數字營銷時代，如何讓用戶數據“點石成金”？
所謂“CDP魔法”，在很大程度上依賴于企業的數據基礎建設、戰略規劃，以及業務人員對市場的理解。CDP能否刺激增長并非技術問題，而是業務問題。
數字營銷時代，用戶數據是企業的核心資產。在人口紅利趨緩、公域流量成本增高的背景下，如何提升復購和轉化率，驅動越來越多的企業關注用戶數據的價值，由此推動了CDP（customer data platform 客戶數據平臺）的C位出道。
2013年，美國人工智能專家David Raab首次提出CDP的概念，將其定義為：一個營銷人員管理的系統，能夠構建一致、持久的客戶數據庫，并且易于被外部系統訪問。2017年前后，CDP在國內亮相，旨在打通數據孤島，形成360度客戶洞察，從而幫助企業實現客戶全生命周期運營。
面對CDP這個舶來品、Martech界的新寵，一些企業在躍躍欲試的同時，也在觀望：我的企業適合上CDP嗎？CDP能為企業帶來哪些價值？接下來，我們就大眾關心的九個核心問題展開探討。
根據 Gartner 的定義，CDP是企業統一整合來自營銷或其他渠道的客戶數據營銷系統，以實現客戶建模、設計營銷活動、提升營銷活動、提升營銷效率和優化客戶體驗的目標。
據公開資料整理
“CDP本質上是一個管理體系，而不是一個營銷工具。”紛析智庫在《2021品牌CDP與營銷數字化轉型報告》中指出，“CDP扮演了三個角色：消費者的數據資產積累、數據應用的使能器、私域運營的數據中樞。更具體地講，包含四個核心應用場景：數據管理、消費者洞察、后鏈路運營和前鏈路投放。與以往沒有CDP的支撐相比，CDP顯著提升了企業在全鏈路的營銷價值。”
1）構建組織“客戶數據中臺”：對于用戶觸點較多的企業，數據存儲于多個第三方平臺，可能會遇到不方便實時調用，不能充分賦能前端業務的情況。這些零散的數據來自于線下、企業內部系統、第一方數據（自有觸點數據）、第二方數據（合作系統回傳企業賬號的數據）、第三方數據（如DMP）、外部工具產生的數據等等。CDP的理念在于聚合這些數據，讓用戶數據回到企業手中，掌握數據自主權。就組織內部而言，則可以改善部門間數據流通不暢的情況，打破數據孤島。
2）實現客戶全生命周期管理：剛剛接觸品牌的新客戶，如何將其轉化成會員？購買過一次商品，但遲遲沒有二次下單的客戶，如何通過歷史交互行為挖掘出其想要購買的商品？只有當企業了解不同階段的客戶的具體情況時，才能提供相應的轉化和刺激，促成客戶從一個生命周期階段向另一個生命周期階段的躍遷。通過整合全渠道數據、營銷自動化兩個核心能力，CDP可以幫助企業了解客戶所處的生命周期階段，結合場景有針對性地自動產出溝通SOP。
3）解決業務人員操作難題：和BI不同，CDP是圍繞業務人員的數據管理系統。以往為了精準輸出”人群包“，需要專業人士進行建模，建模之后才能用于分析，中間需要花費較長時間。如果模型不對，可能還要重新建數據。CDP則提供了簡便的方法或工具，讓一線業務人員也能操作，從而加快企業的商業節奏。
就行業或服務群體而言，CDP并沒有什么特定的限制，因為數字化運營已經成為全行業共性的需求。
當然，每個企業的數字化程度不同。復購率較高的零售行業，獲客成本較高、售后服務比重大的汽車行業等，他們對CDP的需求會更迫切，同時也是目前CDP的主要使用者。一些初創企業可能會問，如果數據積累量還不夠，或者數據管理還沒有形成規范，是不是意味著還沒到用CDP的時候，是不是可以等數據多一些的時候再用？對此，企業則需要從未來的數據遷移成本和業務需求等方面綜合考慮。
“CDP是企業數字化管理的必經之路。”從事技術市場營銷顧問的業內人士表示，“一般來說，建CDP的決策都是自上而下的，這個過程對企業來說是痛苦的，卻是值得的。無論企業是否有歷史數據，只要做好準備，任何時間都可以開始建CDP。”
與此同時，也有觀點認為，企業運行CDP有一個大前提，即自身要有一個比較完善的客戶消費或業務運行的渠道（如：自有品牌的APP），類似于從購買到配送的鏈路。在這個前提下，CDP才能更好地發揮效用。
CDP、DMP、CRM、SCRM差異（圖片來源：紛析智庫《2021年品牌CDP與營銷數字化轉型報告》）
CRM管理的數據以交易類為主，重在銷售側，對營銷人員來說，一些潛客沒有囊括進去。DMP的數據來源于第三方平臺，偏向廣告投放，數據匿名化，主要呈現群體特征，精細化程度不夠。在私域運營中常被提起的SCRM，是承接CDP完成營銷動作的工具，并非數據管理系統，且僅限于社交媒體。
相比CRM、DMP、SCRM，CDP的用戶觸點比較多，更關注個體數據，有利于業務人員對用戶形成全面深入的洞察。
關于技術方面的硬指標，一看傳統的數據治理能力，二看服務商的工具是否成熟。具體而言，中小企業客戶的共性在于運營客戶的第三方平臺較多。CDP能否快速連接各個不同的渠道，能否根據業務場景的變化進行靈活調整，是此類用戶在選擇服務商時的關注點。
比技術層面更為重要的是，服務商是否熟悉相關行業的業務。不同行業對處理客戶數據的流程方法不同。CDP并不是一個完全的通用品，它有一部分通用能力，但真正和業務對接以后，還有企業個性化的部分。如果想要通過數據持續分析出更好的報表，獲得更專業的業務指導意見，服務商必須熟悉這個領域。
價格方面，產品型CDP在十幾萬到幾十萬之間，定制化程度較高的CDP則從幾百萬到幾千萬不等，選擇何種類型要看企業的業務體量和需求。
搭建前：
第一，確定CDP的目標。
第二，統籌項目組成員，讓員工從各自的業務領域提出需求。
第三，對歷史數據進行通盤了解。數據分析效果在很大程度上取決于數據質量，只有把前期工作做好，才能取得良好的效果。
第四，確定1-2個使用場景。這一環節決定了CDP能否在實際應用中發揮作用。
搭建中：
CIO/CTO參與架構設計，一線人員提供具體業務支持（如標簽設計），服務商結合企業需求提供咨詢服務并具體執行。
搭建后：
服務商進行使用方法培訓，就應用場景進行試運行。
CDP投入使用后，企業還需定期根據實際業務情況做出調整、迭代，以期讓營銷越來越精準。
目前，CDP在國內仍處于初期發展階段，外界仍對其缺乏一定程度的了解。有些企業可能會問，搭建這樣一個數據管理平臺的難度究竟在哪？
目前，許多企業并不僅僅把業務綁定在單一平臺，而是多個平臺。因此，CDP需要和不同的平臺對接，如何將各平臺之間的數據進行融合處理是一大難點。但目前國內API的生態環境還不夠開放，“數據安全法”也對客戶的數據進行了使用范圍的保護。
此外，CDP的使用需要配套數據化運營理念。盡管國內數字化轉型的進程在疫情的驅動下加速，但相關運營人才儲備仍然不足，這些因素都為CDP的發展帶來了一定的挑戰。
CDP是一個工具，不是一劑靈藥，認為用上CDP就能立竿見影是一個錯誤的認知。本質上，CDP是數據管理系統，核心在于優化數據結構，加快檢索速度。要想達到營銷自動化的效果，還需緊密配合數據分析等應用。
由于各個企業的業務需求不同，每一個CDP都會有一定程度的個性化部分。因此，CDP的效果還取決于企業對自身的理解，業務、IT人員以及服務商的協同。這也是有些企業在用過CDP之后，感覺短時間內沒有對業務起到實質性幫助的原因。數據、業務理解、協作，三者缺一不可。只有企業真正具備駕馭CDP的能力，才能更好地發揮其作用。
值得注意的是，企業需要明確一點，CDP的根本目的并不在于短期ROI的提升，更重要的是長遠的戰略規劃和價值提升。從時間上看，從搭建到后期維護、迭代，需要一個長時間的過程，一般在6個月到1年不等。當然，這也是讓CDP日益完善的過程，企業需要對CDP的運營持續投入。
