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御膳房和达摩盘是什么?更多的了解淘宝大数据
2015-10-25 16:18:41
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而要实现钻石展位的精准定向,需要借助另外两个平台:达摩盘营销平台和御膳房。使用过钻石展位的掌柜,多少对达摩盘营销平台(以下简称DMP)有一定了解。但御膳房是什么呢?我们一起来看一下。

文章导读:大数据精准营销时代,你想知道达摩盘和御膳房是如何进行精准的人群定向的吗?他们又有什么不一样的地方呢?让我们一起跟着大数据去探讨。

       在大数据精准营销时代,钻石展位是实现精准人群定向投放的平台之一。而要实现钻石展位的精准定向,需要借助另外两个平台:达摩盘营销平台和御膳房。使用过钻石展位的掌柜,多少对达摩盘营销平台(以下简称DMP)有一定了解。但御膳房是什么呢?我们一起来看一下。

一、平台介绍

1、钻石展位

       钻石展位,是面向全网精准流量实时竞价的展示推广平台,以精准定向为核心,为客户提供精准定向、创意策略、效果监测、数据分析等一站式全网推广投放解决方案,帮助客户实现更高效、 更精准的全网数字营销。

2、达摩盘营销平台

       达摩盘(DMP)是阿里妈妈旗下产品之一。用户通过达摩盘服务可实现店铺各类人群的洞察分析,潜力客户的挖掘,通过标签市场圈定营销人群,实现不同人群在各营销渠道的定向,进而提升线上定向推广的效率;同时提供第三方服务应用市场,解决您个性化的营销需求。

 

 

 

 

 

3、御膳房

       御膳房是一个提供云数据服务的产品,不仅能为用户提供丰富的淘宝数据、还有强大稳定的云计算能力,并保障通过特有的容器模式保障淘宝数据的安全性。同时为ISV/TP提供一站式广告精准营销APP、标签、人群的开发环境,通过开放海量数据、提供弹性计算资源、提供DP服务,并打通御膳房->DMP链路,结合广告数据,帮助ISV/TP为商家广告主实现广告精准投放,从而提升广告主投资回报率。

 

 

 

 

二、达摩盘VS御膳房

       精准人群定向,简单的说,就是找到店铺的目标用户,剔除非店铺目标用户。那么达摩盘和御膳房哪个更加精准呢?从数据挖掘的角度看,达摩盘和御膳房的人群圈定主要区别在于“是否线性可分“。那么,什么事线性可分,什么事非线性可分呢?下面我们用两个简单的例子来说明。

1、线性可分

       假设有一群人,我们知道每个人的性别(男or女)。那么,如下图,我们就可以通过一条直线,根据每个人的性别,将他们完美的分成两个人群A和B。其中人群A是性别为男,人群B的性别为女。这就是一个简单的线性可分的问题。

 

 

 

 

 

2、非线性可分

       假设有一群人,我们不仅知道他们的性别,还知道他们的年龄、地域、上网时间、淘宝上的浏览行为等等特征。那么我们如何去区分是否为店铺的目标用户呢?如下图,黑点为店铺目标客户,白点为非店铺目标客户,我们可以通过曲线(非直线)来对该人群进行划分。

 

 

 

 

 

       通过上面的两个例子,线性可分和非线性可分的区别,可以简单的理解为是否可以通过直线来对人群进行划分。那么,达摩盘和御膳房是以哪种方式来进行人群的划分的呢?哪种方式更加精准呢?

3、线性可分——达摩盘

       从达摩盘的定义我们可以看到,达摩盘的精准营销人群,是通过用户的静态特征标签和动态行为标签组合而成。

(1)静态特征:通过洞察分析店铺各类人群获取的用户特征:如性别、年龄、地域、淘宝月均消费额、淘宝月均消费笔数等。

(2)动态特征:用户的上网行为、消费行为和店铺用户轨迹。

如下图,圆圈代表不同的人群,其中红色圆圈的为店铺的目标人群。那么我们通过不同的标签(性别、年龄等),就可以圈定一定范围内的目标人群。但是,我们可以看到,在组合标签的圈定人群中,存在部分非红色的圆圈(非店铺目标人群),同时,在标签圈定的人群外,存在一些红色的圆圈(店铺目标人群)。

 

 

 

 

因此可见,达摩盘是通过线性的方式去圈定目标人群,但在圈定的人群中,存在一定的非目标客户。同时,也会漏掉一些店铺的目标用户没有圈进来。

4、非线性可分——御膳房

御膳房,通过它提供的淘宝数据,以及强大稳定的云计算能力,我们可以对其进行数据分析和数据挖掘,并部署数学模型。通过数学模型,我们不仅可以用非线性的算法,寻找到可能会购买店铺目标人群,同时还可以计算目标人群购买概率(购买的可能性大小)。这样,我们就可以根据运营投放计划的人群数量需求,设定合理的购买概率阈值,产出一定人数的精准定向营销人群。另外,根据人群投放的效果和市场/用户的变化,动态更新数学模型,实现营销闭环,从而达到大数据精准营销。

 

 

 

 

三、总结

       达摩盘精准营销人群是通过标签组合(线性划分)的形式生成的,也就是不同人群的交集。而现实中,由于人群的特征错综复杂,不能够仅仅通过一两个特征去进行划分。因此,不能通过线性划分的方式去实现完美的人群划分。圈定的人群中会存在部分瑕疵,而且会遗漏部门目标人群。

       因此,要想实现尽可能精准的去圈定店铺目标人群,我们可以通过御膳房去实现。因为,数学模型是根据现有用户的几十个甚至上百个特征去进行建模。然后用建立的模型去对待投放人群进行预测,根据预测的结果判断他们购买的可能性(概率),从中挑选出尽可能合适的人群进行精准的广告营销。

 
 
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