一、定义和概览

先看下Gartner对Customer Data Platform（CDP）的定义：

A customer data platform is a marketing technology that unifies a company’s customer data from marketing and other channels to enable customer modeling and to optimize the timing and targeting of messages and offers.

客户数据平台是一种营销技术，它将来自营销和其他渠道的公司客户数据统一起来，以实现客户建模并优化消息和优惠的时间和目标。

通常认为，客户数据平台 （CDP） 是一种数据库软件，它能够管理所有客户及其属性和数据的持久、统一的记录。CDP 应该能够轻松地与现有数据集成，并允许轻松检索其存储的数据。

CDP从多个来源和系统收集第一方客户数据（交易、行为、人口统计学），并将这些信息链接到对应的客户，以构建客户的完整画像，即客户360度视图，也称为单一客户视图。

基于CDP，可以创建不同层次的客户分群，并创建客户群组的画像，针对群组画像，开展个性化精准营销，根据预设的SOP自动化营销，也可以进行精准投放媒体广告，基于算法进行智能化产品和服务推荐，以及客户行为预测。

二、为营销而生

客户数据管理最早是抄写在本子上。个人电脑时代，可以把客户数据保存在EXCEL文件里。

客户关系管理软件 （CRM） 于 90 年代推出，公司可以用来管理与现有客户和潜在客户的互动。CRM系统还可以执行数据分析，从而帮助推动保留和销售。CRM系统的局限性是：它们只管理注册客户的数据，并且只使用预先定义的第一方数据。（关于数据来源：一方数据：自己系统产生的数据；二方数据：其他企业提供的数据，是该企业的一方数据，无中介；三方数据：其他企业作为中介提供的数据）。

2000 年代，数据管理平台 （DMP）开始兴起。其有助于广告商策划和执行媒体宣传活动。与 CRM 不同，DMP 处理第二方和第三方数据，可以对匿名 ID 进行细分。

客户数据平台 （CDP）是几年前推出的，以满足改善客户体验和全渠道营销计划的需求。企业的各种系统，包括CRM和DMP，创造了不同的数据孤岛，营销人员无法有效地使用企业可以访问的所有数据。

CDP 通过提供统一客户视图来解决数据孤岛问题，该视图将公司的第一方数据（在某种程度上是第二方和第三方数据）收集到一个单一的、全面的平台中。CDP 的一大优势是它们能够存储非常精细的第一方数据，包括网站上的事件等。

CDP于 2013 年由 MarTech分析师 David Raab 命名，他提出了CDP 有两个重要的指导原则：

它是一个干净、开放的客户信息数据库

它由营销人员拥有和经营

CRM 是复杂的、缓慢的，跨职能的，并由 IT 控制。营销是快速、松散、以自我为中心的。营销部门常常对 IT 感到恼火，应该及时提供想要的数据；营销需要自己灵活使用的客户数据库，这就是CDP。与传统数据仓库相比，使用CDP不需要高水平的技术技能。CDP建好后，营销人员可以自行使用以进行营销活动。

三、收集的客户数据

CDP 收集数据的最可靠方式是通过自己的 SDK，但大多数 CDP 也可以通过 JSON 或 ETL 从其他系统中批量吸收数据。

CDP 可以处理的数据类型包括：

事件：用户在网站、应用或移动浏览器上的会话中的行为产生的行为数据。

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。

活动指标：参与度、覆盖度、印象和活动的其他指标。

客户服务数据：实时聊天数据、交互次数和长度、频率、NPS 分数、CRM 系统的其他数据。

四、CDP区别于 DMP 和 CRM

关于客户关系软件 （CRM）、客户数据平台 （CDP） 和数据管理平台 （DMP），虽然他们的能力听起来可能相似，但了解它们之间的区别非常重要，这样才能评估供应商并根据业务需求选择合适的产品。参考阅读：一文读懂 CDP vs. CRM vs. DMP

五、技术架构

CDP大致有三种不同类型的数据库结构，不同的数据结构在每个 CDP 中提供不同的功能。

关系数据库结构（Relational Database）

基于事件的数据库结构（ Event-Stream Database）

基于客户资料的数据库结构（Profile Database）

关系数据库结构

这是构建 CDP 的最基本结构形式。该框架结构严密，灵活性不足是此类架构的主要缺点之一。

这种结构不适合营销人员。

基于事件的数据库结构

可以收集大量的原始数据，无论是非结构化还是结构化，基于用户在不同接触点（如应用、网站事件、与广告的交互等）上完成的事件。活动类型可以是点击广告、在网站上滚动、单击网站的特定部分、填写表格等。此类型的平台适用于活动管理、行为细分、广告再营销、个性化等。

虽然这种类型的架构可以收集大量基于事件的数据，但它仍然缺乏将这些数据与客户档案文件统一起来的方法。无法做到的主要事情是创建客户的单一统一视图，以及在所有接触点构建完整的行程图。

基于客户资料的数据库结构

这种架构的 CDP，可以真正带来深入的客户洞察力，并帮助利用 CDP 技术的最终力量。有了这个CDP，可以得到关于客户最全面和更新的信息。它 克服了关系和基于事件的 CDP 中的所有限制。可以在各个级别获取数据，将目标定位功能提升到一个新的水平。

这种架构有许多优点，除了关系和基于事件的 CDP 上可用的功能外，基于客户个人资料的 CDP 还可以帮助个性化各个级别的广告、消息和信息传递，具有很大的灵活性和可扩展性。

如何决定选择哪种架构的 CDP？

很明显，基于客户个人资料的 CDP是首选 。这是终极MarTech，可以创建一个梦幻般的客户体验模型，为公司和客户带来巨大的价值。

六、如何使用CDP？

下面一些CDP的最重要的用例：

1. 单一客户视图 Single Custmer View

融合线上和线下活动数据，以创建准确的客户画像。当客户进入实体店时，从在线活动中识别客户。

由于所有客户数据都统一存储，因此对客户进行这种 360 度查看成为可能。通过单一客户视图，将CDP 收集和组织的数据进行可视化展示。

2.客户数据统一 oneID

将来自多渠道的数据，包括在线和离线的数据组合在一起，通过客户识别和oneID管理（查重、去重和合并），以创建统一的单一客户视图。

3.客户细分与个性化

根据客户的行为（RFM、LTV 预测等）细分客户，然后在整个客户生命周期中提供个性化、全渠道体验。

客户细分使企业能够在正确的时间以正确的产品/服务定位正确的客户。它允许企业专注于不同群体的兴趣，而不必将整个受众视为一个整体。客户细分是提高客户期望的个性化水平的关键。

客户分群是客户个性化互动和营销的要求。营销人员可以自行使用CDP设定想要的分群规则，获取相应的客户，进行人群运营。

4.预测客户评分

通过预测数据（购买、流失、访问、电子邮件打开的概率）丰富客户画像。

5.智能化行为重新再定位和Lookalike广告

与平台广告集成，可以利用来自CDP的客户洞察和客户画像，在公域平台网投放广告（lookalike）。

6.产品和内容推荐

创建并使用不同的推荐模式，如"类似产品"或"客户也购买"，并提供最佳的购物体验，以推动参与度，提高品牌忠诚度，并向上销售或交叉销售产品或服务。

7.全通道自动化

通过向客户偏好的渠道发送个性化和及时的信息，引导客户度过整个生命周期，显著增加获取客户和留住忠实客户的机会。

8.客户评价优化

通过个性化的全渠道沟通和 NPS 调查分析，从客户处获得更好、更多的在线评论。

9.第三方可访问数据

CDP 中的客户数据，通常是客户细分群组数据，可用于第三方的和营销自动化系统或者广告系统。

七、国内CDP发展现状

来自“T研究”的《中国SaaS产业十年洞察研究》提到：

1、CDP成为增幅最大的SaaS服务：

2、企业用户对CDP的好评排名第一：

3、CDP SaaS赛道，提到了Convertlab、创略科技和Linkflow：

八、下一代CDP

客户数据和体验平台 （CDXP） 是 CDP 的下一代平台。它将独立 CDP 的所有优势与体验云相结合，创建一个单一、强大、以客户为中心的营销平台。

CDXP 将 AI 驱动的营销自动化、实时分析和 UX 优化与一流的 CDP 相结合，为营销人员提供了创造令人难以置信的客户体验所需的完整工具集。

CDXP 的主要优点：

为360 度客户视图提供基础

使客户忠诚度驱动的决策成为可能

更精确的定位和与客户的更高质量的互动

允许对不同渠道的营销举措进行有意义的分析

能够灵活响应市场或客户偏好的变化

九、写在最后

为了打破数据孤岛，每个企业都值得拥有自己的客户数据平台，也才有可能实现数字化营销转型，有可能实施私域运营战略。CDP的建设不是一蹴而就的，市场也远未成熟，期待国内SaaS厂商能拿出有诚意的产品。

（参考资料：exponea、T研究）