当然，各个行业由于自身业务特点的不同，对客户生命周期的划分也会有一些差别，快消和零售行业通常用 AIPL 来划分用户生命周期的各个阶段 ( Awareness、Interest、Purchase、Loyalty ) ，某些具有自身 APP 需要运营的行业 ( 例如金融 / 游戏等 ) 可能就用 AAARRR 来划分客户的生命周期 ( Awareness、Acquisition、Activation、Retention、Refer ) 。
而且不同行业对于同样一个指标，例如购买指标，由于自身业态的不同，有的是纯线上自有..产生购买的，有的是 O2O 结合的，有的是需要引流到第三方..的等等，都需要结合不同的情况进行数据的收集和计算加工呈现。有的用一方数据加二方数据可以支持，有的还要和第三方数据 ( 例如第三方电商、社交等数据 ) 进行打通才能呈现。
所以说，对消费者分群的落地非常考验 DMP 供应商的数据采集，打通及整合能力。
用户生命周期进行精细化管理后，可以支持各个场景的应用。例如：在用户生活时刻阶段，通过新闻门户、视频网站等媒介渠道，，将娱乐、生活、生活、房产等信息感染给用户。一旦用户产生购买欲望，就会开始寻求挑选技巧信息 ; 这时候，DMP 通过媒体测评、百度贴吧、相关论坛向用户推送注意事项、手续流程等内容，继续激发消费者的兴趣。
当用户开始寻找购买渠道和具体产品，则可以利用搜索广告、百度知道、论坛等形式，推送风险低、口碑好、选择多的交易..，以及产品价格、级别等关键信息，引导用户自主进行价值比较，完成具体购买行为。
当然，后续体验时刻还涉及到产品保养维修、评价传播等环节，DMP 同样可以继续借助核心媒介渠道，满足用户保养、售后体验等需求。
在多方收集整理并洞察了用户数据之后，
DMP 能够带来什么价值 ?
