推送任务的正常发送，日均触达用户数千万
3、受众人群 数字营销产业链上最核心的角色就是就是受众人群，即浏览广告的用户，之所以称为受众人群，通常会把用户按照画像特点基于标签进行人群分类，根据广告的需求，可能是根据不同年龄段，地域，消费能力等各种标签 2、DMP平台 DMP管理平台在【数据全景洞察】的文章中说到过，把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标签化管理，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。 核心作用如下：可以对统一对数据快速查询、圈选符合条件的人群，生成特定场景对数据分析报告。 3、基本协作模式 基本流程模式如下，注意这里的DMP平台具体归属哪里是不确定的，只是从模式上看需要借助DMP这样一个概念性质的平台对营销人群做标签分析。 ? 广告主提出需求，例如推销编程书籍； DMP系统根据需求筛选受众人群，例如：程序员； DSP平台将受众推到流量平台，例如：博客网站； DSP平台接收推广效果，并生成分析报告和结算； 不同的营销模式和思路其收费标准也各不相同
2、基础概念 DMP数据管理平台是DataManagementPlatform简称，是把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建模和细致分析，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台 核心作用如下：可以对统一对数据快速查询、圈选符合条件的人群，生成特定场景对数据分析报告；可以基于此结果帮助客户快进入到市场周期中，并且可以对数据对洞察分析，对市场预测并作出反应，可以提升企业各方面的竞争优势 4、产生作用 精准营销投放：针对产品进行人群透视，挖掘潜在客，熟悉潜客偏好；产品研发：分析目标人群的行为特征，找到相关品类及产品特征，给新品带来数据参考；市场分析：掌握竞争趋势和差异，对于制定市场计划提供指引 3、画像报告 基于对数据的整理分析，以及在实际业务中的使用场景和效果，形成通用的或者定制的画像分析，例如：标签画像、人群画像、行业画像、营销画像等等。 4、应用工厂 基于DMP系统数据，提供开放的API能力，数据分析能力、标签查询、标签补齐、分析报告等各种综合业务。
DMP Data Management Platform。知乎的用户画像系统。包含人群筛选、人群分析等功能。 重点在于快速完成人群包圈选同时在圈选条件变更过程中，需要快速计算出预计能圈的用户有哪些？ （2）用户分析。 针对简单的筛选，要求在秒级别出结果，针对复杂的人群筛选，筛选后人群量大的情况，要求在 20s 内完成人群包生成。 人群预估。人群预估基本可在 1s 内完成，P95 985ms。 人群圈选。人群圈选过程在 5s 内完成，整体圈人在 2min 左右。（待提升中介绍） 人群分析。 在用户画像业务中，将用户 id 更换为设备 id，人群缩减（将具体人群包缩减为一个比较小的人群包用于后续运营动作）过程是通过业务代码实现的，降低了性能。
重点在于快速完成人群包圈选同时在圈选条件变更过程中，需要快速计算出预计能圈的用户有哪些？ 2、用户分析。 针对简单的筛选，要求在秒级别出结果，针对复杂的人群筛选，筛选后人群量大的情况，要求在 20s 内完成人群包生成。 解决方案 DMP 业务架构 DMP 业务流程 性能问题针对性解决 数据规模大，提升导入性能，分而治之。 1、数据模型变更，拆分文件。 2、人群预估。人群预估基本可在 1s 内完成，P95 985ms。 3、人群圈选。人群圈选过程在 5s 内完成，整体圈人在 2min 左右。（待提升中介绍） 4、人群分析。 在用户画像业务中，将用户 id 更换为设备 id，人群缩减（将具体人群包缩减为一个比较小的人群包用于后续运营动作）过程是通过业务代码实现的，降低了性能。
人群圈选： 通过标签以及用户明细数据，基于标签的交并运算，即时计算出单标签、集合组、整体覆盖的人群数量，精准、快捷的构建出需要的人群包，用于分析或运营。 3. 比如：用户进入APP的活动页，判断用户属于哪种人群，然后展示不同的活动详情。实现千人N面。 业务系统主动push模式。 比如：根据用户的所属人群特征，推送不同的push、消息、优惠券、应用内推送、 业务通过平台获取标签能力模式。比如：业务系统会将标签的数据同步过去，进行DMP、CDP或者DSP系统建设。
标签口径不一致：用户画像、精准营销平台人群圈选、算法特征都会涉及到用户或商品标签，各个系统存在标签同义不同值、同值不同义的问题，导致标签复用度低、重复建设带来的成名和资源浪费，这也是中台要重点解决的问题 业务运营靠经验：一般精准营销平台强调基于标签圈人的能力，什么样的用户适合推什么样的产品，提供什么样的服务，靠运营同学人工操作，基于经验或数据分析，确定特定场景下的人群标签条件，圈选后进行后续营销动作。 1.4 产品目标 （1）提供数据源接入及管理功能，将数据开发线下对接开发流程线上化、自动化 （2）建立完善的用户、商品标签体系，提供人群圈选、场景配置能力，标签生产流程配置化，业务自助配置取代数据开发、 提供基于标签圈人的能力，精准圈定目标人群进行分析或数据输出 功能要点：人群列表，新增人群流程（圈选、excel等自定义上传、SQL语句）、人群画像、人群输出(接口或场景配置) （4）场景管理 目标：对接营销 可以参考的指标如下： 四、小结 DMP是一个比较大的数据管理与服务平台，要完整细致地介绍需要很大篇幅，本次主要从需求背景、产品实施流程、产品功能设计等偏宏观的角度系统化的介绍，其中项目管理、用户画像标签设计
只是广告侧多了一层召回，准确地说叫做DMP（Data Management Platform）定向。 因为广告主在投放广告的时候会有针对性地进行广告投放，比如广告主自己圈选了一些人群，或者上传了一些人群包，希望它的广告重点面向这些人群进行展现，这些操作都在DMP平台上。 那么推荐广告系统在对用户进行物料召回时，就需要重点考虑该用户有没有被一些广告主圈选，希望重点展示它的广告物料。DMP定向在自然推荐侧是没有的。 1.6 排序 二者的排序逻辑完全不一样。
整体来看，平台支持灵活的标签及人群创建方式，使用者按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包。此外也支持人群的跟踪分析，人群在多场景的应用等。 画像应用：提供基础标签分析及针对特定人群的标签分析，另外还提供人群圈选跟踪分析及线上应用等。 支持灵活的标签及人群创建方式，让客户能按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包，支持人群的跟踪分析、人群在多场景的应用能力。 4.3 人群创建 4.3.1 人群实时创建 人群包实时创建类似上面描述的人群大小实时预估，区别是在最后人群创建是需要将圈选的人群包用户明细写入到存储中，然后返回人群包的大小给到用户。 4.4 人群跟踪应用 4.4.1 人群跟踪分析 在按照用户规则圈选出人群后，统一对人群进行常用指标（如活跃、交易等指标）的跟踪。
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