In de snelle wereld van digitale marketing is het cruciaal om de tools te begrijpen die helpen bij het beheren en analyseren van data. Een voorbeeld van zo'n tool is een datamanagementplatform (DMP). Een DMP helpt bedrijven gedetailleerde doelgroepprofielen te creëren met behulp van first-party, second-party en third-party data. Dit stelt digitale marketeers en uitgevers in staat om meer gepersonaliseerde, gerichte campagnes te leveren, wat uiteindelijk de betrokkenheid en ROI verbetert. De wereldwijde uitgaven aan DMP's zullen naar verwachting aanzienlijk groeien, van 3,4 miljard dollar in 2024 tot 9,4 miljard dollar in 2032 , gedreven door de toenemende behoefte aan nauwkeurige doelgroeptargeting en gepersonaliseerde marketingervaringen.
DMP's zijn essentieel voor digitale uitgevers die hun doelgroepgegevens effectief willen verzilveren, maar ook voor marketeers die nauwkeurige doelgroepsegmentatie nodig hebben om hun advertentiestrategieën te verfijnen. Met de toenemende nadruk op dataprivacy en de vraag naar meer gepersonaliseerde klantervaringen, is inzicht in de werking van DMP's cruciaal om concurrerend te blijven.
In deze blogpost bekijken we hoe een DMP werkt, wat de kernfunctionaliteiten zijn, welke soorten data het beheert en hoe het geïntegreerd wordt met andere tools, zoals demand-side platforms (DSP's). We onderzoeken ook waarom een DMP belangrijk is voor uitgevers en bespreken opkomende trends die de toekomst van datamanagement vormgeven.
Wat is een datamanagementplatform?
Een DMP is een krachtige tool waarmee organisaties enorme hoeveelheden data uit verschillende bronnen kunnen centraliseren, ordenen en activeren. Het belangrijkste doel is om klantgegevens te verzamelen en deze om te zetten in bruikbare inzichten. Met een DMP kunnen bedrijven hun doelgroep beter begrijpen, hun marketinginspanningen optimaliseren en meer gepersonaliseerde campagnes creëren.
Soorten gegevens die een datamanagementplatform verzamelt
Bron: D3Gegevens van de eerste partij
Dit zijn de gegevens die rechtstreeks worden verzameld via de interacties van een bedrijf met zijn klanten. Voorbeelden hiervan zijn websitebezoeken, app-gebruik, aankoopgeschiedenis en interactie op sociale media. First-party data worden als het meest waardevol beschouwd omdat ze zeer relevant en nauwkeurig zijn voor het klantenbestand van een bedrijf.
Gegevens van tweede partijen
Dit zijn de first-party data van een ander bedrijf die met een bedrijf wordt gedeeld, meestal via partnerschappen of overeenkomsten voor gegevensuitwisseling. Het kan een bedrijf helpen zijn klanten beter te begrijpen door inzichten te verkrijgen uit andere vertrouwde databronnen.
Gegevens van derden
Deze gegevens worden verzameld uit externe bronnen, zoals gegevensmakelaars of -beurzen. Ze zijn nuttig om een breder publiek te bereiken, maar zijn mogelijk niet altijd zo nauwkeurig of specifiek als first-party gegevens.
Belangrijkste functionaliteiten
- Gegevensverzameling: DMP's verzamelen enorme hoeveelheden data uit meerdere kanalen, waaronder webactiviteit, mobiele apps, CRM-systemen en zelfs offline data. De verzamelde klantgegevens kunnen afkomstig zijn van cookies, apparaat-ID's of bidstream-gegevens , die inzicht bieden in het consumentengedrag binnen digitale advertentienetwerken .
- Data-organisatie: Nadat ze data hebben verzameld, organiseren DMP's deze door doelgroepsegmenten te creëren op basis van gedrag, demografie en andere relevante kenmerken. Deze stap is cruciaal voor bedrijven die gepersonaliseerde marketingboodschappen willen leveren.
- Data-activering: het uiteindelijke doel van een DMP is data-activering. Dit betekent dat geordende data wordt gebruikt om advertentiecampagnes op verschillende platforms te optimaliseren, zoals display-, video- of mobiele advertenties , zodat de juiste boodschappen de juiste doelgroepen bereiken.
DMP's worden veelvuldig gebruikt in diverse sectoren. Ze spelen een cruciale rol in de media- en uitgeverswereld door het genereren van inkomsten uit doelgroepen te vergemakkelijken en gepersonaliseerde marketingcampagnes te verbeteren. In de retail- en e-commercesector helpen DMP's bij het begrijpen van klantgedrag en het optimaliseren van cross-channel marketingstrategieën. In de advertentietechnologie en marketing stroomlijnen DMP's digitale reclame-inspanningen en integreren ze met DSP's voor efficiëntere media-inkoop.
Hoe databeheerplatforms werken
Bron: kaartOmdat DMP's data verzamelen uit verschillende bronnen, zoals websites, mobiele apps en klantinteracties, stellen ze bedrijven in staat om uitgebreide doelgroepprofielen te creëren. Toonaangevende bedrijven investeren 72% vaker in het verbeteren van de kwaliteit en kwantiteit van hun first-party data dan reguliere organisaties, wat de toenemende nadruk op accurate en betrouwbare data weerspiegelt. Het vertrouwen dat DMP's wekken in marketingprestaties komt misschien wel het best tot uiting in de prognose dat de wereldwijde DMP-markt in 2031$ 174,39 miljard waard zal zijn. Zo werkt een DMP.
Gegevensverzameling
Het dataverzamelingsproces begint met websitetracking, waarbij DMP's cookies en pixels gebruiken om gebruikersinteracties te monitoren. Op mobiele platforms verzamelen DMP's data via SDK's die geïntegreerd zijn in apps en die gebruikersgedrag en apparaatinformatie bijhouden. DMP's integreren ook CRM- en offline data uit bronnen zoals loyaliteitsprogramma's en combineren deze met online data. Ze verzamelen ook data uit advertentie-uitwisselingen en bidstream-data, wat cruciaal is om te begrijpen hoe consumenten omgaan met online advertenties. Deze diverse data biedt waardevolle inzichten in gebruikersgedrag, zoals paginaweergaven, klikfrequenties en de tijd die aan specifieke content wordt besteed, waardoor marketeers een 360-gradenbeeld van hun klanten krijgen.
Gegevenssegmentatie
Zodra de gegevens zijn verzameld, analyseert een DMP deze met behulp van data-analysetools om patronen, gedragingen en voorkeuren te identificeren. Op deze manier segmenteert het platform doelgroepen in relevante groepen op basis van demografie, interesses of gedrag. Een DMP kan bijvoorbeeld gebruikers groeperen die regelmatig specifieke productpagina's bezoeken, maar nog geen aankoop hebben gedaan, zodat marketeers deze personen kunnen targeten met gepersonaliseerde aanbiedingen of incentives.
Deze doelgroepsegmentatie helpt merken om meer gepersonaliseerde advertentiecampagnes te leveren, wat de betrokkenheid en conversiepercentages verhoogt. De doelgroepanalyserapporten die door een DMP worden gegenereerd, geven bedrijven dieper inzicht in de voorkeuren van klanten en helpen bij het verfijnen van marketingstrategieën.
Integratie met marketingtools
DMP's integreren vaak met DSP's, waardoor adverteerders automatisch digitale advertentieruimte kunnen inkopen via verschillende advertentienetwerken. Deze integratie is cruciaal voor marketeers die afhankelijk zijn van realtime bieden om gerichte advertenties aan specifieke doelgroepen te leveren. Door bijvoorbeeld cookiesynchronisatie te gebruiken, koppelen DMP's gebruikersgegevens aan de gegevens in een DSP, zodat gepersonaliseerde advertenties aan de juiste doelgroep worden getoond.
Deze verbinding tussen DMP's en DSP's optimaliseert het advertentie-inkoopproces en maakt realtime aanpassingen mogelijk op basis van gegevens over de prestaties van het publiek. Deze datagestuurde aanpak zorgt ervoor dat marketinginspanningen continu worden verfijnd om betere resultaten te leveren.
Campagne-activering
Het activeren van verzamelde data omvat het gebruik van georganiseerde doelgroepsegmenten om gerichte en gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren. Of het nu via socialemediaplatforms, displayadvertenties of e-mailmarketing is, DMP's zorgen ervoor dat de juiste boodschap de juiste doelgroep op het juiste moment bereikt.
DMP's ondersteunen ook cross-channel marketing en zorgen ervoor dat gebruikers consistente berichten zien via meerdere marketingkanalen, of ze nu mobiel internet, sociale media of desktop gebruiken. Dit verbetert de merkconsistentie en vergroot de kans op klantconversie. DMP's zijn daarom een onmisbaar hulpmiddel in de digitale marketingbranche, waarmee bedrijven hun datamanagementtaken optimaal kunnen benutten.
Waarom is een DMP belangrijk voor uitgevers?
Met een DMP kunnen uitgevers het gedrag van hun doelgroep analyseren, gedetailleerde gebruikersprofielen maken en hun advertentieruimte koppelen aan complementaire gebruikerssegmenten om de prestaties van adverteerders te verbeteren en hun eCPM's te verhogen. Uitgevers die DMP's gebruiken, hebben een stijging in CPM's (kosten per duizend vertoningen) gezien dankzij verbeterde advertentietargeting.
Hieronder staan enkele voordelen die DMP's voor uitgevers opleveren.
Publieksinzichten
DMP's stellen uitgevers in staat klantgegevens te verzamelen en te analyseren, wat diepgaande inzichten biedt in hun gebruikers, de content die ze verkiezen en hoe ze met die content omgaan. Dit geldt met name voor first-party data. In een recent onderzoek van Digiday gaf 64% van de uitgevers bijvoorbeeld aan dat first-party data de belangrijkste factor was bij het genereren van positieve advertentie-inkomsten , wat de cruciale rol van DMP's onderstreept. Door inzicht te krijgen in het gedrag van hun publiek, kunnen uitgevers hun content- en advertentiestrategieën afstemmen op de specifieke behoeften en voorkeuren van hun publiek. Uitgevers die DMP's gebruiken, zien een toename in gebruikersbetrokkenheid in vergelijking met uitgevers die uitsluitend op traditionele methoden vertrouwen.
Opbrengstoptimalisatie
Met de gedetailleerde doelgroepsegmentatie die DMP's bieden, kunnen uitgevers hun advertentie-inventaris optimaliseren voor maximale inkomsten. Door waardevolle doelgroepsegmenten te identificeren, kunnen ze hogere prijzen hanteren voor advertenties die op deze groepen gericht zijn. Deze strategie leidt tot betere advertentieplaatsingen en verhoogt de totale waarde van de advertentie-inventaris van de uitgever. Uitgevers die DMP's gebruiken om hun doelgroepgegevens te beheren en er inkomsten uit te genereren, hebben een groei in advertentie-inkomsten gezien.
Gerichte reclame-inspanningen
Met een DMP kunnen uitgevers hun gerichte advertentiestrategieën verbeteren door gebruik te maken van data van eerste, tweede en derde partijen. Dit betekent dat ze advertenties kunnen aanbieden die relevanter zijn voor gebruikers, wat de klikfrequentie (CTR) verhoogt en uiteindelijk leidt tot hogere inkomsten. Door bijvoorbeeld gebruikersinteracties en -voorkeuren te analyseren, kunnen uitgevers advertenties aanbieden die beter aansluiten bij hun doelgroep, wat leidt tot een betere betrokkenheid.
Gepersonaliseerde inhoud en advertenties
DMP's spelen een cruciale rol bij het leveren van gepersonaliseerde content en advertenties aan de juiste doelgroepen. Door gebruikers te segmenteren op basis van hun interesses en gedrag, kunnen uitgevers ervaringen op maat creëren die de tevredenheid en loyaliteit van gebruikers verhogen. Deze personalisatie kan zich op verschillende manieren uiten, zoals gepersonaliseerde nieuwsbrieven, contentaanbevelingen en gerichte advertentieplaatsingen die relevant en aantrekkelijk zijn voor de gebruiker.
Wat is het verschil tussen een DMP en een DSP?
In tegenstelling tot een DMP is een DSP een advertentietool die marketeers gebruiken om in realtime digitale advertentieruimte te kopen, waardoor het advertentie-inkoopproces op meerdere platforms wordt gestroomlijnd. Of, anders gezegd, DMP's richten zich op de 'wie' (doelgroep), terwijl DSP's zich richten op de 'waar' ( advertentieplaatsing ).
Het begrijpen van het onderscheid tussen DMP en DSP is essentieel om te zien hoe ze elkaar aanvullen in digitale reclame en in het bredere lumascape .
| Functie | Data Management Platform (DMP) | Vraagzijdeplatform (DSP) |
|---|
| Kernfunctie | Verzamelt, organiseert en activeert gegevens | Beheert en voert digitale advertentiecampagnes uit |
|---|
| Gegevensverzameling | Verzamelt gegevens van eerste, tweede en derde partijen | Verzamelt voornamelijk gegevens van derden voor biedingen |
|---|
| Gegevenseigendom | De organisatie is eigenaar van de verzamelde gegevens | Het eigendom van de gegevens ligt doorgaans bij externe aanbieders |
|---|
| Gegevenssegmentatie | Maakt segmentatie mogelijk voor alle deelnemers aan het advertentie-ecosysteem | Richt zich uitsluitend op segmentatie voor de behoeften aan de vraagzijde |
|---|
| Rol in programmatische advertenties | Niet vereist, maar wel nuttig voor inzicht in het publiek | Essentieel voor deelname aan programmatische advertenties |
|---|
| Gegevensbeheer | Gebouwd voor uitgebreide data-analyse en -beheer | Beheert geen data; richt zich op media-aankopen |
|---|
| Integratie met andere tools | Integreert met verschillende advertentietechnologieoplossingen, waaronder DSP's | Werkt met meerdere gegevensbronnen, maar richt zich op het kopen van voorraad |
|---|
| Rol in het Ad Tech-ecosysteem | Essentieel voor het begrijpen van het gedrag en de voorkeuren van het publiek | Gebruikt de door DMP's verstrekte gegevens om realtime advertentieaankopen uit te voeren |
|---|
| Gebruiksscenario | Verbetert de doelgroeptargeting en inzichten | Optimaliseert realtime bieden voor advertentieplaatsingen |
|---|
Hoe DMP's en DSP's samenwerken
DMP's en DSP's werken samen om de marketingefficiëntie te verbeteren. Een DMP verzamelt en organiseert gegevens over potentiële doelgroepen, die vervolgens worden ingevoerd in een DSP om de inkoopstrategie te bepalen. Als een DMP bijvoorbeeld een waardevol doelgroepsegment identificeert dat geïnteresseerd is in sport, kan een DSP die informatie gebruiken om te bieden op advertentieruimte die gericht is op gebruikers binnen dat segment. Deze integratie verbetert de efficiëntie en effectiviteit van advertentiecampagnes door te zorgen voor nauwkeurige targeting en tijdige advertentieplaatsingen.
Gebruiksscenario's
- Alleen een DMP gebruiken : Een uitgever kan een DMP gebruiken om data te analyseren en inzichten te genereren voor contentstrategie zonder dat er direct advertentie-inkoop nodig is. Een merk kan bijvoorbeeld customer journey-data analyseren om toekomstige strategieën te verfijnen.
- Alleen een DSP gebruiken : een adverteerder kan een DSP gebruiken om advertentieruimte te kopen op basis van eerder vastgestelde doelgroepcriteria, waarbij hij vertrouwt op bestaande gegevens zonder dat er aanvullende segmentatie nodig is.
- Beide tegelijk gebruiken : Een e-commercemerk kan zowel een DMP gebruiken om klantgedrag te begrijpen als een DSP om gerichte advertentieruimte te kopen die de geïdentificeerde segmenten bereikt.
Door DMP's en DSP's te integreren, kunnen adverteerders zeer gepersonaliseerde, datagestuurde advertenties leveren en zo de ROI van campagnes en de klantbetrokkenheid verbeteren.
Toekomstige trends in databeheerplatforms
De wereld van DMP's verandert snel, met verschillende opkomende trends die de toekomst vormgeven. Een belangrijke drijfveer achter deze veranderingen is de toenemende nadruk op first-party data als reactie op toenemende regelgeving rond dataprivacy en verschuivingen in consumentengedrag.
First-party data wordt steeds belangrijker
Nu cookies van derden geleidelijk worden uitgefaseerd, verleggen DMP's hun focus naar first-party data. First-party data is betrouwbaarder en voldoet aan de privacywetgeving, waardoor het een waardevolle troef is voor uitgevers en marketeers. De verschuiving naar first-party data wordt een cruciale trend in databeheer, vooral met de toenemende privacywetgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie en de California Consumer Privacy Act (CCPA) in de VS. Volgens een recent rapport geeft 88% van de bedrijven aan dat first-party data nu belangrijker is voor hun organisatie dan twee jaar geleden.
Impact van de AVG en CCPA
Wetten op het gebied van gegevensbescherming, zoals de AVG en de CCPA, hebben een aanzienlijke impact gehad op de manier waarop DMP's werken. Deze regelgeving vereist strengere toestemmingsmechanismen en meer transparantie rond dataverzameling en -gebruik. In de nabije toekomst en daarna zal deze stap naar meer transparantie bedrijven helpen hun relaties met hun klanten te verbeteren. Bedrijven die dit niet doen, zullen uiteindelijk hun klanten verliezen, zoals blijkt uit een recent onderzoek van Cisco waaruit bleek dat 33% van de klanten hun relatie met bedrijven had beëindigd vanwege data. Kortom, DMP's moeten nu prioriteit geven aan toestemming van gebruikers en meer controle bieden over hoe data wordt gedeeld en gebruikt.
AI en machine learning in DMP's
De integratie van AI en machine learning zorgt voor een revolutie in de mogelijkheden van DMP's. Deze technologieën helpen DMP's om data snel te analyseren, wat zorgt voor realtime inzicht in doelgroepen en effectievere segmentatie. AI-gestuurde DMP's kunnen gebruikersgedrag voorspellen en advertentiestrategieën optimaliseren door te leren van eerdere interacties, wat leidt tot efficiëntere en gerichtere campagnes.
Integratie met klantdataplatforms
Een andere belangrijke trend is de convergentie van DMP's met Customer Data Platforms (CDP's). Waar DMP's zich richten op anonieme klantgegevens, beheren CDP's identificeerbare klantgegevens en bieden ze een completer beeld van de customer journey. De integratie met CDP's stelt marketeers in staat om zowel anonieme als bekende data te combineren, wat leidt tot meer holistische doelgroepprofielen en betere cross-channel marketingstrategieën. Deze samenwerking zal de manier waarop bedrijven hun data in de toekomst beheren en benutten, opnieuw definiëren.
Top 3 beste databeheerplatforms voor uitgevers
1. Lotame
Lotame is een veelzijdig DMP dat speciaal is ontworpen voor digitale uitgevers en marketeers. Het maakt efficiënte doelgroepsegmentatie en dataverrijking mogelijk, waardoor uitgevers en marketeers zeer gerichte advertentiecampagnes kunnen creëren. Een van de meest opvallende kenmerken van Lotame is de mogelijkheid om data uit meerdere bronnen te bundelen, waaronder web, mobiel en offline kanalen. Lotame wint aan populariteit in de DMP-sector: in 2024 zullen wereldwijd meer dan 70 nieuwe bedrijven het platform als datamanagementtool gebruiken. Bedrijven zoals Meta hebben Lotame succesvol ingezet om de betrokkenheid van doelgroepen te vergroten en de advertentieprestaties te verbeteren door middel van verbeterde targeting.
2. Adobe Audience Manager
Adobe Audience Manager wordt wereldwijd door meer dan 670 bedrijven gebruikt en is een populaire keuze voor uitgevers die cross-device tracking en geavanceerde doelgroepsegmentatie willen benutten. De integratie met het bredere Adobe-ecosysteem, inclusief Adobe Analytics en Adobe Experience Cloud, maakt het een krachtige tool voor uitgevers die naadloos gegevensbeheer op alle platforms nodig hebben. De mogelijkheid van Adobe Audience Manager om gepersonaliseerde content te leveren, is cruciaal geweest om klanten te helpen gebruikers te betrekken met zeer relevante advertenties en aanbevelingen.
3. LiveRamp
LiveRamp is een prominent platform voor dataconnectiviteit dat, hoewel het geen traditioneel DMP is, desalniettemin een cruciale rol speelt in het ecosysteem van digitale marketing. LiveRamp , opgericht in 2011, biedt belangrijke functionaliteiten zoals data-onboarding, identiteitsresolutie en toegang tot een uitgebreide datamarktplaats, allemaal met een focus op privacycompliance. Het platform heeft een klantenbestand verspreid over Noord-Amerika, Europa en Australië . Meer dan 75% van de 2803 klanten bevindt zich in de VS, gevolgd door 9,77% in het Verenigd Koninkrijk en 2,55% in Duitsland. Door offline en online data te verbinden, stelt LiveRamp bedrijven in staat gepersonaliseerde ervaringen te bieden, wat zijn belang in het landschap van databeheer en digitale marketing versterkt.
Deze DMP's onderscheiden zich door hun vermogen om uitgevers te helpen hun klantgegevens te gelde te maken, de gerichte advertenties te verbeteren en de totale omzet te maximaliseren in een digitale wereld die steeds meer op data is gebaseerd.
Belangrijke punten over datamanagementplatforms
DMP's verzamelen data uit meerdere bronnen, zoals websites, apps en CRM-systemen, op één centraal platform. Dit maakt het eenvoudiger om data te organiseren en te analyseren voor betere besluitvorming. DMP's zijn essentieel voor bedrijven die hun datagestuurde marketingstrategieën willen stroomlijnen. Een belangrijke functie van een DMP is het segmenteren van doelgroepen op basis van gedrag, demografie en interesses. Dit stelt bedrijven in staat om zeer gerichte marketingcampagnes te creëren, wat de betrokkenheid en conversieratio's verhoogt.
Uitgevers en adverteerders worden bij de implementatie van een DMP geconfronteerd met verschillende uitdagingen, waaronder zorgen over gegevensprivacy, integratie met bestaande systemen en het waarborgen van de naleving van regelgeving zoals de AVG en CCPA. Deze uitdagingen kunnen het effectieve gebruik van DMP's bemoeilijken en vereisen mogelijk extra middelen om ze op te lossen. Voor bedrijven die overwegen een DMP te implementeren, is het belangrijk om doelen en doelstellingen duidelijk te definiëren vóór de implementatie. Evalueer potentiële DMP-leveranciers op basis van hun functies en compatibiliteit met uw bestaande tools. Train uw team ook om de mogelijkheden van een platform volledig te benutten en zorg voor correct gegevensbeheer.
Laatste gedachten
Naarmate het digitale landschap evolueert, worden DMP's steeds belangrijker voor bedrijven. Door robuuste mogelijkheden voor dataverzameling en doelgroepsegmentatie te bieden, maken DMP's effectievere, datagestuurde marketingcampagnes mogelijk. Op de hoogte blijven van AI-integratie en andere trends, samen met regelgeving inzake gegevensbescherming, is essentieel om de voordelen van een DMP te maximaliseren.
De volgende stap voor bedrijven die klaar zijn om DMP's te gebruiken, is het evalueren van het platform dat het beste aansluit bij hun doelen. Naarmate klantgegevens waardevoller worden, zal de rol van DMP's bij het vormgeven van gepersonaliseerde content- en advertentiestrategieën alleen maar toenemen, wat de weg vrijmaakt voor een meer datagerichte toekomst in digitale marketing.