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在瞬息万变的全球市场中，中国跨境电商从业者们常常面临着这样的挑战：每月在海外广告上投入数万美元，却感觉投放效果模糊，难以精准触达目标客户。客户数据散落在Shopify、邮件平台和各种广告账户中，难以整合利用，而竞争对手似乎总能以更低的成本、更精准的方式找到高意向买家。这背后，隐藏着数据管理的巨大潜力。

事实上，全球数据管理平台（DMP）市场规模在2024年已达到34亿美元，并预计在2035年飙升至136.9亿美元。这一迅猛增长，正是因为越来越多的跨境电商企业发现，统一且高效的客户数据管理，才是实现盈利性规模化增长的关键。

一个具备数据管理平台功能的广告技术平台，其核心作用是收集、整理并激活来自多渠道的受众数据，从而实现广告的精准投放。这类平台通常能与需求方平台（DSP）和供应方平台（SSP）深度集成，驱动程序化广告的运行，帮助广告主在优化广告活动表现和投资回报率（ROI）的同时，触达最合适的受众。

数据分散与策略性精准投放之间究竟有多大的差距？采用先进DMP的零售商数据显示，他们的转化率平均提高了30%，而客户获取成本（CAC）则降低了25%。这不仅仅是简单的改进，更是一种模式上的深刻转变。

什么是具有数据管理平台功能的广告技术平台？

您可以将DMP想象成您客户数据的专属“私人助理”。它能将所有分散在各处、关于您消费者零碎的信息，进行系统化整理，并转化为真正能驱动销售的实用洞察。

数据管理平台（DMP）是一个复杂的软件系统，它从多个来源收集、整理并激活受众数据，从而实现有针对性的广告投放。在广告技术生态系统中，DMP扮演着核心数据枢纽的角色，它能够与需求方平台（DSP）、供应方平台（SSP）以及广告交易平台无缝连接，共同赋能程序化广告活动的开展。

然而，对于跨境电商企业而言，DMP的价值远不止于此。它不仅仅是数据的存储库，更是能将三种不同类型的客户信息转化为精准投放的“黄金宝藏”。

DMP的三大数据支柱

第一方数据直接来源于您的业务活动：包括网站行为、购买历史、邮件互动以及您在Shopify等平台上的客户记录。这部分数据对您而言价值最高，因为它准确、合规，并直接反映了您现有客户的偏好。对于中国跨境卖家而言，这部分数据如同您的私域流量，是构建品牌信任和忠诚度的基石。

第二方数据则来自战略合作伙伴：例如，与互补品牌共享的受众洞察，或联盟营销网络提供的转化数据。本质上，这是其他品牌的“第一方数据”，在获得许可的前提下与您共享。这种合作模式有助于跨境卖家拓展潜在市场，寻找与自身产品高度契合的消费者群体。

第三方数据由外部供应商聚合自多个来源。虽然在2025年隐私法规日益收紧的背景下，这类数据的使用受到一定限制，但它仍能为跨境卖家提供宝贵的人口统计学和兴趣偏好洞察，帮助拓宽受众范围。

业内建议： 将80%的精力集中在第一方数据收集上。这不仅更符合隐私法规要求，而且通常能带来比第三方数据高出2-3倍的转化率。对于跨境卖家而言，扎实的第一方数据是品牌在全球市场立足的根本。

对于跨境电商企业来说，当DMP将这些数据流与您的广告平台连接起来时，真正的“魔法”便开始发生。您不再需要盲目猜测谁可能购买您的产品，而是能够精准定位那些行为模式与您最佳客户高度匹配的人群。现代广告平台正是利用这种统一的数据来优化广告活动，但您的投放质量，完全取决于DMP如何有效地整理和激活您的客户洞察。

广告技术平台与DMP如何协同工作？

这就是“魔法”发生的地方——您的DMP不只是存储数据，它能将这些数据转化为强大的定位引擎，在您休息时也能精准找到您的理想客户。

这个过程遵循五个关键步骤，将分散的客户信息转化为盈利的广告活动：

1. 数据收集：您的数字侦探

您的DMP通过标签、像素和API集成，从网站、移动应用程序和客户关系管理（CRM）系统摄取数据。每当有人访问您的Shopify店铺，打开您的邮件，或者与您的社交媒体互动时，平台都会捕捉到这些行为信号。

可以把它想象成一个数字侦探，收集关于客户意图的线索。例如，一个多次浏览您产品页面的用户，比一个偶然的访客显示出更高的购买意向。

2. 数据整理：绘制客户蓝图

平台会处理这些信息，并根据人口统计学、行为模式和购买意图将其归类为不同的受众细分。例如，一个浏览过您的产品页面五次但尚未购买的用户，会被标记为与每月重复购买的客户不同。

这种细分成为您所有投放决策的基础。细分越精准，您的广告活动就越有效。

3. 数据分析：AI驱动的模式识别

人工智能（AI）和机器学习算法会分析您客户群中的模式，从而创建详细的受众画像。系统会识别出您最佳客户的共同点——也许他们都在午餐时间用手机浏览，或者拥有特定的兴趣组合。

这些洞察将成为您的竞争优势。当竞争对手还在猜测投放目标时，您已经在使用数据驱动的客户情报。

4. 数据激活：实时精准投放

受众细分通过Cookie匹配和ID解析与DSP和SSP同步，用于程序化竞价。当一个符合您理想客户画像的用户访问广告网络中的某个网站时，您的广告活动就可以竞价向他们展示您的广告。

这就像拥有一个私人购物助理，它知道每个客户想要什么，并且能在网上任何地方找到他们。

5. 效果优化：持续改进

实时分析会衡量广告活动的效果，并提供调整投放参数的建议。如果某些受众细分在周末的转化效果更好，系统会提供洞察以相应调整预算。

表现不佳的细分会被标记，而表现优异的受众则会收到增加投资的建议。

业内建议： 优化阶段是像Madgicx这样由AI驱动的平台大放异彩的地方。您无需手动分析数小时的性能数据，而是获得可操作的建议，从而自动改进结果。

像Madgicx这样的平台，通过将AI应用于分析受众数据和简化广告投放优化，增强了传统的DMP功能。凭借**89.2%的投放准确率和高达20.11%**的回报率提升，AI驱动的解决方案极大地减少了手动优化时间，同时提升了整体表现。

DMP、DSP与CDP：解析广告技术生态系统

广告技术领域的这些缩写字母可能令人困惑，但理解它们之间的差异，将帮助您节省数万美元的预算浪费，并选择最适合您跨境电商目标的工具。

数据管理平台（DMP）：数据整理师

DMP主要侧重于收集和整理受众数据以用于广告目的。它们擅长从匿名用户数据中创建可投放的细分受众，非常适合发现新客户。

将您的DMP视为研究部门——它研究您的理想客户是谁，以及在哪里能找到更多类似的人。

最适用于： 受众发现、相似人群（lookalike）投放以及拓展新客户群。

需求方平台（DSP）：广告采购员

DSP负责在多个广告交易平台上的实际广告购买和活动执行。它们利用来自DMP的受众数据，竞标能够触达您的目标客户的广告库存。

您的DSP就像您的采购部门——它知道在哪里购买广告位以及应该支付多少。

最适用于： 程序化广告、实时竞价以及跨多个渠道的广告活动执行。

客户数据平台（CDP）：客户体验经理

CDP专注于已知客户数据和在整个客户旅程中的个性化。与DMP处理匿名数据不同，CDP跟踪从首次访问到重复购买的已识别客户。

您的CDP就像您的客户服务部门——它了解每个客户的个性化需求，并量身定制他们的体验。

最适用于： 邮件个性化、客户生命周期管理以及跨渠道体验优化。

它们如何协同助力跨境电商成功

最有效的跨境电商广告策略，通常会整合这三个平台。您的CDP识别出您最佳客户及其特征，您的DMP在更广阔的市场中寻找相似的潜在客户，而您的DSP则高效执行广告活动以触达这两类人群。

真实案例： 您的CDP可能会揭示，在首次访问后48小时内购买的客户，其生命周期价值（LTV）高出3倍。您的DMP会利用这一洞察创建“快速决策者”受众细分，而您的DSP则会提高对这些高价值潜在客户的竞价。

现代的DTC（直接面向消费者）品牌使用的Meta广告平台，通常将DMP和DSP功能与AI优化相结合，从而消除了管理独立系统的复杂性，并通过集成优化带来卓越成效。这对于追求效率和效果的中国跨境卖家来说，无疑是提升竞争力的有效途径。

量化DMP在跨境电商中的表现

让我们来谈谈数据——因为再漂亮的仪表盘也无法支付账单，您需要具体的投资回报率（ROI）数据来证明您在广告技术上的投资是值得的。

对于愿意投资于适当数据管理的跨境电商企业来说，先进DMP实施所带来的性能提升并非仅仅是微小的增量，而是一种颠覆性的变革。

投放准确性：盈利能力的基础

与基础的人口统计学投放相比，机器学习增强型DMP能够将点击率（CTR）提高66.8%。这不仅仅意味着更多的点击，更重要的是，它触达的是那些真正会转化的人群。

当您的投放准确性提高近七成时，您的整个销售漏斗都会变得更加高效。更高质量的流量带来更好的转化率、更低的跳出率，最终带来利润更高的广告活动。

ROI和营收影响：核心效益

AI驱动的广告活动与手动优化的广告活动相比，能够带来高达**40%**的更高投资回报率。对于每月在广告上花费1万美元的跨境电商企业来说，这意味着每月额外增加4000美元的利润。

一年下来，这**40%**的改进意味着在相同的广告支出下，额外增加了4.8万美元的营收。这并非理论上的推测，而是分散投放与战略性数据管理之间可衡量的实际差距。

转化和获客指标：真实的性能提升

实施先进DMP策略的零售商，转化率提高了30%，获客成本降低了25%。如果您的当前转化率是2%，DMP优化可能将其提升至2.6%。

这个看似微小的变化对盈利能力产生了巨大的影响。在每月1万访客的基础上，转化率提高0.6%意味着额外增加了60位客户。如果您的平均订单价值（AOV）是100美元，那么每月将增加6000美元的营收。

长期价值创造：复合回报

更精准的投放带来的复合效应，会创造指数级的回报。数据显示，投资于先进数据管理的企业，在三年内每投入1美元可获得5.44美元的回报。

这不仅包括直接的广告改进，还包括增强的客户洞察，这些洞察可以改善产品开发、库存管理和客户留存策略。

业内建议： 除了即时转化指标，还要跟踪客户生命周期价值（CLV）的提升。DMP通常能提升客户质量，即使获客成本保持稳定，也能带来更高的CLV。

跨境电商成功案例：

以一个销售健身器材的Shopify店铺为例。在实施DMP之前，他们通过宽泛的“健身爱好者”受众投放，转化率为1.8%。在实施AI驱动的受众优化后，他们发现其最佳客户是“年龄在28-45岁、研究健身器材超过2周才购买的家庭健身房建设者”。

这一洞察使他们能够针对研究过程的不同阶段创建特定受众：

• 为早期研究者提供教育内容。
• 为活跃购物者提供对比指南。
• 为准备购买的潜在客户提供紧迫性优惠。

结果是，转化率跃升至3.2%，而每次获客成本下降了31%。更重要的是，这些被更精准定位的客户拥有高出40%的生命周期价值，因为他们是真正对产品类别感兴趣的用户。

面向2025年的隐私优先实施策略

在2025年，有**69%**的广告主表示，“饼干”的逐渐淘汰对业务影响大于《通用数据保护条例》（GDPR），因此，符合隐私法规的数据策略不再是可选项，而是跨境电商企业实现可持续增长的“生存法则”。

广告格局正在转向隐私优先的方法，但聪明的跨境电商企业发现，这为那些快速适应的企业创造了竞争优势。

GDPR和CCPA合规框架

您的DMP实施必须从一开始就包含健全的同意管理机制。这意味着要部署清晰的同意选择（opt-in）机制，维护详细的数据保留政策，并为改变主意的客户提供便捷的退出选择（opt-out）方式。

1. 同意管理设置： 获取数据收集和使用的明确许可。您的隐私声明应清楚解释客户数据如何改善他们的购物体验——当人们理解其益处时，他们更愿意给予同意。
2. 数据保留政策： 为不同类型的数据建立明确的时间线。行为数据可能保留24个月，而购买历史可能为了客户服务目的保留更长时间。自动化删除流程确保您不会存储不必要的、可能带来合规风险的数据。

后“饼干”时代的投放策略

第三方“饼干”的消亡正迫使广告主变得更具创造性并以客户为中心。这一转变实际上有利于那些愿意投资于第一方数据收集的跨境电商企业。

• 服务器端追踪实施： 与用户可以阻止的基于浏览器的追踪不同，服务器端系统直接从您的网站捕获转化数据并传输到广告平台。这种方法在尊重用户隐私偏好的同时，提供了更可靠的归因。
• 客户ID匹配： 将匿名网站访客与跨设备和会话的已知客户进行关联。当某人在移动设备上浏览您的产品，然后通过桌面设备购买时，适当的ID解析确保您将其理解为一次完整的客户旅程，而非两次独立的互动。
• 情境化投放增强： 侧重于内容相关性而非个人数据。您不再定位“25-35岁的女性”，而是定位那些正在阅读有关可持续时尚文章或浏览环保产品类别的人。这种方法通常能带来更好的效果，因为它捕捉了用户在当下兴趣点上的意图。

构建符合隐私规范的第一方数据

在隐私优先的世界中，基于邮件的受众构建成为您最有价值的资产。每一个邮件订阅者都代表着一个明确表示希望收到您信息的客户。这些受众可以用于相似人群投放、再营销以及跨平台广告活动优化。

**渐进式画像（Progressive Profiling）**允许您随着时间的推移逐步收集客户信息，而不是通过冗长的表单让新访客不堪重负。您可以从邮件地址开始，然后逐步请求额外的信息，以换取个性化的体验或独家优惠。

业内建议： 实施“数据价值交换”策略。清晰地告知客户他们分享信息将获得什么回报——独家折扣、新品抢先体验，或个性化的产品推荐。

Madgicx的隐私优势

像Madgicx这样由AI驱动的平台，通过使用先进的机器学习模型分析广告数据，在保持投放准确性的同时，尊重隐私法规。这些系统并非依赖侵入性追踪，而是分析广告活动表现模式，提供优化建议，而不损害用户隐私。

该平台的服务器端追踪能力确保了准确的转化衡量，同时赋予用户对其数据的控制权。这种方法使您的广告策略能够适应不断变化的隐私政策，并通常能比传统追踪方法带来更好的结果。

集成与实施指南

准备好连接所有数据点了吗？以下是您将分散数据转化为盈利广告活动、真正推动跨境电商业务发展的分步路线图。

技术设置要求

您的DMP集成始于一份全面的API集成清单。您需要连接您的Shopify店铺、邮件营销平台、客户服务工具和广告账户。

每个集成都需要特定的API密钥和权限，因此请制定系统性的方法，而不是试图同时连接所有内容。从您价值最高的数据源开始——通常是您的电商平台和邮件系统。

• Cookie同步过程： 确保您的DMP可以在不同的平台和设备上识别相同的用户。这一技术步骤对于准确归因和受众构建至关重要。您的实施团队将设置ID解析系统，将匿名的网站访客与数据库中已知的客户进行匹配。
• 数据质量验证： 实施自动化检查，以确保所有连接系统之间的数据准确性、完整性和一致性。糟糕的数据质量将损害您的整个投放策略，因此请投入时间打好这个基础。

不同规模企业的实施时间预期

中型跨境电商企业（年营收100万-5000万美元）通常需要1-2个月才能全面实施DMP。这包括初始设置、数据集成、受众创建和广告活动优化。较短的时间线反映了更简单的数据结构和较少的集成要求。

大型企业（年营收5000万美元以上）应计划3-6个月的实施时间。复杂的数据结构、多品牌组合以及广泛的集成要求会延长实施时间。然而，大型企业的实施由于规模优势，通常会带来更高的回报。

团队要求： 传统的DMP实施需要数据工程师、营销技术专家和广告活动经理。然而，像Madgicx这样由AI驱动的Meta广告平台，通过为通常需要专业知识的复杂任务提供优化建议，降低了技术要求。

常见的实施挑战与解决方案

数据同步问题经常在连接具有不同数据格式和更新频率的多个平台时出现。

• 解决方案： 建立清晰的数据映射协议，并在可能的情况下实施实时同步。定期审计确保数据的持续准确性。

受众匹配率问题发生在您的DMP无法成功将您的客户数据与广告平台受众匹配时。

• 解决方案： 通过收集多个标识符（邮件、电话、客户ID）并使用具有强大ID解析功能的平台来提高匹配率。

归因复杂性在客户在转化前与多个触点互动时增加。

• 解决方案： 实施多触点归因模型，为每次互动赋予适当的权重，而不是依赖低估漏斗上层活动的“最终点击归因”。

效果衡量设置要求在实施前建立基线指标，然后跟踪关键绩效指标的改进。关注直接影响业务成果的指标：客户获取成本（CAC）、广告投资回报率（ROAS）和客户生命周期价值（CLV）。

业内建议： 在全面推广DMP功能之前，先针对您最佳客户细分运行一个试点广告活动。这种方法让您可以在扩展之前验证设置并优化流程。

选择合适的实施伙伴

考虑那些将DMP功能与优化建议相结合的平台，以降低复杂性并提高结果。下一代广告技术解决方案通常比传统的企业DMP提供更好的效果，因为它们是专门为效果营销而非广泛的数据管理而设计的。

关键是找到一个符合您的技术能力和业务目标的解决方案。如果您缺乏广泛的技术资源，请优先选择具有内置优化和支持的平台，而不是试图构建需要持续维护的定制解决方案。

顶级DMP广告技术平台盘点

并非所有平台都尽善尽美——以下是如何在不被供应商营销话术迷惑的情况下，为您的跨境电商目标选择合适方案的指南。

Madgicx - AI驱动的Meta广告优化平台

Madgicx将DMP功能与AI驱动的Meta广告优化相结合，专为跨境电商企业设计。该平台分析受众数据并提供优化建议，帮助您识别最高转化率的客户，同时显著减少手动优化时间。

最适用于： 每月在Facebook和Instagram广告上花费1000-10万美元以上的跨境电商企业，寻求优化建议和受众洞察。

核心优势：

• AI驱动的受众优化能力
• 集成式的广告活动管理
• 符合隐私法规的追踪方案
• 降低了技术操作的复杂性

Adobe Audience Manager - 企业级综合解决方案

Adobe的平台提供广泛的数据管理功能，并与Adobe生态系统深度集成。它擅长处理大规模数据操作和复杂受众细分，适合拥有多样化营销渠道的大型企业。

最适用于： 拥有大量技术资源和多渠道广告策略，需要全面数据管理的大型企业。

核心优势：

• 全面的数据管理能力
• 企业级的处理规模
• 与Adobe生态系统深度融合
• 先进的受众细分工具

Lotame - 独立平台与灵活集成能力

Lotame提供平台无关的DMP服务，可与多个DSP和广告平台集成。其优势在于数据灵活性和自定义受众创建，适合使用多样化广告渠道的企业。

最适用于： 使用多个广告平台，需要灵活数据管理且不希望被供应商锁定的中型企业。

核心优势：

• 平台独立性强
• 灵活的集成选项
• 支持自定义受众创建
• 提供多渠道支持

The Trade Desk - 以程序化为核心，DMP深度集成

The Trade Desk将DSP和DMP功能相结合，服务于专注于展示广告、视频广告和联网电视等程序化广告渠道的企业。该平台擅长跨渠道广告活动优化。

最适用于： 拥有大量程序化广告预算，需要复杂跨渠道投放和优化的大型企业。

核心优势：

• 程序化广告的专业能力
• 卓越的跨渠道优化
• 先进的竞价算法模型
• 全面的数据报告功能

Oracle BlueKai - 为大型广告主提供数据丰富的平台

Oracle的平台提供广泛的第三方数据访问，并结合强大的第一方数据管理。它专为需要在多个渠道获取全面受众洞察的大型广告主设计。

最适用于： 具有复杂数据需求，并在多个渠道和市场拥有大量广告预算的企业。

核心优势：

• 广阔的数据市场资源
• 企业级的基础设施支持
• 全球数据覆盖范围广
• 先进的数据分析能力

跨境电商成功的选择标准

预算考量不仅应包括平台成本，还应考虑实施时间、所需技术资源和持续管理费用。将多种功能集于一体的分析平台，通常比单一功能的解决方案能带来更好的投资回报。

技术要求因平台而异。评估选项时，请考虑您团队的能力和可用资源。需要大量技术实施的平台可能不适合没有专门工程资源的跨境企业。

集成需求取决于您当前的技**术栈和广告渠道。优先选择能与您现有工具无缝集成的平台，而不是要求全面系统改造的方案。

支持级别在实施和持续优化期间至关重要。寻找那些不仅提供技术支持，还能提供战略指导的平台，尤其是在您刚开始涉足复杂数据管理时。

业内建议： 在承诺长期合同之前，申请试用或试点项目，用您的实际数据测试平台功能。实际测试比演示更能揭示集成挑战和性能潜力。

常见问题解答

跨境电商店铺DMP实施需要多长时间？

实施时间因业务复杂性和所选平台而异。中小型跨境电商企业通常需要1-2个月才能全面实施，包括数据集成、受众创建和广告活动优化。大型企业由于复杂的数据结构和广泛的集成要求，应计划3-6个月。像Madgicx这样由AI驱动的平台，通常通过提供优化建议和技术设置帮助来缩短实施时间。

关键是从您价值最高的数据源开始，并逐步扩展集成，而不是试图同时连接所有内容。

DMP集成的实际预算是多少？

DMP的成本从每月1000美元到10000美元以上不等，具体取决于数据量、平台复杂性和所需的集成。企业级解决方案通常起价每月5000美元以上，而专为跨境电商设计的AI驱动平台通常以较低的价格提供全面的功能。

请将实施成本（通常是月费的2-5倍）和持续管理资源考虑在内。大多数企业在正确实施后，会在3-6个月内看到积极的投资回报。

预算细分示例： 一个年营收500万美元的跨境电商企业，每月可能在DMP功能上花费2000-5000美元，实施成本约为10000-15000美元。

DMP可以在没有第三方“饼干”的情况下工作吗？

是的，现代DMP正在通过第一方数据策略、服务器端追踪和情境化投放来适应隐私优先的环境。最有效的方法侧重于基于邮件的受众构建、渐进式画像以及不依赖侵入性追踪的AI驱动优化。

具有强大第一方数据功能的平台通常比传统的基于“饼干”的系统提供更好的结果，因为它们专注于实际的客户行为而非推断的兴趣。

关键是建立健全的第一方数据收集流程，以向客户提供价值，从而换取他们的信息。

我如何衡量DMP的成功？

关键指标包括投放准确性（点击率提高）、转化率提升、客户获取成本降低和整体广告投资回报率。在实施前建立基线测量，然后跟踪30天、60天和90天期间的改进。

关注业务成果而非表面指标——获客成本降低**25%**比增加曝光量更重要。除了即时转化指标外，还要跟踪客户生命周期价值的提升，因为DMP通常能提升客户质量。

成功基准： 在90天内，寻找投放准确性提高20-40%、转化率提高15-30%以及客户获取成本降低20-35%的表现。

我需要技术专长来管理DMP吗？

传统的DMP需要大量技术专长来进行设置、维护和优化。然而，专为跨境电商设计的AI驱动平台通常为传统上需要数据科学家和营销技术专家才能完成的复杂任务提供优化建议。

在选择平台时，请考虑您团队的能力——具有内置优化和支持的解决方案通常能为没有大量技术资源的跨境企业带来更好的结果。

如果您缺乏技术专长，请优先选择在实施和持续优化期间提供托管服务或全面支持的平台。

将您的跨境电商数据转化为盈利增长

从分散的客户数据到盈利的广告投放，这不仅仅是技术问题，更是要深入了解您的客户，从而找到更多与他们相似的潜在消费者。

DMP将客户数据集中化，能够带来**66.8%**的更高投放准确性，将盲目猜测转化为战略性的精准定位。当您清楚知道谁在购买您的产品以及购买原因时，您的每一分广告投入都将更有效地找到相似的高意向潜在客户。

AI驱动的平台通过优化建议，无需人工干预即可持续改进广告活动表现，从而实现**40%**的更高投资回报率。这不仅仅是效率的提升，更是在减少广告活动管理时间的同时，实现盈利性增长。

隐私优先的策略确保了随着广告格局的不断演变，您的业务能够长期可持续发展。那些投资于第一方数据收集和AI驱动优化的企业，正在构建竞争优势，这些优势将随着时间的推移而不断增强，而非被时代淘汰。

从现在开始，审计您当前的数据来源，识别集成机会。考虑像Madgicx这样提供优化建议并带来可衡量结果的AI驱动平台。问题不在于您是否需要更好的数据管理，而在于您能否在竞争对手之前实施它。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/dmp-converts-30-more-saves-25-cac.html