[零售] CDP - Customer Data Platform 解决方案

Oct 6, 2021 · 2 min read · CDP Retail ·

什么是CDP （Customer Data Platform)

定义1：《第三次零售革命》一书指出，零售业在过去50年已经历了两次革命，第一次是沃尔玛发起的连锁商店革命，第二次是亚马逊发起的电商革命。今天，数字化正在撑起零售业的第三次革命——用新的工具，新的管理，重构“人-货-场”，客户数据分析正在彻底改变商业世界。客户数据平台（CDP）是营销人员和客户体验专业人士用来了解组织客户并跨营销、销售和服务渠道扩展个性化体验的预建技术。基本上，通过结合多个数据来源（第1方数据和第三方数据），公司和营销团队现在可以利用机器学习在不久的将来获得可操作的洞察力和潜在水平的营销自动化能力。

定义2：

一种为所有客户、他们的属性和数据创建持久、统一的记录的软件。一个好的CDP应该既可以轻松地与您的现有数据集成，又可以轻松检索它存储的数据。CDP在个人层面构建**客户的完整图像。**它从多个来源和系统收集第三方客户数据（交易、行为、人口统计），并将这些信息链接到创建这些信息的客户。

创建一个360度的客户配置文件，也称为单个客户视图，然后第三方工具或内置营销自动化工具（选中独立CDP与CDXP）可用于执行营销活动并分析其性能。

定义3：虽然供应商对该术语的定义可能有所不同，但据CDP研究所称，“客户数据平台是打包的软件，可以创建一个持久、统一的客户数据库，其他系统可以访问。”这项技术有时被称为消费者数据平台，它将来自广泛来源的第一方和第三方客户数据统一到跨设备和渠道的客户单一、全面的视图中。这些客户档案可以以营销人员友好的方式为所有客户互动的洞察力、智能和协调互动提供动力。 CDP软件与其他当前的营销系统（如CRM或DMP）具有类似的功能。然而，CDP营销系统从多个来源获取数据并存储已识别客户的数据。

CDP 逻辑架构设计

CDP 核心功能

开箱即用（所有客户数据都井然有序，可供立即使用）
单个客户360度视图（使用CDP收集和组织的数据通过每个用户的个人数据配置文件进行可视化。由于所有客户数据都位于一个中心位置，因此可以360度的客户视图。）
客户数据统一（来自多个在线和离线来源的不一致数据被组合在一起，以创建一个统一的单一客户视图）
第三方数据的可访问性（CDP系统应该支持从广告技术和广告系列交付的第三方系统导入，并支持客户Profile自动关联， 营销自动化成功最具挑战性的障碍是组织各种营销系统之间的数据集成。）
客户分析（描述性，诊断性和预测性）
自动化编排（包括多渠道广告系列客户旅程自动化）
方便的与其他系统集成(删除对IT的依赖

CDP 如何实现全渠道客户体验？

** 数据联邦。** CDP通过确保客户体验利益相关者始终能够访问干净的，统一的、最新的客户配置文件来提高运营效率。
** 数据驱动的见解。**CDP是有用的大脑，从所有营销、CX和商业系统中收集客户互动，以分析客户的需求并预测他们的下一步最佳行动。
** 购买旅程设计、编排和测量。**CDP使利益相关者能够设计全渠道、全自动化的旅程，根据客户的偏好和广告系列性能动态调整消息发送的渠道、内容和时间。

**全渠道执行。

最后，CDP带来了数百个实时数据连接器来激活这些旅程、受众，并提供营销、商业和CX渠道中的最后一英里执行工具。

CDP 核心

CDP的另一个特点是全渠道整合，核心是身份识别与合并。而CRM系统不强调这些，也不对原始数据进行加工、抽象与归纳。关于CDP大家用的比较多数据加工是画像，我们认为具体表现为三大类：第一大类是标签，这是最常见的画像表现形式；第二大类是生命周期阶段，一个消费者对于这个品牌，他处于整个生命周期的什么阶段，是一个潜客，新会员还是老客户等；第三大类是消费者全生命周价值customer-lifetime-value（CLV），客户生命周期的价值，可以从不同的维度量化。总之，数据源都是原始数据，但是CDP要加工成画像类的数据，标签、CLV等。这些是CDP与传统的CRM在静态的数据管理方面的不同。

有了数据就要应用，CDP本身可以包括一部分基础的数据应用。第一个就是分析，对已有数据分析，有的CDP本身就具备数据分析能力，还可以再往上建BI系统或者第三方分析系统，来消费CDP的数据。第二类是segmentation，对人群进行分层分区，比如把人群圈出来，名单导出来，再输送到其他的应用。还有一种方式是分区分层是别的应用做的，CDP来提数据的接口。第三类相对来说更先进一点，就是做recommendation（匹配），比较常见的是“人”跟沟通内容、产品、权益的匹配，目前国内比较主流的CDP中没有还没有这一块，我们（Convertlab）公司的产品已经规划这些，2019年也会增加大量的recommendation功能，技术基础是基于机器学习的数据挖掘。对于那些数据量比较大质量比较好的企业，例如零售企业就很适合这个东西。这样的话CDP就更智能了，它把人的特征刻画出来，还顺带着解决了这个人对应的最佳的匹配，推荐的内容、商品、权益是什么。这个从一个大的角度来看待CDP。

CDP有两个特点，一个是完全聚焦在consumer或者customer这个点上，不做多余的数据的管理和处理。第二个非常营销导向，目的性很强，可能有些企业一上来就建立一个大数据项目，或者叫大数据平台、数仓、DMP 等是多目的性的。现在行业有一种情况就是，很多企业说我后面会有很多应用，但是现在不知道这个应用是什么，现在先把这个数据平台建立起来。这个是比较偏IT基础建设的思维的。我比较建议从CDP入手，目的明确，在原始数据范围上相对小点，而在某些角度上很有深度，容易快速支撑业务场景，形成业务价值。

CDP 流程

客户数据平台系统通过以下方式做到这一点：

从所有第一方和第三方数据源收集客户身份和实时交互数据（通过预建数据连接器）
将它们拼接在一起并删除重复项，为每位客户形成一个单一的持久历史记录
通过单一视图用户界面增强营销人员和其他业务专业人士的能力，通过分析每个客户、细分受众并获得个性化的客户洞察力，并预测下一步最佳行动，以促进客户关系和购买。
启用所有营销工作、客户体验和商业渠道（包括测试设计和测量）的1:1个性化营销旅程的自动编排

CDP 不是什么

由于其通用名称，真正的CDP有时会与其他技术混淆。以下是常见误解的示例：

**它不是一个数据管理平台（DMP），**旨在为匿名个人规划和管理在第三方网站（如espn.com）、搜索平台（如google.com）和社交平台（如twitter.com）上进行的付费数字广告营销平台。了解更多关于CDP和CDP之间的区别。这里是DMP。
它不是一个数字事件分发平台——它旨在让IT组织在数字事件发生后将数据从一种技术传输到另一种技术（例如，在创建新内容后，触发内容管理系统到工作流程管理工具的内容ID，或触发沮丧的客户刚刚向呼叫中心投诉的ESP）
它不是一个数字个性化引擎——旨在个性化组织第一方网站上的用户体验。
**它不是一个主数据管理平台（MDM），**它专为大型多渠道企业中的IT组织设计，旨在将客户身份（仅限PII）解析为单个黄金身份（然后可以用作CDP的输入）。
**它不是一个多渠道营销中心（MMH），**旨在管理和交付电子邮件、社交、文本和推送渠道中的营销活动（注意：它们有时被称为营销云）。
**它不是一个客户关系管理工具（CRM系统），**它旨在作为销售和服务工具来记录直接的客户互动（例如客户投诉、产品报价、客户问题）和更新基本客户信息（例如姓名、电话、电子邮件）。查看我们关于CDP与CRM的博客，了解有关关键差异的更多信息。
它不是一个数据湖——它专为IT组织设计，用于存储任何类型的企业数据（例如财务、产品、存储、服务、交易、人力资源、客户、营销），以支持企业分析和数据科学。数据只能通过编程语言（例如SQL、Python、R、Java）访问。

CDP 与 CRM区别

CRM是传统的静态管理客户档案，特点是单一渠道管理，没有多渠道整合，在自动营销等实时运营上也有明显短板。比如零售行业，很多的CRM是在线下交易场景使用的。另外大部分CRM没有数据加工的概念，只是把原始数据放在这里，最大加工也只是常见的商业的分析，常见的业务报告、报表，没有深度分析和加工的能力。

CDP是CRM的延伸，是整个消费者环境数字化带来的更多可能性与变化。**第一，它可以从全渠道获得数据，做基于身份识别与合并的全渠道数据的管理。第二，它有很明显的数据加工能力。不只把数据聚合进来，也有数据加工。第三，它有非常明确的营销导向。**CDP本身拥有消费者洞察的价值， CDP结合营销应用，可以发挥更广泛的价值。

在比较数据收集软件时，很容易不知所措。有很多类似的首字母缩略词，看起来几乎相同的产品描述，以及关于哪个程序最适合您需求的大量声明。

您可能遇到过客户关系软件（CRM）、客户数据平台（CDP）和数据管理平台（DMP）。虽然他们的功能听起来可能相似，但了解它们之间的区别很重要，这样您就可以评估供应商并选择适合您业务需求的产品。

CDP vs DMP vs CRM：表格说明

**整体客户数据：**平台是否结合了来自所有可用来源（行为、人口统计、个人、交易、设备等）的客户数据？
**持久客户配置文件：**平台是否长期保留客户数据？
**打包系统：**该平台可以作为现成的软件存在吗？
**实时功能：**平台是否实时更新数据，以便对更改做出快速反应？
**开放平台：**将数据输入平台简单吗？与其他服务共享来自平台的数据容易吗？
**跨渠道个性化：**该平台是否允许跨不同客户接触点对消息进行个性化设置？
**仅匿名数据：**DMP按设计与匿名客户数据一起工作。客户关系管理和CDP与已识别的客户合作，并允许单个客户的粒度视图。
**身份解决方案：**该平台是否允许您在匿名访问者同意后将他们的行为与他们联系起来？该平台是否识别跨设备的客户？
**数据优先级 – 第一方：**平台主要处理来自第一方来源的数据吗？
**数据优先级 – 第三方：**平台主要处理来自第三方来源的数据吗？
**需要IT支持：**软件的日常操作是否需要IT的支持？

CDP 挑战

鉴于市场动态的最新变化，CDP趋势最近加快了。

新冠疫情后的数字转型——数字渠道在营销组合中的重要性大大增加了。这导致对管理跨自有和付费数字渠道的潜在客户互动的需求增加。
第三方cookie的死亡——鉴于数据隐私问题，跨关键浏览器对第三方cookie的支持一直在下降。基于cookie的旧定位广告平台方式不再可靠。早些时候，您可以在任何广告平台上选择受众（cookie列表）并锁定他们。现在，由于关键浏览器不再支持这些cookie，此选项不那么可靠。公司需要依赖自己的cookie（第一方数据）。简而言之，CDP可以使用第一方cookie跟踪、存储和营销客户。
对智能交互的渴望——公司希望利用人工智能的力量与客户进行智能互动。他们渴望存储每个互动，跨渠道加入，并将其用于智能干预。

CDP 收益

“如果营销人员没有办法持续了解客户的需求，个性化是不可能的。建立集中的客户数据平台（CDP）来统一来自跨渠道的付费和自有数据对这些努力至关重要。” From: 麦肯锡

客户数据平台是营销技术的下一代技术，使业务用户和分析人员能够利用所有可用数据和见解，使每个客户参与并发挥作用。CDP 能够整合数据筒仓，创建客户360度视图，并实现客户数据访问的民主化，以实现营销、销售和服务渠道之间的个性化互动。最终，CDP数据使营销人员和客户体验专业人士能够通过整合数据筒仓和创建真实的客户互动为客户提供实时个性化体验。

增量创收——通过提供对客户行为和内容偏好的有意义的洞察力，CDP使营销人员能够发现新机会并迅速采取行动。
节省营销成本——通过利用CDP的客户智能，营销人员可以通过抑制和优化策略降低营销成本。
提高运营效率——通过以统一的视角将客户数据集成并授权业务专业人员的自助运营，CDP消除了技术和业务团队之间的运营瓶颈。

收益2：将CDP纳入组织的营销工作流程可以建立更好的客户关系，同时与当前系统无缝集成。CDP提供了一系列简单的CRM或DMP无法复制的好处，包括：

获得客户的单一视图

CDP通过创建协作工作环境来提高生产力，从而缓解与其他软件一起发现的数据隔离问题或数据孤岛。该平台统一了跨多个系统的客户配置文件，为公司提供单一、全面的客户概述。它以前所未有的规模从各种来源构建配置文件的能力可以为组织内的不同部门以可用的格式构建信息。

发现新的见解和细分

准确性是开展有效营销活动的关键，凭借数据量巨大，破译收集的数据是否可信可能具有挑战性。了解CDP数据来自来源，可以给公司建立可操作营销策略所需的信心。 CDP数据通过与网站、社交媒体和订阅者的互动直接从客户那里提取信息。它通过从像素和其他类似跟踪软件收集数据来做到这一点。

协调个性化的实时客户互动

CDP平台为客户提供增强的个性化，从而提高客户的终身价值。该平台可以利用统一的客户配置文件来提供个性化建议，如下一个最佳报价，并帮助指导客户旅程。CDP还捕获了更准确的重复购买量。统一配置文件不仅有助于客户互动，还可以告诉您哪些营销活动和互动类型对销售的影响最大。您可以通过付费和直接渠道识别的访问次数越多，您就越能分辨出什么有效。然而，要真正了解是什么驱动了首次购买，您可能需要其他解决方案，如干净的房间，特别是在面临数据和隐私挑战的情况下。

为什么客户数据很重要

今天的客户对公司寄予厚望。他们体验过良好的个性化服务，如果您想保留他们的业务，您需要提供。跨渠道一致的客户体验、适当的建议、量身定制的沟通：对于当今的客户来说，这些是必要的。

很少有公司能够真正提供这些经验。但如果你不能满足客户更高的期望，你就会有问题。如果客户认为你不在乎他们，他们会把生意带到其他地方——他们不会再回来了。争取这些客户回来的斗争将比一开始就让他们的业务困难得多。

这就是为什么拥有维护良好、可访问和有洞察力的客户数据如此重要。现在，一个好的CDP使这成为可能。这只是获得正确数据的问题。

首先，消费者希望组织在互动时提供相关体验，客户数据是使组织能够识别每个消费者最看重的参与类型的最重要因素。其次，这不仅仅是体验最重要的，还包括无论客户通过哪个渠道互动，都能为客户提供无缝体验。因此，如果他们昨晚在网站上，但今天打电话到呼叫中心，代理应该可以访问消费者昨晚在网站上遇到的任何挫折感，以便快速为他们的问题提供帮助。消费者不应该每次与新渠道/人员互动时都重新解释他们过去的行为。客户数据之所以重要，最后一个原因是营销成本高昂，客户数据可帮助您衡量哪些类型的媒体提供的投资回报率最高（例如显示广告、电子邮件、直邮等）。

CDP 所涉及的用户类型

**营销人员：**了解市场并为CDP推荐业务定制用例的人。
**分析人员：**知道如何处理数据，知道如何在自定义仪表板中跟踪什么，如何分析A/B测试，并可以向营销团队报告结果的人。
**IT人员：**在CDP的实施阶段帮助支持营销人员的人，并可以帮助管理使用webhooks、在Web上部署建议、设置电子邮件、帮助集成等任务。了解HTML、CSS和Javascript也有助于构建强大的Weblayer。

CDP 所管理的客户数据类型

PII信息——个人客户信息，如姓名、地址、电话、电子邮件等（相反，对于匿名用户，CDP将存储设备ID或cookie ID）
广告系列和客户参与信息——反映客户收到的广告系列、其中的参与度以及营销、广告、销售和支持渠道之间的其他互动数据的数据
交易信息——示例包括购买的产品、交易渠道、购买价格、使用的折扣
指标和分数——示例包括客户健康分数、平均点击率、客户忠诚度状态、生命周期价值
人口或公司信息——示例包括居住类型、估计收入、公司类型、公司行业、员工人数
CSAT数据——示例包括调查和与客户支持合作伙伴互动的满意度评分

CDP 所涉及的数据类型

第一方数据：这是您拥有的最有价值的数据。这是您的消费者互动历史，以及他们在此过程中给您留下的提示。它告诉你有人买了什么，是什么导致他们参与（或忽视）你的品牌，整体满意度。改进这一点不仅仅是数据管理和将多个配置文件链接在一起的练习。添加在客户未登录您的网站或访问您的商店时识别客户的能力，可以解锁巨大的洞察力，并帮助提高您的营销效率。
第二方数据：这是其他人的第一方数据，是拥有自己的消费者数据的次佳选择。它通过战略伙伴关系或在可以仔细控制权限和可识别信息级别的环境中共享。想想航空公司与酒店共享数据，以锁定已知旅客或调整房价。或者零售商及其信用卡公司共享忠诚度计划数据。
第三方数据：这是跨多个来源收集的汇总数据。数据的准确性可以非常准确。通常，人口统计和交易数据是最有价值的第三方数据类型。由于准确性的考虑，通常基于推断的利益数据可能不那么有价值。声明的数据也是如此，因为它不如观察某人反复参与以及随着时间的推移而变化的准确性。
零方数据：这是一个更新的类别，但这是消费者告诉我们他们感兴趣或不感兴趣的事情。它基本上是第一方数据的一个特殊类别，处于渐进式分析与消费者隐私和同意的交汇点。收集此类数据并将其应用于客户旅程的能力可以帮助品牌增加一层个性化和相关性。

另外数据：在零售行业历史数据的庞大和速度很难理解，并压倒了传统的数据库软件。然而，CDP是专门为管理这种数据流而构建的。 CDP收集此类数据的最可靠方法是通过自己的SDK，但大多数CDP也可以通过JSON或批量ETL传输从其他系统摄取数据。 CDP可以使用的数据类型包括：

**事件：**用户在网站、应用程序或移动浏览器上的会话中的行为所产生的行为数据。
**客户属性：**包括姓名、地址、联系方式、生日等。高级CDP还可以存储机器学习驱动的预测，例如购买的可能性。
**交易数据：**从电子商务或POS系统购买、退货和其他信息。
**广告系列指标：**广告系列的参与度、覆盖范围、印象和其他指标。
**客户服务数据：**实时聊天数据、互动次数和长度、频率、NPS分数、来自CRM系统的其他数据。

CDP 如何利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和其他预测分析？

CDP以四种方式使用高级分析：

提供算法身份解析方法来重复客户配置文件
为营销人员提供预建分析模型，以提高上市速度（例如倾向模型、搅拌模型、外观相似模型、聚类模型）
为营销人员提供组织自制模型分数的集成，以获得洞察力、进行细分和扩展个性化
提供使用统计方法来测量活动升力的算法性能测量方法

CDP通过将原始、不同的客户数据收集到单个客户视图中，完成大多数或全部为预测分析准备数据的艰苦工作。营销人员可以立即应用预构建的预测算法，数据科学家可以专注于构建新的算法，而不是他们花在争吵数据上的时间的50%以上。

为什么使用 Apache Unomi

销售人员在确定目标市场中客户的需求和兴趣方面面临着越来越多的挑战。虽然关于人们兴趣和购买习惯的信息比历史上任何其他时间点都多，但这些数据往往分布在多个平台和位置。从营销人员的角度来看，如果这些数据集中存储，工作就会变得容易得多。已经出现了客户数据平台 (CDP) 来处理这个问题。通过CDP平台，可以收集数据，跟踪用户，并将信息存储在公共数据库或 API 中。然而，与此同时，公众对其隐私及其信息的使用方式的合理担忧迅速增加。

最新新出现的法规，例如欧洲的 GDPR，以及美国各州的其他几项法律，都要求软件赋予用户不被跟踪的权利，至少在可识别的层面上是这样。最近的裁决要求应允许个人将其个人信息保密。

Apache Unomi 是一个开源 CDP，旨在解决这两个问题。它使营销人员能够在一个中心位置存储来自多个位置的客户信息，同时包含一些内置的匿名功能，可以保护消费者的隐私。不仅可以使用大量数据，而且可以确保数据与从中获取数据的个人保持分离。直销人员在确定目标市场中客户的需求和兴趣方面面临着越来越多的挑战。虽然关于人们兴趣和购买习惯的信息比历史上任何其他时间点都多，但这些数据往往分布在多个平台和位置。从营销人员的角度来看，如果这些数据集中存储，工作就会变得容易得多。已经出现了客户数据平台 (CDP) 来处理这个问题。可以收集数据，跟踪用户，并将信息存储在公共数据库或 API 中。然而，与此同时，公众对其隐私及其信息的使用方式的合理担忧迅速增加。新法规，例如欧洲的 GDPR，以及美国各州的其他几项法律，都要求软件赋予用户不被跟踪的权利，至少在可识别的层面上是这样。最近的裁决要求应允许个人将其个人信息保密。 Apache Unomi 是一个开源 CDP，旨在解决这两个问题。它使营销人员能够在一个中心位置存储来自多个位置的客户信息，同时包含一些内置的匿名功能，可以保护消费者的隐私。不仅可以使用大量数据，而且可以确保数据与从中获取数据的个人保持分离。

了解更多关于访客的信息。
通过创建直接适合用户的自定义网站和移动应用程序来个性化他们的体验
完全遵守 GDPR 和其他隐私法，使用户能够控制自己的分析
将每个用户分配到一个个性化的数据库，具有自己的规则、条件、操作等。

企业CDP必须满足一套独特的要求，特别是围绕更大的客户规模、更大的数据灵活性、更大的技术互操作和更严格的数据隐私。

在较高的层次上，Apache Unomi 包含以下功能：

用户追踪
事件追踪

目标跟踪，得分 分割

表单输入跟踪

下载跟踪 人物角色

A/B 测试
隐私管理
报告
档案管理（包括访客、联系人、潜在客户等）

用例

让我们来看看 Apache Unomi，看看它如何处理一些用例类型的场景。应用程序可以从几个用户端数据源获取输入。这些可能包括网站的访问者，也可能是使用应用程序的移动用户。这些外部输入可以将来自网络浏览器或移动应用程序的信息提供给内容管理系统 (CMS)。然后，该系统获取 HTML 和 Javascript 代码并使用它们来处理数据，并将其全部发送到上下文服务器，然后将内容加载到上下文 json 文件中，该文件存储将有关用户的信息上下文化的所有信息：他们是谁，他们是同一个实体，等等。此时，服务器然后发回信息以协助当前请求。这可以包括诸如过去的购买、浏览历史等信息。然后可以将这些信息发送回CMS。该过程可以通过移动应用程序进行类似处理：数据从应用程序发送到 CMS，再到 UNOMI，后者将数据反馈回来，同时与 CMS 或 CRM 软件进行交互。