1、Forrester Consulting 在品友互动委托下进行独立调研撰写的 定制化思想领导力研究 2019年7月 从数据管理到智能决策 成功构建第一方数据管理平台（DMP），应对大 数据时代的营销挑战 目录 执行摘要 企业通过增加营销技术投入来解决营 销挑战 企业期待第一方数据管理平台解决数 据难题并助力营销决策 以营销需求为主导，构建适合企业的 第一方数据管理平台 战略建议 附录 1 3 4 9 14 15 FORRESTERCONSULTING简介 ForresterConsulting提供独立、客观、并且基于研究的咨询服务，帮助企业领导 者取得成功。ForresterConsultin

2、g为您提供一个与研究分析师直接沟通的平台。 这些分析师将针对您的商业问题提供专业咨询。我们的业务包括从短期战略制定到 定制化咨询项目。如果您需要了解更多信息，请访问 2019,ForresterResearch,Inc.保留所有权利。未经授权，严禁复制。 本文所含信息是基于可获取的最佳资源。其中的观点仅反映当时的判断， 如有更改，恕不另行通知。Forrester、Technographics、Forrester Wave、RoleView、TechRadar以及TotalEconomicImpact是Forrester Research,Inc.的商标。其他所有商标均为其各自公司的财产。如需了

3、解更多信 息，请访问。OrderIDO-00026012。 项目总监： 邓晓丹 市场影响力顾问 项目研究团队： ForresterB2C营销研究团队 1|从数据管理到智能决策 执行摘要 在数字化进程飞速发展的中国，传统大众广告、大众营销模式早已不适用于 当今消费者。Forrester2018年的BusinessTechnographics数据显示，近 1/4的中国企业营销部门架构是根据客户旅程而不是功能区分设定的 1。企业 在打通组织壁垒的同时，也期待能打通数据壁垒，从而在移动互联网时代中 持续获取新的客户并与客户保持互动。 根据Forrester的定义，数据管理平台（DataManageme

4、ntPlatform，简 称DMP）是指： “管理和整合分散的第一、第二和第三方数据的统一技术平台，并对数据进行 标准化和细分管理，以及对目标受众进行挖掘洞察和策略输出。” 企业期待数据管理平台（DMP）技术能够帮助他们达到提升营销效率、优 化品牌策略等目的。对于国内的大中型企业来说，第三方数据尚未能够全方 面覆盖目标受众的客户旅程。因此，利用企业高质量的自有客户数据与第 二、第三方数据整合形成洞察，建立企业特有的第一方数据管理平台，逐渐 成为这些企业内营销及营销技术人员面临的重大课题；而使用企业第一方数 据管理平台是营销专家实现数据打通、精准客户洞察及智能决策过程中至关 重要的一环。 201

5、9年3月品友互动委托ForresterConsulting对100名中国大中型快速 消费品业、汽车制造业、银行金融业和零售电商企业内进行数据管理平台 （DMP）管理、决策和执行的的主要负责人进行在线调研，深度了解中国企 业对数据管理平台，尤其是第一方数据管理平台的看法和使用情况。 国内大中企业正在寻 求利用高质量的自有 客户数据与第二、第 三方数据整合形成 洞察，建立企业特有 的第一方数据管理平 台。 研究结果摘要 企业寻求通过营销技术解决受众触达、营销效果衡量等挑战。受访大 中型企业负责人表示，他们面临的最大营销挑战是难以触达和获取新 客户（45%），以及难以综合衡量不同渠道的营销效果（44

6、%）。为 解决这些挑战，超过1/3的大中型企业主表示他们会大幅增加对营销技 术的投资。 第三方数据管理平台已难以满足企业需求，以营销策略分析及消费人 群洞察驱动的第一方数据管理平台成为更优选择。大中型企业期待能 够更好管理客户关系管理（CRM）数据、官网数据、社交平台等自 有渠道上的第一方数据。通过建立第一方数据管理平台，他们期待充 分利用这些数据并提升数据整合、分析以及营销决策。为达成这一目 标，企业还需解决许多难题，包括证明ROI、多数据源匹配率低以及 数据收集和清洗受到限制等。 数据安全、产品成熟度和客户支持能力是受访者考量第一方数据管理 平台的首要标准。搭建第一方数据管理平台需要企业在

7、资金和人员上 进行更大的投入，并与外部平台更深入的整合。因此，企业营销技术 决策者对技术提供商在数据安全、产品成熟度以及客户支持能力的要 求也更加严格。 2|从数据管理到智能决策 企业通过增加营销技术投入来解决营销 挑战 进入数字时代以来，消费者对便捷和个性化体验需求不断提升，品牌与消 费者的互动模式也从较单一的线下单向服务转为线上线下融合的双向反馈 模式。在中国市场，尤其值得关注的是，互联网基础设施的快速发展引发 了几乎全行业的剧烈变化，也带来了客户触点的高度碎片化；更加重视个 性需求的Z世代也成为社会主流消费群体。在客户期待与技术发展的双重作 用下，打破传统营销模式，利用海量客户数据形成洞

8、察、了解客户并形成 更精准的营销计划是营销专家们必须要面临的课题。 许多大中型企业正在加大对营销技术的投入，约34%的受访者表示他们 会增加在营销技术及软件上的投资。企业期待通过对营销技术的投入来实 现其主要营销目标：31%的受访者认为提高营销效果转换是其首要营销目 标，另有16%认为更多使用数据分析进行效果衡量和客户洞察是其首要 目标。在营销方式向数据驱动转型的过程中，企业数据管理平台的使用是 营销专家实现数据打通、精准客户洞察及智能决策过程中至关重要的一环 （图1）。 打破传统营销模式，利 用海量客户数据形成洞 察、了解客户并形成更 精准的营销计划是营销 专家们必须要面临的课 题。 图 1

9、 企业未来12个月的营销技术预算增减幅度 调研群体：100名国内中大型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源：2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 超过1/3企业对营销技 术及软件的预算在未 来十二个月中会有显 著提升。 18% 减少 40% 持平 34% 增加 8% 不清楚 3|从数据管理到智能决策 参与本次调研的企业表示，在实现营销目标的过程中，他们主要面临以下 三大挑战： 难以触达和获取新用户。随着中国互联网流量红利的逐渐消失，企业通 过网络获取新用户的成本也水涨船高。同时，仅仅利用第三方数据形成 的洞察难以精准触达目标客户群体。

10、45%的受访人员表示，持续获取新 用户并提升客户增长量是他们面临的最大营销挑战之一。 难以进行有效跨渠道营销管理和效果衡量。在企业积极拓展用户互动渠 道的同时，有效对营销效果进行跨平台整合及归因是证明投资回报率和 优化营销策略的重要步骤，但这需要有强大的数据和技术支持才能实 现。44%的受访人员表示这对他们来说是重大挑战。 难以全方面掌握客户在不同平台上的数据。消费者数据大多掌握在互联 网巨头手中，然而各巨头之间的数据并没有进行有效共享。这也导致营 销人员很难掌握相同客户在不同平台上的行为，有37%的受访人员表示 这是重大挑战。 企业期待第一方数据管理平台解决数据 难题并助力营销决策 目前大中

11、型企业面临的挑战与他们拥有的庞大第一方数据量息息相关。自 有数据量大及难以整合等挑战促使他们在使用第三方数据管理平台的基础 上开始考虑搭建及使用第一方数据管理平台。在此次调研中，已有超过半 数的受访者表示所在企业正在使用第一方数据管理平台，同时还有39%的 受访者正在考虑继续扩大其应用规模。第一方数据管理平台在使用第三方 数据的基础上结合自有客户信息的管理帮助营销专家更全面了解现有及潜 在客户群，解决第三方数据管理平台难以解决的问题。 4 第三方数据管理平台难以满足大中企业的业务需求 企业目前业务需求已超出第三方数据管理平台的能力范围，这主要体现在他 们对数据管理平台搭建成败的评估标准上： 第

12、三方数据管理平台可以提供基本营销活动支持。支持广告投放、社交媒 体营销等活动是受访者评估数据管理平台搭建成败的首要标准（78%）,这 也是数据管理平台最主要的功能。绝大多数第三方数据管理平台都可以通 过平台自有数据和合作方数据支持营销活动，但由于数据的质量和数量有 限，并不能给到大中企业理想的营销结果。 但无法满足根据企业自有数据进行多样化和精准分析的需求。74%的受访 者认为满足多样化业务的数据分析是评估数据管理平台搭建成败的主要指 标，另有68%认为产生精准人群画像是主要指标。但第三方数据管理平台 并不能将平台数据与企业自有数据进行充分整合，从而达到针对企业客户 的精准定位。 通过数据整合

13、洞察、准确人群分析来指导营销策略是企业使用 第一方数据管理平台的首要任务 传统数据管理平台的使用场景主要集中在提升广告购买效率、优化媒介组 合等方面，但为了满足营销人员日益复杂的业务需求，越来越多的企业期 待第一方数据管理平台能够提供更丰富的应用场景，并向跨渠道营销管 理、高度个性化营销的实现、以及提供洞察主导的智能营销决策能力进行 延伸，以提高整体的营销效率。其中，受访者最期待第一方数据管理平台 能帮助他们解决，但是与现有数据管理平台尚未能帮助解决的问题主要集 中在以下几个方面（图2）： 数据整合：大多数企业的数据仍由各部门分别管理，并不互通。这为市场 部门形成完整的客户洞察造成了巨大挑战，

14、这也是企业期待第一方数据管 理平台能解决的最主要问题之一（66%）。数据管理平台在解决第一方数 据整合的基础上，企业也期待第一方数据管理平台能够实现与第二、第三 方数据的关联和整理，从而形成更完善的客户视图（43%）。 5|从数据管理到智能决策 图 2: 营销专家期待第一方数据管理平台解决以下问题，但还未完全实现 企业期待第一方 DMP解决的问题 调研群体：100名国内大中型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源： 2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 对分散的第一方数据进行了统一的管理，形成 客户洞察 期待已经解决了 66% 53%

15、进行客户画像与精准人群分析 60% 46% 制定更有效的营销策略 51% 36% 关联和整理第二、三方数据，形成更完善的客 户视图 43% 35% 提升营销效果衡量 36% 48% 提升媒介广告投放效率 23% 33% 提升自有媒体运营效率 8% 13% 14% 15% 8% -12% -10% -21% 29% 6|从数据管理到智能决策 精准分析：在通过关联各方数据形成客户洞察的基础上，企业主期 待第一方数据管理平台能协助他们进行更精准的客户画像与人群分析 （60%），但仅有46%的受访者认为这个需求已经得到解决。其中， 更多的IT人员认为这一需求尚未得到解决。 营销决策：营销人员的终极目标

16、是通过对客户更全面的了解和更精 准的分析来制定更有效的营销策略，因此他们也期待第一方数据管理 平台通过人工智能（AI）等技术辅助将服务延伸到智能决策的层面上 （51%），这也对目前第一方数据管理平台的技术供应商提出了很高 的技术要求。仅有36%的受访者认为这项问题已经得到解决。其中， 营销人员比IT人员更期待这一问题得到解决。 充分兑现第一方数据管理平台价值，企业需要做好前期准备 中国大中型企业对第一方数据管理平台的使用还处于发展初期，但是对于 评判数据管理平台搭建的成败已有明确的衡量指标。对于78%的受访者来 说，能够支持各类营销活动（如广告投放、促销、社交平台营销等）是企 业最为看重的能力

17、，而满足多样化的业务数据分析需求也受到74%的受访 者的青睐，另外，还有68%的受访者期待搭建第一方数据管理平台能够产 出精准的人群画像，指导品牌策略。 虽然受访者对第一方数据管理平台有很高的期待值，但要充分兑现第一方 数据管理平台的技术优势、帮助企业获得商业价值的最大化，还需要在规 划及搭建前期做好解决以下难题的准备（图3）： 为数据管理平台实施后的投资回报率（ROI）衡量打好基础：搭建第一 方不同于购买第三方数据管理平台，它首先要求企业内部有充分的技术 资源来搭建及维护自有数据管理平台，其次需要营销和IT人员充分的沟 通和配合，明确营销目标和衡量指标。这就要求第一方数据管理平台的 使用方能

18、够为数据管理平台实施后的投资回报率衡量做好充分的准备， 设立与营销和业务目标密切联系的指标以及衡量体系，36%的受访者认 为实施数据管理平台后如何衡量ROI是他们规划及使用第一方数据管理平 台过程中最主要的困难。 7 多数据源匹配率低：在此次调研中，绝大多数受访者所在企业都在使用 第一方数据管理平台处理客户关系管理的数据（81%），此外，还有 76%的受访者表示，线上销售数据也是主要的数据源之一，而官网数据 （67%）和线下销售数据（64%）也占据很大的比重（图4）。因此， 为实现多部门及多方数据的整合，统一数据格式、匹配数据源是搭建第 一方数据管理平台过程中至关重要的一环，也是33%的受访者

19、认为比较 困难的一步。 数据收集和清洗受到限制：从技术层面出发，企业决策者需要在规划第 一方数据管理平台时充分考虑企业的内部能力。营销人员需要掌握大量 数据来了解客户旅程和深度洞察，从而帮助他们更好地做决策，但是企 业内部还存在着数据没有数字化、部门间数据壁垒等问题亟待解决。从 IT负责人的角度看，数据收集（43%）和数据清洗（36%）是他们面临 的主要难题。 图 3: 规划及使用第一方数据管理平台过程中面临的主要困难 调研群体：100名国内大中型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源： 2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 36% 设

20、立衡量投资回报率（ROI）的指标及衡量体系 33% 多数据源匹配率低 31% 数据收集受到限制 22% 没有完善的评估体系 19% 数据清洗困难 18% 营销人员对技术的掌握有限 13% DMP与现有营销软件难以相互兼容 11% 对DMP实际应用场景和功能缺乏了解 9% 营销技术供应商难以提供足够的售后支持和培训 8% 部署周期太长 8|从数据管理到智能决策 图 4: 营销专家看重的数据管理平台提供商的能力 调研群体：100名国内大中型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源： 2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 81% 客户关系管理数

21、据（CRM） 76% 线上销售数据 67% 官网 64% 线下销售数据 58% 移动APP 55% 社交公众号数据 47% 自有电商平台 36% 第二方媒体投放数据 34% 第三方消费者行为数据 9|从数据管理到智能决策 以营销需求为主导，构建适合企业的第 一方数据管理平台 适合企业的第一方数据管理平台需要从企业业务需求出发，并由企业主和 供应商协力搭建。在本次调研中我们发现，负责使用的营销专家对目前第 一方数据管理平台的满意程度远低于负责搭建的IT人员（53%和75%）， 这可能是由于过去一些系统搭建是纯粹的IT部门的项目，而没有营销部门 决策者的参与，因此也难以充分考虑到营销目标和场景需求

22、，从而导致在 业务层面无法完全满足营销专家的实际需求。因此，在开始准备搭建第一 方之前，企业需确保营销专家在搭建过程中能充分按照自身需求，起到主 导作用，同时了解企业自身的技术短板，向适合的服务和技术提供商寻求 帮助。 10 受访者考量数据管理平台提供商的主要维度 由于国内互联网巨头掌握海量消费者，近半数的受访者（49%）倾向于跟 他们合作。同时，企业对于营销技术的需求也驱使他们更倾向于与营销软 件技术提供商合作（49%），搭建方便企业营销人员使用的数据管理平 台。企业选择监测公司的比例仅为21%，主要考虑到企业营销效果公正性 的风险。 从平台提供商能力角度看，大中企业主对于数据管理平台提供商

23、的考量主 要集中在以下几个重要方面： 数据安全和客户隐私管理能力。全球对数据安全重视度都在不断提高。 随着欧盟开始执行通用数据保护条例（GDPR），中国的信息安全技 术个人信息安全规范也于2018年5月1日开始实施。监管部门与消费 者对数据隐私安全的意识也在不断加强。这促使品牌在加强自身数据使 用合规性的同时，也需要选择适应这一趋势的平台提供商。在本次调研 中我们发现，绝大多数（81%）的受访者认为数据安全和客户隐私管理 能力十分重要（图5）。Forrester的研究显示，有72%企业的法务部门 参与了平台的筛选过程 2。 产品成熟度和模块完整性。68%的受访者认为数据管理平台产品模块 完整性

24、和成熟度非常重要。成熟的数据管理平台产品需要拥有数据摄 取、数据同步优先级和整合、数据分类及分析的全面能力 3。由于第一 方数据管理平台的优势在于结合自有客户信息和第三方数据，企业主们 在选择数据管理平台提供商时也着重考虑与第三方数据的整合对接能 力，64%的受访者认为该能力非常重要。 客户支持能力及成功案例。大多数市场团队对技术了解有限，他们期待 数据管理平台提供商在承担执行者角色的同时也能够提供在产品运营、 分析报告输出、策略优化等方面有效的培训，帮助市场团队将第一方数 据管理平台优势最大化。64%的受访者认为这一能力是非常重要的考量 标准。上文中提到企业证明ROI的困难也促使他们期待通过

25、过往成功案 例获得高层支持（59%）。 定制化能力。各行业和不同规模的企业自有数据的种类和格式的差异导 致使用第一方数据管理平台的企业对定制化有非常高的需求。在技术成 熟的基础上，营销专家需要能够按照企业独特需求来定制数据管理平台 的提供商，59%的受访者认为定制化非常重要。 图 5: 营销专家看重的数据管理平台提供商的能力 调研群体：100名国内大中型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源： 2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 数据安全与客户隐私管理能力 非常重要有些重要非常不重要+不太重要+不清楚 81% 14% 5% 产品的成熟

26、度和模块的完整性68%27%5% 产品运营、分析报告输出、策略优化等客户支持能力64%31%5% 第三方数据的整合对接能力64%26%10% 行业经验和过往成功案例59%31%10% 产品定制化能力59%29%12% 部署模式的灵活性与实施周期51%42%7% 品牌声誉（如是否是行业领导者）31%47%22% 咨询服务29%50%21% 价格优势21%51%28% 11|从数据管理到智能决策 数据收集、分类与运算能力是企业考量第一方数据管理平台 技术的重中之重 平台供应商技术能力中的数据收集、清洗及同步能力以及数据分类能力在 企业主评估过程中非常重要。在具体了解受访企业倾向时我们发现： 企业主

27、需要强大的内部数据挖掘和外部数据整合能力。从内部数据管理 和挖掘的角度出发，69%的受访者认为标签搭建及管理体系是至关重要 的能力。在使用第一方数据管理平台时，企业主必须与外部数据源整合 从而达成精准广告投放和精准营销的目标，55%的受访者认为与第三方 数据整合能力对他们非常重要，45%认为第二方数据整合非常重要。 营销专家期待综合运用数据管理平台数据分析能力加强受众理解。受访 者期待更全面的数据分析及可视化能力，58%认为数据可视化能力至关 重要。同时他们也开始对模型能力有所要求，48%认为第一方数据管 理平台的预测分析和即席查询分析能力非常重要。在能够更全面分析自 有数据源和第二、三方数据

28、的基础上，营销专家需要通过受众重叠报告 （46%）、Look-alike模型（43%）、客户旅程分析（43%）等能力全 方面了解受众全生命周期（图6）。 12 数据收集的能力 数据分析的能力 调研群体：100名国内大中型企业中负责数据管理平台管理、决策及执行的负责人 数据来源： 2019年3月品友互动委托Forrester Consulting进行的研究 69% 标签搭建及管理体系 55% 第三方数据整合 50% 非cookie环境下的数据采集能力（SDK, API, and mobile web） 45% 第二方数据整合 42% 与广告技术生态系统的对接 37% 其他数据整合 58% 数据可

29、视化展现的能力 48% 预测分析能力 48% 即席查询与分析能力 46% 受众重叠报告 43% 客户旅程分析 43% Look-alike模型与受众发现 33% 广告媒体分析与预报工具 图 6: 企业最重视的数据管理平台技术能力 （显示非常重要%） 13|从数据管理到智能决策 战略建议 在中国目前市场数据短缺的大环境下，拥有丰富自有数据的大中型企业建 立第一方数据管理平台势在必行。但从前期准备到搭建再到使用的过程 中，Forrester对企业内的第一方数据管理平台决策者有以下几项战略建议： 根据业务目标确定数据管理平台功能的优先级。在选择供应商之前，营销人 员应该询问有关数据使用目标的重要问题

30、：是希望扩大客户群，提升现有客 户忠诚度，还是对进一步的业务决策做出指导？对于提升客户忠诚度，跨渠 道营销管理功能比受众预测功能更为重要。而对于新客户获取，受众发现工 具和第三方数据的整合能力更为重要。 决定搭建还是购买数据管理平台。在独立第三方数据管理平台市场比较成熟 的欧美，企业通常会选择购买供应商提供的标准化的数据管理平台产品。然 而中国独特的数字营销环境，决定了第三方数据管理平台市场的不成熟。数 据管理平台供应商为营销人员提供了额外的选择，可以为营销人员建立品牌 拥有的第一方数据管理平台。想要对第一方数据有更好地管控和利用，以及 期待更多定制化功能的营销人员应该考虑与供应商一起搭建这样

31、的体系。 选择具有长期思维模式的供应商。在投资数据管理平台并制定长期路线图之 前，营销人员应该重新审视他们的数据策略。能够解决媒体购买效率的供应 商在当前阶段应该是一个不错的选择，除此以外，如果营销人员计划将数据 管理平台使用扩展到更广泛的使用场景案例，如跨渠道客户互动和洞察力驱 动的决策制定，供应商的未来战略以及预测分析能力也是需要考虑的因素。 14|从数据管理到智能决策 附件A：研究方法 为了了解中国市场营销现状，把握数据管理平台（DMP）的发展趋势，尤其是探索企业对部署、规划和使用第 一方数据管理平台的看法和从中遇到的困难，以及未来第一方数据管理平台合作伙伴的期待，Forrester受品

32、友 互动的委托，访问了100位国内大中型快速消费品业、汽车制造业、银行金融业和零售电商企业中负责数据管理 平台管理、决策及执行的负责人，其中包括33位IT技术负责人和60位营销负责人。研究开始于2019年2月，完成 于2019年3月。 附件B：统计资料/数据 15|从数据管理到智能决策 您所在公司属于以下哪个行业？（单选题）哪项最符合对您目前职责的描述？（单选题） 哪一项最合适描述您在公司中的职位？（单选题）您所在公司的全职员工人数在以下哪个区间范围内？ （单选题） 下列哪项最适合描述贵公司对搭建或使用数据管理平台 （DMP）的计划？ 下列哪项最适合描述您在贵公司决策和使用数据管理平台 （DM

33、P）过程中扮演的角色？ 20% 银行金融保险业 30% 快速消费品业 30% 汽车制造业 20% 零售电商 33% IT 7% 战略及转型 60% 营销 C级别高管/副总裁16% 部门总监 高级经理47% 1000至4999名员工30% 5000至19999名员工30% 2万或以上员工40% 37% 10% 计划使用，但尚未实施 25% 在试点，尚未大规 模使用 22% 正在使用 43% 正在使用，并考 虑扩大应用规模 2% 我负责公司DMP的预算决策 11% 我负责制定公司DMP 的战略和实施蓝图 35% 我提供战略建议， 但不直接负责DMP的 日常工作 17% 我负责管理使用公 司DMP的部门 13% 我是最终决策者、 关键决策者及核心 推动者 22% 我负责公司DMP的搭建 附件C：尾注 1 资料来源：2018年ForresterBusinessTechnographics营销调查问卷 2 资料来源：Forrester研究报告“数据管理平台不能满足超级用户的需求”。 3 资料来源：Forrester研究报告“TheForresterWave:数据管理平台，2017年第二季度” 16|从数据管理到智能决策