CDP是什么?相信正在閱讀本文的你，此前有關注過若干篇相關的報道內容。那么，你對CDP的認知是否很透徹?沒關系，通過本篇7000字的訪談文章，你將改變對CDP的刻板印象，對營銷技術的理解也定會“豁然開朗”，對企業的數智化轉型不再迷茫。

CDP作為營銷技術新面孔出現，我們可以追溯到2016年，國外營銷技術領域的一些玩家開始進入CDP領域。如Tealium、ActionIQ、Segment、TreasureData等公司大都在2016、2017年獲得了知名資本的青睞，完成數千萬美金的融資。而在國內營銷技術領域，大概從2017年初開始，包括一小部分中型企業紛紛布局MarTech，搶占CDP的風口，在不同的市場細分領域，打造CDP產品服務不同行業的企業客戶。約在2017年~2018年，國內很多企業還不知道什么是CDP，對這個新的營銷技術產品的認知也尤為淺薄。

隨著近兩三年企業數字化轉型的呼聲越來越高，各個企業都在探索新的增長模式。深挖單個用戶價值，更好的實現精準獲客和二次營銷的需求愈發強烈。很多企業已主動尋求CDP產品/平臺解決在客戶洞察、精細化運營等領域方面的難題。這些趨勢也快速催生了資本繼續加碼國內CDP市場。涌現了一大批中小型廠商，同時阿里、騰訊、字節跳動等國內互聯網巨頭都開始推出CDP或者布局資本市場。

縱觀整個營銷技術賽道，對CDP的哪些認知已經成為過去式?成熟的CDP是如何運作的?頭部CDP又是如何煉成的?……讀懂CDP，從獨立第三方營銷技術公司的角度切入更直截了當。執牛耳挑選了10個行業最關切的問題，從執牛耳傳媒創始人喬云云與國內資深CDP技術專家，深演智能|品友上海研發中心高級副總裁王軍的訪談中，通過這些問題了解最早布局CDP的深演智能|品友是如何思考的，為行業帶來對于CDP的全方位注解，探究頭部CDP的價值影響，洞悉未來營銷技術的演化路徑。

國內資深CDP技術專家、深演智能|品友上海研發中心高級副總裁 王軍

第一問：

企業數字化轉型過程中，CDP可以滿足企業哪些需求?

目前，企業的需求主要包括數據采集、數據治理和數據資產管理，同時還有數據分析、客戶洞察、人群畫像、應用激活等。在此基礎上，針對不同行業不同場景企業要構建用戶生命周期模型，通過AI模型和算法賦能企業決策，進一步挖掘和釋放客戶數據資產的價值，從而優化和提升個性化體驗，營銷效率和效果，提升ROI。

深演智能|品友的CDP運用大數據及AI技術將來自不同渠道、不同場景的客戶數據,包括實時和非實時的，線上和線下等數據采集、整合、打通、分析和應用激活。在此平臺上構建AI模型，有效幫助企業客戶解決精細化客戶運營、智能客戶洞察，提升營銷效率和優化客戶體驗等方面的問題和挑戰。

另外，CDP還要求能夠針對企業不同的痛點給出解決方案。以汽車行業為例，客戶生命周期比較長，涉及到潛客、留資、線索、試乘試駕、下定、訂單、交車、維修、增換購等多個環節。

這些數據都分散在各自不同的系統內，對應的內外部系統也是紛繁復雜，需打通各個系統間的數據關聯，并針對不同階段客戶，通過模型構建預測性標簽，包括線索有效性、線索評分、保客增換購等，可以進一步利用全渠道數據指導公域和私域流量的全域用戶觸達，從而提升個性化用戶體驗、潛客到店率、保客活動參與率等多項指標。

第二問：

數字化時代，數智化成為驅動企業發展的動力源，可否就目前企業數智化現狀做一個行業全景掃描?

我認為“數智化”一詞包含了消費者運營數字化和企業營銷智能化兩方面的含義。

提到數字化，有些企業的認識還不夠深刻，認為搭建官網/小程序商城、開通官微等社交賬號就是數字化。其實數字化遠不止這些。首先需要認識到，數字化本身是一項復雜的系統性工程，需要系統性的收集和整合全域消費者數據，包括廣告、互動、點擊、瀏覽、加購、交易等，涉及到非常多的數據治理、打通、分析管理等工作，這是企業數智化轉型的起點。

當有了數字化平臺做支撐，大量消費者數據作為原料，構建智能化模型自然就水到渠成。結合企業自身內部系統數據、外部合作伙伴的數據通過AI模型，解決在不同場景下例如拉新、促活、復購、交叉銷售、產品推薦等方面的問題，從而提升企業營銷智能化的決策水平。

數智化轉型是一個企業尋找新的經營增長動力的重要戰略方向，很多企業也在躍躍欲試。但是轉型能否成功，取決于兩個方面的綜合因素：自上而下的組織支持和自下而上的業務場景支持，兩者缺一不可。因為整個數智化轉型是一個復雜的系統性工程。涉及多業務部門和不同的業務場景，而且這些場景往往串聯在一起，不能割裂來看。如果沒有組織上自上而下的推動，可能就無法邁出轉型的第一步。另外，有些企業雖然從組織層面上制定了戰略，但是推進很困難，找不到抓手，其主要問題就是缺乏業務場景，不知道如何把數據平臺的能力賦能到業務，產生實際的業務價值。

基于以上兩點，企業尋找有經驗的供應商實現數智化轉型變得非常迫切和必要。

第三問：

成功的CDP產品該如何創造價值?

我認為，一款成功的CDP產品應該具備以下三方面的能力并創造價值：

1.打通并整合多方數據能力，形成企業獨有的數據資產沉淀;

2.客戶行為分析、行業標簽和人群輸出能力，幫助企業有效洞察客群;

3.常用模型算法能力(Lookalike,RFM等)，幫助企業提升個性化營銷能力。

深演依托在AdTech及MarTech積累了十幾年的行業經驗，打造了行業領先的拳頭產品，其中AlphaData和AlphaDesk就是為企業打造的左右大腦。

AlphaData兼具CDP和DMP功能，負責全域數據治理，全鏈路數據分析，全智能建模，形成智能化營銷策略，包括人群、媒體、創意等;一站式媒介管理AlphaDesk負責激活并觸達到目標人群，將數據回流反哺到AlphaData，形成閉環，更全面、更深層挖掘數據價值。深演智能|品友已為汽車、快消、零售等眾多行業頭部企業通過搭建CDP平臺實現了不同行業X場景下數據智能化應用，幫助客戶實現了數智化轉型。

如果要說深演CDP產品獨特的價值，可以總結為三點：

1、全鏈路數據平臺，完整的技術決方案，涵蓋了多方數據采集，數據治理，ID打通，標簽計算，人群畫像，營銷自動化，投放管理等方面有非常強大的技術和產品體系;

2、智能決策系統，幫助企業客戶通過AI模型更充分發揮潛在的數據價值，比如在汽車行業，我們通過模型預測線索的有效性來清洗線索，通過線索評分模型來有效跟進線索，保客增換購模型來提升保客活動參與率等;

3、強大的數據生態體系，和國內三大運營商在運營上數據資源上有獨家合作，和阿里巴巴、百度、騰訊、京東、高德等科技巨頭都有戰略合作，2019年深演還發起成立了多家AI企業在內的數據生態聯盟，在數據生態體系上更全面安全地賦能企業客戶。

第四問：

“數據孤島”是數智化轉型的主要障礙。企業如果想構建一個數據流暢通的管理體系和組織架構，主要的障礙有哪些?落地的關鍵是什么?

數據孤島是目前很多企業面臨的主要問題，有眾多不同來源的數據散落在各處，沒有集成和統一管理和應用(包括廣告數據、網站行為數據、微信/小程序數據、CRM數據、DMS數據、客服數據，等等)。

企業需要整合所有數據源、終端和觸點的數據，盤點客戶數據資產。主要有三類數據：

1.直采數據：包括官網/小程序/H5/APP，微信號/抖音號/支付寶等;

2.內部數據：比如CRM，客服系統，社交粉絲運營系統等;

3.外部合作伙伴/三方數據：在數據生態系統里，通過合法合規的方式，來對接和整合外部合作伙伴/三方數據源。這些系統的數據往往被各個業務部門所有，部門間的利益沖突關系往往也是導致數據孤島產生的重要原因之一，因此一個流暢的數字化的管理組織體系是從根本上解決問題的關鍵所在。

落地過程中主要障礙還包括，數據存儲介質，系統接口的多樣性;質量參差不齊：臟、亂、差;數據規范標準不一;外部合作伙伴/三方數據整合的合法合規性。

所以我會建議，企業一方面要從組織管理體系上打破“孤島”，由CDO統籌，各個業務部門/事業部全力支持;制定統一的數據規范和標準，定義相應的接口和協議，規范化不同部門之間對數據的認知;同時，需要構建統一的數據管理平臺，如CDP，來整合分散在各個系統的數據源，并通過可視化的方式來配置和管理。

第五問：

CDP采用哪些技術進行數據采集和投放場景創建以及用戶的精準觸達?

對于“千人千面”的投放解決方案，首先要明確客戶在哪里。也就是所謂觸點或渠道，包括官網、APP、小程序、公眾號/百家號、線下門店，等等。其次是數據，如消費交易、交叉復購等。由于企業面對的數據和觸點越來越復雜，所以需要構建統一的數據管理平臺，來有效分析和管理以及激活這些數據，釋放數據的價值。

CDP的價值也就體現在這個過程中：比如通過構建模型打預測標簽，就可以根據不同的時間內用戶行為構建客戶旅程分析;加上標簽的組合圈選出合適的人群，通過營銷自動化工具配置個性化的營銷內容，觸達到最終的用戶;收集反饋過來的行為數據，反哺平臺，驗證并持續調優模型，完成整個營銷閉環。助力企業各個部門(比如營銷、CRM、數字洞察、客服等)提升精細化運營和優化客戶體驗等，包括個性化營銷、千人千面/千人千券。

第六問：

CDP在提升企業端的用戶體驗方面有哪些技術手段?

深演CDP產品通過多渠道整合客戶數據，構建ID打通，360畫像，標簽人群，主要通過客戶旅程分析和營銷自動化兩個主要工具，實現可視化的客戶旅程分析、觸點分析、轉化路徑分析、漏斗分析、營銷畫布、活動管理功能，企業用戶只需要通過可視化界面配置相應的規則，系統就可以自動化的分析和執行相應的活動，高效賦能企業幫助企業提高在個性化營銷，精細化運營等能力。

第七問：

數智化數據平臺如何幫助企業/品牌實現有質量的創新服務?

深演CDP主要通過高復雜、高耦合度的全鏈路數據打通，高效實現多方數據沉淀與多維數據資產的可視化呈現，智能評估算法激活多維數據指導決策，構建起數據驅動的增長體系，進一步助力傳統行業的創新數字化進程。

以傳統的汽車品牌為例，針對汽車行業的用戶數據管理的獨特性，我們的CDP設計有效訪客、線索評分模型算法、實時生意看板等針對性的功能。消費者購車決策鏈路長，車企業務增長不僅僅體現在營銷環節，還包括4S店選址、供應鏈環節優化、新車產品線研發方向、用戶留資線索的智能識別等議題。在以AI算法為基礎的智能引擎支持下，可以幫助企業產生更科學的決策，驅動大規模個性化的客戶增長服務，進一步助力汽車行業的創新數字化進程。

第八問：

2020年7月，Forrester發布了《深演智能|品友企業數據管理平臺總體經濟影響報告》，從真實收益、成本、靈活性及相關風險四個方面調研和評估了深演智能CDP的實際應用商業案例。報告當中成功的汽車案例應用在其他的行業是否可復制?

首先介紹一下案例背景。該汽車客戶年營收上千億，擁有上萬名員工。企業面臨新市場拓展，營銷模式數字化轉型等挑戰。他們的經營數據散分布在不同的系統中，難以有效利用，整體營銷數據鏈條亟需管理整合。我們幫客戶打破“數據孤島”，整合全鏈路數據資源，從而達到掌握營銷活動進程節奏，提升決策效率，將CRM和DMS的數據整合到CDP平臺中，并開發增換購可能性模型，挖掘并追蹤高增換購意向的保有用戶，提升保客營銷效果。從效果數據來看，有效銷售線索提升率高達50%，帶來的收益增加超過4000萬。

我們已經把這個客戶的CDP平臺作為標桿案例推廣和復制到汽車行業里，包括德系和美系的知名汽車品牌，以及國內的知名汽車品牌幫助這些客戶在媒介分析、線索轉化、保客增換購等業務取得了非常好的效率和效果的提升。

第九問：

業內提出了SCRM理論，通過CEP(持續互動)+CDP(數據驅動)實現全域用戶運營平臺服務，對此您怎么看?CEP的重要程度，品友的產品是否有考慮應用或強化相關功能?

數字營銷一個明顯的商業趨勢就是公域流量費用越來越貴，私有流量越來越受到追捧。也有人提出了“魚池”理論，通過公域引流拉新過來的流量在私域里精細化運營，提高用戶留存、促活、轉化和成交，并能在私域池形成口碑、傳播和裂變。

深演智能|品友品友也非常重視全域用戶運營平臺產品矩陣的打造，通過CDP平臺幫助企業客戶實現全域的的數據資產沉淀與分析，描繪統一的用戶畫像，通過營銷自動化工具實現實時事件觸發功能，實現企業與客戶的即時互動，提高銷售轉化率和客戶滿意度。比如，某個客戶在官網上留資或者預約試乘試駕，客戶會很快收到相應的短信或者呼叫中心電話，極大增強了客戶的實時互動和個性化體驗的效果。

第十問：

對于想要數智化轉型的企業，構建有質量的CDP平臺，主要有哪些步驟?針對在這個過程中企業將要面對的風險、付出的成本和獲得收益的周期，您有哪些建議和意見?

通過服務汽車、零售、美妝等行業的客戶，要構建有質量的CDP平臺，我總結了以下三個步驟：

1.梳理相關數據，包含企業相關的外部數據以及內部各部門數據，盤點基礎設施等資產資源，再結合業務場景來定義相關的業務指標;

2.選擇合適的技術方案，通過對當前業務的數據體量、已有IT設施以及內部的系統進行全面分析和調研，綜合考量經濟成本、后期的可擴展性、安全兼容性等，來選擇最適合企業的技術方案，支撐更多的業務場景;

3.持續迭代和優化運營，幫助企業一起成功。CDP的搭建是為了企業長期、可持續的發展，并且在這個過程中，也需要深挖企業的需求點，針對性解決新的痛點。

我們再來談風險，主要有以下幾點：

1.客戶組織上的風險：CDP是整個企業的數據中樞，它會整合來自各個部門的業務數據，甚至由外部合作伙伴的數據，某種意義上說CDP是“一把手“工程，各個部門需要在統一的組織管理下有序推進CDP搭建，這是成功的前提。如果組織上對CDP的重要性認知不清，抱著試試看的想法，沒有定心丸，搭建的過程可能會比較痛苦甚至無法推進下去;

2.數據整合和數據治理的風險：一些客戶的內部系統龐多，有些系統甚至有十多年的歷史，各個系統的數據質量也參差不齊，因此特別需要花費精力梳理各個業務系統的數據來源，統一數據治理的規則和標準，確保整合到CDP系統的數據是高質量的;

3.業務場景及產品運營的風險：在CDP平臺搭建過程中一定是以業務場景為抓手，切合不同行業不同客戶的實際業務痛點需求。而不是“一攬子全家桶”方案，功能大而全，實際上沒有落地價值。所以，要確保CDP每個功能都能解決某個具體業務的痛點需求，同時提供完備的培訓和運營團隊支持，讓客戶能真正把CDP產品用起來并達到預期的價值。

企業搭建CDP平臺需要付出的核心成本包括：項目實施成本、產品運營成本、IT運維成本和模型及優化成本。至于獲得收益的周期，一般來說項目會分成多個階段，每個階段對應相應的項目目標和業務目標，不同行業獲得收益的周期也不盡相同，少則半年，多則一兩年，主要看客戶的業務場景和持續運營的時效性。

結語

長達一個小時的訪談，關于企業數智化轉型的話題，執牛耳對于王軍這位行走在CDP一線的“建設者”的采訪意猶未盡。除了行業Know-How、產品功能、技術實力等因素，在王軍看來，成為CDP領域頭部玩家的重要因素表現為兩個方面：

一是數據整合和補充能力。對于企業來說，搭建CDP平臺的初衷是整合全渠道數據，形成統一的數據中樞，更方便的進行數據資產管理。此外，通過合法合規的方式利用第三方和外部合作伙伴的數據來豐富客戶數據維度，形成精準的人群觸達也是企業客戶非常重視的。因此，這也是區分到底是MarTech的資深玩家還是剛出道的初級玩家的分水嶺。數據資產需要經過多年的沉淀，才能在數據產品上釋放更多的價值。

深演智能在這方面具有得天獨厚的有優勢，也打磨出了高質量的CDP產品。“公司在AdTech領域精耕細作多年，在人群細分、行業知識圖譜等方面積累了大量的數據資產，這些資產可以通過合法合規的安全解決方案賦能到企業客戶。”王軍說。

二是AI平臺建模能力。當數據報表只能呈現產品的銷量或者走勢，傳統的數據分析已經不能完全企業滿足營銷自動化、智能化的需求。如何才能提高ROI?怎樣促進新客的活躍度、提升老客忠誠度?哪些形式可以提高交叉復購的可能性?這些問題擺在了企業的面前。

王軍表示，“其實這些都可以通過AI技術或者機器學習模型從海量數據中挖掘出更有用規則和預測結果等，而不再完全依賴人的運營經驗，更加客觀和智能地解決客戶全生命周期管理的問題，比如營銷計分、產品推薦、千人千面、千人千券、個性化營銷等，實現品牌的個性化營銷，提升用戶體驗。”

隨著各個行業線上線上場景融合，AI決策技術等深度應用，企業正在從“數字化”向“數智化”的進一步探索和發展，對CDP供應商也提出了更高的要求。采訪最后，王軍對于未來企業數智化的發展趨勢做了預判：“數智化轉型已成為推動企業實現增長的核心引擎，特別是營銷市場的變量環境中，企業的經營競爭愈發激烈，越來越多的企業會主動探索和實踐數智化轉型，更大程度實現企業經營決策的數據化和智能化，更加聚焦在以‘消費者運營為中心’的戰略上，企業通過搭建CDP平臺來實現數智化轉型是未來的必然趨勢。”

告別2020，重啟2021。企業數智化轉型的步伐越來越快，頭部CDP企業如何走的穩、行的快?從王軍給出的答案中，我們也看到了深演智能|品友在CDP平臺建設上的思考和超級格局，相信為國內CDP平臺的發展提供了有效指引，為市場帶來了更多啟發和信心。(采訪 | 喬邦主 JoJo ， 整理 | 魏廣巨)