媒體專題 Media Report 數據科學家 的告白 DMP平台5問 林志威
前言 •
在數位時代的世界中，數據流動不斷產出，數據管理平台(DMP, data management platform)幫助 使用者從數據的觀察轉向與數據持續不斷的互動。
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DMP平台整合網友的行為大數據，能夠幫助廣告主更精準地定位目標族群，主要目的是為預算分 配及行銷活動提供建議。運作過程包括收集客戶擁有的數據、與其他數據來源串接，整理、分析 運算後以簡潔明瞭的形式呈現在平台上。本篇專題將分享DMP平台從建置到實際應用過程中遇到 的挑戰與解決方法。
DMP和GA有什麼不一樣？ •
「你們跟Google Analytics有什麼不同？」這是DMP這樣的站內訪客分析服務很常被問到的問題。 DMP 平台確實在訪客行為觀察與媒體成效監測與GA功能重疊，但它還有其他的運用方式：
串接客戶的線下資料：DMP收集的網友行為數據可串接客戶端提供的消費者實體數據， 用以檢視線上預約者實際到店與消費的狀況。 追蹤網友不連續的動作：網友看過影片廣告、廣編稿後，未必會立刻點擊連結進站； DMP平台能在網友進站時知道他們先前是否看過廣告、看過幾次廣告；又進站幾次後 才點擊預約。另外也可以將廣編預算、電視購買的GRPS等資料上傳DMP平台，比對觀 察對網站流量的影響。 串接第三方資料：目前與意藍資訊合作，可以了解網站內的人群，推估收入、年齡、 性別、人生階段，以及對客戶的產品使否有購買意圖、關注的其他競品資訊與平常會
去哪些網站…等。
DMP大挑戰：統一各來源數據落差、處理大量資料 •
執行初期首先會遇到各來源數據有落差的問題，如各家媒體提供的轉換數、GA收集到的數字、官網收 集到的數據與DMP的數據都不同，這時應該要看哪一個為主？
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DMP收集站內訪客的數據，包含瀏覽行為與最終轉換，要解決數據落差，需在執行前與客戶溝通，統一 「轉換數」的定義，例如在網站上新增感謝頁面，並以網友抵達感謝頁為一筆轉換。DMP收集的轉換數 會與客戶收到的名單數、媒體的執行數據進行比對，此舉除了縮短轉換數落差外，也可以統一各廣告媒
體對轉換的定義，讓廣告優化方式往正確的方向、目標執行。
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另外，為了將大量數據簡化成圖表呈現，DMP必須將使用 者多個行為結合在同一時間軸上分析，當客戶網站不重複 造訪者數量累積愈來愈多、要分析的時間區段愈來愈長，
資料量就會變得很可觀，因此改進數據資料編寫格式、系 統效能、演算模組等，會是加快DMP系統運作速度的重要
技術與挑戰。
※資料/圖片來源：Georgia Tech Library圖片
Q
如何判斷廣告影片/廣編稿的影響力？
A •
客戶想知道廣告影片與廣編稿是否成功影響轉換或接觸到更多潛在客戶，偏偏在這些媒體上，大 部份使用者在看過廣告後會繼續原本的行為，不會馬上造訪網站，所以不能立即檢視這種非直接 進站的媒體成效，只能從媒體提供的報表檢視曝光數、觀看數、瀏覽量等。
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DMP與OneAD先行合作廣告監測，開發新的追蹤 方式，因此自廣告影片曝光到使用者後續有沒有 進站、看了什麼產品，都一目了然。
•
同理也應用在廣編稿、網路活動上，不過廣編稿 會遇到的問題是各家媒體有各自的規矩，所以在
安裝代碼上需要一至兩天來調整與確認數據回傳。
Q
網站造訪者有什麼興趣？還看過什麼競品？
A •
DMP可以了解訪客造訪網站時的媒體來源及在站內的瀏覽行為，而客戶好奇他們的網站造訪者還 看過什麼競品、通常去哪一個網站，目的是為了知道未來廣告可以投放在哪裡，才能找到更多可 能對產品感興趣的人。 •
為了獲得更清晰的訪客輪廓及站外瀏覽內容、個人興趣等， 客戶與意藍資訊合作，透過數據交換取得訪客的年齡、性 別、所在地、興趣、品牌偏好與購買意圖等。未來在使用
DMP平台時就可以選擇針對站內所有訪客或特定族群觀察 其輪廓資料。
交叉比對人群，根據目標提供媒體建議 媒體表現
聯集 不重覆人數 = A+B 的不重覆人群 人群A
目標例舉：增加最多不重複訪客數。 媒體表現
交集 不重覆人數 = A+B 的重覆人群 人群B
目標例舉：哪種媒體可以接觸到兩群人。 媒體表現 差集：新增人群 不重覆人數 = A – (A+B 的重覆人群)
目標例舉：接觸不同的人群。
Q
A
可否觀察跨媒體的不重複接觸人數？ •
新產品上市的時候，通常最大的目標是接觸到最廣泛的人群，各媒體提供的數字是該 媒體接觸到的人數，無法得知A媒體與B媒體之間重複接觸到的人有哪些。而DMP在設 計的時候就會計算每個使用者的網頁瀏覽旅程，所以有記錄每位不重複使用者每次進
站的來源，並將來源歸屬在第一 次進站的媒體，即可獲得跨媒體 的不重複接觸人數。因此使用
DMP平台可以知道如何在同樣 的預算下，用最佳的媒體組合增 加最多的不重複訪客。
媒 體 別
新訪客的百分比
客戶的媒體指標就是希望可以讓進站的不重複使用者最大化，做為媒體篩選參考之一。
Q
消費者是被哪項產品吸引上門？
A •
DMP記錄的使用者旅程還能解決「產品關聯性」問題，客戶一直想知道自家哪個產品是「帶路 雞」、能吸引消費者到門市；即使最後消費者並未購買這項商品，也能讓客戶知道在行銷時主打 哪件產品能獲得較高的轉換效益。這部份也是透過使用者旅程的紀錄來完成，觀察消費者看某產 品後還會去看其他哪些產品計算而得。 •
左圖分析看過A產品的人之 後還會去看其他哪些產品，
瀏覽時間、頁數與互動都會 列入計算，運算出各產品間
的關聯性。目前主要應用在 幫客戶找出適合作為廣告主 打的商品。 產品關聯性示意圖。
Q
A
如何看到線上預約者後續的到店與消費情形？ •
很多客戶都有整合線下資料的需求，但將到店消費者的真實身份與數位帳號結合，需 要多部門協力合作。初期我們客製一部份的系統加手動的方式來完成這件事情，成功 看到線上預約與實際到店的落差。
•
系統自動化後，將直接讓廣告、網站與客戶的銷售系統或客戶管理系統串接，減少人 工處理，還能提供更多檢視角度，如線上轉換的人是否到店、是否有購買意圖、是否 消費與購買什麼產品等，並進一步分析什麼樣的媒體帶來的預約容易到店轉換，可作
為往後優化調整媒體組合的依據。
數據應用：提供預算調整建議 媒體
Paid
預約數
佔比
Google
*
*
Yahoo
*
*
* * * * *
* * * * *
Facebook Media 1 Media 2 Direct Nature Camapign
•
示意圖 廣告形式 關鍵字 Banner 關鍵字 Banner PostAD Banner Banner Event Event
預約 * * * * * * * * *
媒體點擊率高…DMP發現進站網友停留時間短
佔比 * * * * * * * * *
停留時間 * * * * * * * * *
預算佔比 * * * * * * * * *
預算分配建議示意表格。
過去客戶檢視媒體多用CPC與CTR作為指標，但在觀察一段時間後發現，有些媒體的成本很低且CTR
很高，但實際進站的人卻平均停留不到30秒就離站了，與客戶其他媒體平均1分30秒有很大的落差， 若經過幾次媒體修改調整還是沒有起色，即會建議客戶調整該媒體的預算。
•
點擊率與進站人數落差大…DMP助判斷媒體版位品質不佳 媒體提供的點擊數與實際進站人數落差太大，如媒體提供的廣告點擊數超過1萬次，但DMP實際記錄 到的訪客數僅1,000人，點擊轉進站訪客的轉換率僅10%，遠低於平均的60~80%，則判定這個媒體 的流量或是該版位品質不佳，建議暫停這個媒體的廣告投放。
•
與媒體分享數據，調整廣告設定提高成效 將DMP所收集到的數據分享給該媒體，媒體可以針對客戶真正在意的項目調整廣告設定，讓客戶更 滿意媒體的成效，也能夠提高媒體獲利。 ※資料/圖片來源：(請附超連結)
數據應用：協助優化網站動線 •
客戶需要多面向的數據分析，相對的DMP系統也需要客戶網站的對應配合，只要雙方一起配合調整網站 或系統的結構，就可以有效率地達成目標。初期為了解決轉換數字落差，建議客戶網站設置獨立的感謝 頁面；想知道哪個產品轉換率最好及產品間的關聯性，建議為每個產品增加model id；想知道線上線下 的轉換，因此增加一個比對值success id，並請店家的銷售人員協助填寫會員資料。
•
持續觀察客戶網站造訪者行為，可歸納出使用者在站內的 轉換輪廓，據此建議客戶在特定頁面增設線上預約按鈕，
引導消費者點擊；或某個活動頁的線上轉換差、實際到店 率也低，因此建議客戶調整官網動線，成功提高轉換率。
※資料/圖片來源：Keydesign Websites圖片
結語 •
目前DMP平台提供的服務主要包括(1)站內人群與行為分析(2)數位媒體成效分析(3)其他網路行 銷活動成效分析(4)客戶銷售資料或CRM資料串接(5)其他專案式第三方資料結合；未來希望能夠
成為媒體成效的預測工具，在事前即根據客戶想獲得的成效提供媒體選擇參考。
網路、 行動數據
線下、 Email、 CRM數據
直接投遞廣告 程序化廣告
關鍵字 搜尋廣告
廣告投放時 累積的數據
DMP UX、內容優化
第三方數據 行銷活動數據
消費者 分析與洞察
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