数据中台：从0-1，数据服务平台(DMP)实践

智能数据服务平台规划与实施摘要

一、为什么做？

随着互联网行业进入下半场，新客获取成本上升，精细化运营和精准营销变得至关重要。用户画像在产品设计、实时触达、用户召回、精准分流、客户关怀和产品智能等方面发挥关键作用。然而，企业面临用户分层能力弱、标签生产周期长、标签口径不一致、数据服务出口多和业务运营靠经验等业务痛点。产品目标包括提供数据源接入及管理、构建完善的标签体系、输出标签和人群服务、构建数据链路血缘和融入算法推荐能力。

二、怎么做？

首先，通过需求调研分析，了解B端产品用户的需求。然后根据调研结果和竞品分析设计产品功能，包括数据管理、标签管理、人群管理、场景管理、效果分析和服务管理等。这些功能旨在简化和自动化数据源接入及标签生产流程，提高用户圈选的精准性，以及监控和管理数据服务输出等。

三、做的怎么样？

评价平台成功与否涉及平台应用价值、营销成本和智能化水平。关注的指标包括营销成本降低、应用频次的提升和算法与运营经验的AB效果对比。

四、小结

文章最后总结了智能数据服务平台的规划和实施，指出虽然有不少细节未能展开，但从宏观角度系统性介绍了需求背景、实施流程和功能设计，未来将逐步分享更多细节。

迭代失败的4个迹象，团队中了几个？快来看看如何解决！

了解更多

想要了解更多内容？

查看原文：数据中台：从0-1，数据服务平台(DMP)实践

文章来源：

数据干饭人

扫码关注公众号