一汽大众dmp解决方案

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数据供给BDU－结合了行业巨头,共同形成高质量受众数据库Whatisit:中国企业大数据联盟BDU是企业间的战略联盟；联盟发起成员包括中国电信、中国东方航空公司、UMA、中国联通等其他50多家中国行业领军企业网民覆盖人数：更多信息请参考95%95%晶赞优势-

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数据供给中国互联网垂直领域前十名企业中,6家使用晶赞产品服务服务于100余家国内外企业

晶赞科技为全球知名汽车企业提供数据支持服务

使用晶赞DMP数据服务的企业晶赞主要合作伙伴02一汽大众专属大数据管理平台大数据处理CRM成交数据网站数据流量数据移动数据一汽大众人群库用户COOKIE终端IMEI终端IMEI用户属性数据（直接映射）STEP1：数据整合STEP3：数据应用STEP2：数据分析输出APIAPP营销DSP投放SEM投放各类广告投放更多应用客户官方平台数据监测系统CRMEDM线下/物流等短信…受众ID图谱化IP地址由Zamphub模块完成，实现多数据源对接，统一整合到DMP平台输入APIZamphub模块负责各类数据对接成交信息交易数据：导入有关产品销售的数据包括：产品销量、付款时间、付款方式等网站信息站内数据，网站内数据集合包括IP地址，浏览路径，网页停留时长网页浏览次数，产品价格，关注车型，点击次数等流量数据基础数据，线上、线下等各类传播途径数据导入包括广告、搜索关键词、自然流量、EDM数据、APP数据等）CRMCRM信息内部数据，CRM数据导入包括CRM系统内数据，用户属性，购车信息。维修保养情况等STEP1：数据整合一汽大众内部数据外部数据网站及推广数据通过页面布码的模式进行tracking和导入移动数据通过嵌入SDK进行tracking和导入CRM数据通过API接口导入其他数据通过EXCEL表导入轨迹信息客户端指纹上网痕迹设备信息电子邮件社交网络CookieUserIDIP

address国家城市区县实时位置……固定电话号码手机号码电子指纹……浏览行为宽带设备号……路由器信息Mac地址IDFAIMEI……

……微博微信阿里旺旺QQ百度HiG+……受众ID图谱化在一汽大众DMP标注一个人，已经不单单依靠Cookie，我们采用独一无二的ID图谱化技术。每个人都有一个独立的图谱，我们用多维度的ID体系表示一个用户，Cookie仅仅是庞大的体系中的一个分支。1E2DFA89-496A-47FD-9941-DF1FC4E6484A2C2DFR19-489C-20FA-8821-DF2FC2E9876B4E1ADB01-769B-32DD-2549-EE0FC75D394A7A4FDA21-694K-90AF-5614-YF1FC5L6901B……135

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……gibXXXXichXXXXXxiaXXXgappXXXXst_102……STEP1：数据整合ID定义ID修复ID关联zamphub实现原理：基于IDMapping技术，打通各来源渠道的数据，实现统一管理Mac地址相同手机号码相同UserID-1UserID-2电子指纹轨迹信息宽带设备MAC地址MAC地址本地数据电子指纹电子邮件由于Cookie跟踪存在巨大的缺陷，我们通过ID的图谱，会自动修复所有死亡的Cookies。STEP1：数据整合ID图谱修复技术ID定义ID修复ID关联zamphub实现原理：基于IDMapping技术，打通各来源渠道的数据，实现统一管理STEP1：数据整合colaID轨迹信息客户端指纹上网痕迹设备信息电子邮件社交网络CookieUserIDIP

address国家城市区县实时位置……固定电话号码手机号码电子指纹……浏览行为宽带设备号……路由器信息Mac地址IDFAIMEI……

……微博微信阿里旺旺QQ百度HiG+……利用强大的ID图谱移动端PC端智能电视端线下数据线上数据实现多终端的跨屏数据打通实现线上线下数据关联ID定义ID修复ID关联zamphub实现原理：基于IDMapping技术，打通各来源渠道的数据，实现统一管理STEP2：数据分析网页浏览行为社区论坛行为搜索行为会员制网站注册信息视频网站浏览行为广告互动行为网购行为IDID1ID2ID3DGRD3JD7IJILYDT3A4T5DWT7DAE属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签属性标签基础属性线上行为消费意图线下POI性别年龄教育是否高消费移动设备常住省市是否常旅客是否网上支付是否在校大学生……APP偏好WEB偏好视频偏好搜索……电商汽车旅游……居住位置工作地点休闲场所……4大维度，700+属性标签重新解析和定义目标人群人群画像STEP2：数据分析基础属性线上行为消费意图线下POI性别年龄教育是否高消费移动设备常住省市是否常旅客是否网上支付是否在校大学生……APP偏好WEB偏好视频偏好搜索……电商汽车旅游……居住位置工作地点休闲场所……从vendor数据收集从vendor数据收集从vendor数据收集从vendor数据收集通过UserAgent和DPI流量分析，包含品牌、价格、OS等收集号码归属地和IP地址IP地址的变化规律网银和支付的发起页和回调页教育网IP，大学生社区和论坛……标签计算依据标签数量255252222分二级类目，采用指纹库，按频次和时间记录Top-list,进行交叉分析站内搜索和综合搜索的商业价值的词……按照行为类别（浏览，收藏，搜索，购买）指纹库按照访问的详情页、图片页等信息提取product_id按照url-pattern提取具体信息……120+100+100+100+100+100+100+标注AD位置，推导小区标注固定IP地址，推导工作场所或园区标注wifi，推导休闲娱乐场所10+10+30+标签STEP2：数据分析正确评估各投放渠道价值贡献的智能模型SEMDSPADSPB直接购买口碑直接进入SEOEDM……最终互动首次互动平均归因首次为主末次为主首位互动次最终互动……A%B%C%D%购买第1次来源第2次来源第3次来源第N次来源根据渠道的时间线，及对应的不同模型，分析每个渠道来源对于最用转化的贡献值。投放周期内各类归因模型各种不同的渠道强大的分析整合能力–归因分析模型媒体监测STEP3：数据应用数据分析报表实时可视化数据分析报表广告由一汽DMP平台积累的访客数据给DSP，以IDMapping的方式进行人群识别分析针对能够识别的CookieID随即进行广告投放，进行有效的牵引找回!做法①直接找回访客当访客出现在其它网站时，直接向其投放针对性广告。Look-alike做法②发掘相似目标人群建立访客Look-alike模型，采取比对相似人群的方式启动大规模广告投放!分析访客人群属性，针对高相似人群投放广告……晶赞DSP一汽大众DMP可直接与DSP对接人群数据、进行IDMapping人群数据……人群数据……人群数据……人群数据……人群数据……人群数据……DSP一汽大众DMP数据回流数据回流晶赞能够基于IDMapping的方式进行人群识别分析与DSP高效投放STEP3：数据应用精准广告投放03应用案例背景:某大型保险企业，拥有大量CRM客户数据/Leads数据销售数据网站数据交易数据CRM数据标签化InsightStep2Step1Step3需求:系统性处理CRM数据并提供人群标签画像大数据应用-创建商业价值应用案例:为某大型保险客户建立私有DMP，提供人群画像应用案例:为某大型保险客户建立私有DMP，提供人群画像1:定制化数据导入满足客户个性化需求DemographicIMEINumberMemberclubIDMobileNumber(MD5)E-mailMaritalStatusBrandLogo应用案例:为某大型保险客户建立私有DMP，提供人群画像2:多维度人群画像帮助客户深度洞察消费者线上线下行为，全方位掌握消费者信息投放背景：澳门某高端酒店购买奢侈品免费赠送住宿一晚项目，希望DSP投放获取更多的酒店预订，同时降低CPA。初期投放意向：由于该活动短促时间约为10天，针对地域局限且投放费用较少的情况，客户初期希望仅投放广东地区的奢侈品人群。某高端酒店在线预订——概况及洞察投放背景及初期需求酒店预订页人群洞察（最近7日内）酒店预订页地域分析酒店预订页的访问来源安徽地区访问Cotai票务网站情况张智霖澳门演唱会当前阶段在售票安徽人群被演唱会吸引前往澳门并预订该酒店应用案例:人群洞察指导投放策略某高端酒店在线预订——投放策略及效果投放策略的修正投放效果验证投放地域广东投放人群安徽商旅兴趣票务兴趣近7天访问Cotai票务网站广东：奢侈品购物素材CTR=0.27%0.4%平均CTR高达30%预订成本较往期降低安徽：演唱会门票素材CTR=0.58%历史平均CPA本次平均CPA100%0%50%广东平均CPA安徽平均CPA商旅兴趣奢侈品兴趣近7天内搜索“澳门酒店”“澳门机票”等关键词应用案例:人群洞察指导投放策略受众个人属性受众性别受众年龄数据来源：zampdmp晶赞天机受众职业受众收入奔驰宝马奥迪宝马更受年轻人的亲睐，往往单身居多，他们从事的是更富创造性的工作，比如市场/广告/艺术；奥迪的受众年龄偏大，收入是三大品牌受众中最低的，跟其公务用车的定位接近；奔驰的受众收入是最高的，从事的偏生产/运营/建筑/房地产相关工作，偏商务属性。数据应用：汽车品牌人群洞察案例受众POI属性数据来源：zampdmp晶赞天机工作地点分布居住地点分布购物地点分布汽车相关地点分布写字楼商业综合体商住楼酒店写字楼59%23%12%6%写字楼商业综合体商住楼酒店写字楼57%26%10%6%写字楼商业综合体商住楼酒店写字楼57%29%12%2%1万-2万2万-3万3万-4万4万以上12%23%31%29%1万-2万2万-3万3万-4万4万以上14%23%30%29%1万-2万2万-3万3万-4万4万以上15%25%29%26%购物中心超市/便利店家居建材11%63%32%购物中心超市/便利店家居建材14%60%37%购物中心超市/便利店家居建材8%59%43%4S店汽车保养驾校36%36%30%4S店汽车保养驾校32%43%26%4S店汽车保养驾校29%41%32%浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东浦西浦东奔驰受众地域分布宝马受众地域分布奥迪受众地域分布奔驰受众的工作与生活主要集中在浦西；主要工作在长宁，黄浦等商业中心。宝马受众的工作与生活分布在浦西与浦东；主要在黄浦，陆家嘴等区域工作和购物。奥迪受众的工作集中在长宁与徐汇区，生活在普陀，长宁区。数据应用：汽车品牌人群洞察案例受众消费属性受众购买品类数据来源：zampdmp晶赞天机奔驰宝马奥迪奔驰用户在手机上的支出非常大，同时也最爱读书由于宝马用户的年龄层次较低，更关注自己的外表，他们在服务是/鞋帽/健康上的花费是最高的奥迪用户更多购买食品生鲜、家用电器等商品，显得更为居家。数据应用：汽车品牌人群洞察案例车型关注点对比数据来源：zampdmp晶赞天机三个品牌车系侧重点不同又决定了受众关注点的差异：宝马的年轻用户对SUV、跑车的关注度相对较高；奥迪用户更多的倾向于轿车，这跟奥迪用户年龄偏大，且奥迪车系更多的用于公务车数据应用：汽车品牌人群洞察案例价格关注点数据来源：zampdmp晶赞天机三大品牌受众在低价位车型中都较关注10~15万的车款；而中高价位中，奔驰用户由于自主性强，对价格也相对务实；宝马用户相对年轻，更多会关注一些高价格的车款；奥迪由于多为公务用途，关注高端车款的用户也相对较多。数据应用：汽车品牌人群洞察案例品牌关注点–关注对应品牌的受众还关注了哪些品牌数据来源：zampdmp晶赞天机奔驰与宝马的用户除了关注对应品牌外，还更多的关注保时捷；而奥迪用户则更关注别克。数据应用：汽车品牌人群洞察案例04硬件配置与服务维护数据流向图数据来源数据整合数据分析数据应用数据管理模块构成与产品架构打通数据管理的各环节平台建设–基础软硬件打通数据管理的各环节硬件拓扑结构解析结构简明便于实现管理监测和排除故障平台建设–基础软硬件硬件配置要求私有IDC部署配置要求(按照每天平均pv为200W)数量：3台操作系统：CentOS6.5/Ubuntu12.04CPU：Intel(R)Xeon(R)CPUE5-24500@2.10GHz*8内存：64G硬盘：1Tb）业务服务器数量：6台操作系统：CentOS6.5/Ubuntu12.04CPU：Intel(R)Xeon(R)CPUE5-26090@2.40GHz*8内存：128G+硬盘：2T*4a）分布式计算集群平台建设–基础软硬件平台建设期平台维护期平台应用期数据安全支持本地部署私有DMP数据“只进不出”MD5数据加密技术IDMapping数据安全访问权限分级设置数据安全保障支持本地部署客户的数据保存在客户自有的数据库/服务器遵循”只进不出”原则,不会产生数据泄露数据安全晶赞服务于多家知名五百强企业，特别是美国上市的中国互联网前十名企业中，六家使用晶赞的产品和服务重点服务电商客户、汽车客户、旅游客户、IT客户、品牌客户最高领导(Clevel/VP)品牌(Brandteam/Functionteam)公司高层合作团队(e.g.corp.media)全数据完全权限Presentincomprehensiveway全数据完全权限Presentinthewayofexecutivesummary(withnormandcomparison)部分权限（品牌和项目相关数据）Presentincomprehensiveway外部agency(e.g.media/CRMagencies)部分权限（

仅特定品牌的项目campaigns数据

）AlsogeneralconsumeronlinebehaviourdataavailablePresentincomprehensiveway外部技术支持(systemmaintenance)部分权限（仅技术支持相关）(authorizationrequiredonoccasionbasis)向登入用户显示对应权限的界面数据数据安全支持访问权限分级设置技术支持（1年内日常运营与升级）3rd

数据供应（1-1.5年）平台维护–服务支持（BI）数据分析团队支持特定人群/行业的观察报告支持特定环境下的报告分析（TS）技术支持团队支持客户代码部署支持各类数据导入支持海量ID整理支持驻地服务平台维护–专业团队维护支持序号姓名现任职务最高学历最终毕业院校工作年限1荣云剑合伙人硕士法国INSEAD152罗青山合伙人及研发副总裁博士上海交通大学123黄曦华南区销售副总经理硕士英国华威大学84杨晨销售总监硕士华东师范大学105姬生军PHP研发工程师本科山东大学76王留伟PHP研发工程师本科平顶山学院67王万宝数据平台研发工程师本科上海交通大学118安斌Python研发工程师本科吉林大学49汤余Java研发工程师本科长沙理工大学710王臻培Java研发工程师本科上海大学911吴盛峰数据平台研发工程师本科浙江大学612孙逸数据仓库开发工程师本科上海交通大学613万昆Hadoop研发工程师本科南京工程学院414黄鹤研发工程师本科中北大学115祝捷研发工程师本科长江大学916陆运盛移动端开发工程师本科上海大学917徐占西研发工程师硕士上海师范大学518唐英荣研发工程师本科太原理工大学919李炳辉研发工程师本科长江大学720古丽米热.艾力肯数据分析工程师本科大连理工大学321朱怀宇研发工程师硕士伊利诺伊大学122张翰之Hadoop研发工程师本科沈阳工业大学323汤丽萍前端开发工程师本科南京航空航天大学824吴小元测试工程师本科安徽建筑工业学院1025王建明测试工程师本科沈阳航空航天大学526刘作涛研发工程师硕士复旦大学427石子凡数据挖掘工程师硕士比利时荷兰语鲁汶大学328陈兵强Python研发工程师本科郑州大学329吴郑伟Hadoop数