营销人必须知道的用户数据平台（CDP）是什么

当今的客户体验过像Netflix 和 Spotify如沐春风般的个性化体验。因此他们也都对品牌开始寄予厚望。客户希望品牌了解他们，甚至期待能像他们的密友一般默契。当然没有多少公司能够真正提供这些体验，但是如果品牌不能满足客户更高的期望，你就可能有潜在的问题了。客户会认为品牌不够关心他们，甚至会跳到其他的品牌去，不再回来了。

所以想要长久的留住客户，就要给客户跨渠道一致的客户体验、精准的推荐、量身定制的沟通：对于今天的客户来说，这些都太必要了。

大家都不陌生当今强大的数据分析，机器学习，推荐引擎等等能给业务带来的洞察，预测，营造独特的客户体验。这一切的实现，归根到底就是“获取正确的数据”的问题，拥有完善的可用数据极为关键。现在一个好的客户数据平台，Customer Data Platform，让这成为可能。近几年关于CDP的Buzz声不断，你也或许听过 CDP的大肆宣传，甚至你的老板问你公司是否需要 CDP。也许，你本身就考虑过CDP的引进。在这篇文章中，让我们来看看关于CDP你必须要了解的事情吧！

CDP到底是什么呢？

管理客户数据并不是什么新鲜事。从手写文件卡到现代基于云的解决方案，几十年来一直在寻找最佳工具。在线客户关系管理 (CRM) 软件于 90 年代推出，允许公司管理与当前和潜在客户的互动。这些平台还可以执行有助于提高留存率和销售的数据分析。这些工具虽然有用，但也有一些限制：它们只管理注册客户的数据，并且只使用预定义的第一方数据。

随着数据管理平台 (DMP) 的兴起，情况在 2000 年代发生了变化。这些是针对广告商的，并有助于规划和执行媒体活动。与 CRM 不同，DMP 使用第二方和第三方数据，并且可以对匿名 ID 进行分段。

几年前推出的，近期备受瞩目的客户数据平台 (CDP)，在改善客户体验和全渠道营销计划的大背景需求下应运而生。较旧的工具虽然各有其用，但都有数据孤岛的问题。CRM 数据是一回事，DMP 数据是另一回事——营销人员都无法有效地使用公司可以访问的所有数据。

CDP的秘诀是什么呢？

答案是：CDP 通过提供统一的客户视图，Single Customer View，解决了所有问题，该视图将公司的第一方数据（在某种程度上，第二方和第三方数据）收集到一个单一的综合平台中。CDP 的一个主要优势是它们能够存储极其精细的第一方数据，例如网站上的事件。

随着当下客户互动场景的丰富，越来越多的消费者会频繁地切换不同的设备、浏览器、互动渠道与品牌发生联系，并在不同的渠道留下不同的身份信息。

客户数据平台的一个重要的职责就是“ONE ID”，将一个人的相关数据整合打通，清洗各渠道来源的客户信息，打通客户在各个阶段的数据，如网页访客-微信粉丝- 销售线索-成交客户，通过统一的客户ID打通，可以借助网页浏览指纹、微信唯一身份识别unionID、手机号等识别、合并客户信息。最后完成一个所谓的“统一的客户视图”。

有了这个统一客户视图之后，就如获至宝。很多营销人想像的各种各样的营销策略，就可以轻而易举的实现了。这里给大家分享4个营销场景，看看CDP是如何让营销游戏简单而顺畅的。

CDP的四个营销场景
1. 线上线下无缝连接
对于很多的电商来说，把线上和线下数据链接起来是很大的挑战。但是无缝的链接可以客户感到购物体验无比顺滑。CDP通过合并线上和线下活动，创建准确的客户档案就能实现无痕衔接。当你走进实体店时，其实所有的在线活动都已经更新到系统当中了，你的在线购物行为，loyalty 积分，都可以在门店里面直接享用。然后，当我们在实体店的线下购物的行为，也会及时反馈到系统，品牌就可以针对客户一对一发送邮件，进行线上产品的推荐。
2. 客户细分和个性化
为什么说客户的细分那么重要呢？客户细分可让你在正确的时间，以正确的报价，定位正确的客户。根据客户行为的细分模型有RFM，Cohort 分析，还有机器学习等等。因为CDP数据平台整合了所有触点的客户数据，能够实现非常精细粒度的细分，你甚至可以定位到“第一次来到该网站并在他们到达后 15 分钟内购买了这一特定产品”的用户。更酷的地方在于，细分的数据反馈是实时更新的，这样子可以全自动化的在整个客户生命周期中提供个性化的全渠道体验。
举个例子：比如你现在是营销负责人员，现在的任务是对不同价值细分层级的客户进行特定营销。最后的目标是让客户从低价值晋升到高价值梯队。首先对于那些没有提供邮件的访客--我们认为只是Engaged Visitors，发送营销campaign，促使他们提供电子邮件。
最酷的地方是什么？当一部分访客提供他们的电子邮件时，系统会实时更新他们的个人资料，并自动将他们升级到下一层，忠诚访客， Loyal Visitors。接着这些人会自动收到忠诚访客相应的营销活动， 进而将他们转化为下一个等级。品牌拥有了一个完整的系统，可以自下而上地创造更多有价值的客户。而且，当用户在细分层变动时，完全不必要手动更新，全自动实现。
3. 预测性客户评分
预测营销大家也不陌生。简单说就是利用预测分析来发现未来的客户行为，进而为销售和营销部门提供有效的洞察，影响决策。想象一下客户数据如果不够充分，仅限于暂时解锁的孤立数据，由此产生的预测不会那么准确，核心决策也不会那么有价值。因此CDP的数据价值就体现出来了。另一方面，预测得出特定客户是否会进行购买，然后给客户打个分数；用这个分数指导哪些客户值得进一步营销和销售投资。同时也将分数放到CDP中配合营销活动的发起。
这里的双向需求，让CDP 和预测分析，形成了一个“杀手锏”。如果做得好，我们能够创造真正与目标客户产生共鸣的在线体验，释放目前处于休眠状态的营销能力。
我们也来看一个例子，在线旅行社 Kiwi.com。
在与各种细分客户沟通时，每种策略都不同：

• 由于购买的可能性很高，客户被重新定位以帮助完成他们的购买。
• 中等概率收到网络推送通知，提供折扣以期待转化为销售。
• 虽然低概率有自己的低成本活动，以挽救那些对购买不感兴趣的人。

在重定向广告的点击率 (CTR) 比典型展示广告的点击率高 10 倍的情况下，我们可以更进一步使用预测分析来更胜一筹。如果我们只向我们预测最有可能重新访问网站、再次购买或提交详细信息的客户进行再营销，我们可以节省广告成本，同时获得更高的转化率。
据Kiwi.com 声称，通过使用CDP和营销预测这个“杀手锏”。他们看到广告支出回报率高达 +15%，转化率 +34%，每次购买成本降低 -16%。
4. 个性化网站体验
这是一个用个性化的网站购物体验来提高客户终身价值的例子。
弹出式广告很烦人。我知道，你知道，客户也知道！如果品牌能使用个性化广告，这一切似乎不那么恼人，而且又非常有效。之前谈到过基于客户细分的宏观层面的个性化，嗯，这是一个很好的起点了。但是，如果品牌想要更有效地增加客户生命周期价值，个性化还要做到更为极致。为此，你也需要一个有统一客户视图支持的个性化引擎：包括用户的详细profile，从个人信息到购买习惯再到他们看的最后一件商品。即使客户仍在网站上浏览，这些信息也能实时更新，这样细粒度的动态数据，才是实现极致个性化的购物体验的王道。

• 退出时叠加个性化优惠

一旦客户浏览您的网站足够长的时间以收集数据，CDP就可以为他们查看时间最长的项目提供特别优惠。横幅可以提供定制折扣，甚至可以带有一个倒计时时钟，显示他们需要多长时间才能获得它。创造紧迫感，让客户相信现在是时候购买了。

• 叠加个性化加售

个性化的为客户提供他们没有意识到他们需要的物品。不仅可以追加销售热门商品，还可以追加销售与其购买相关的商品。他们要买帐篷吗？当他们查看购物车时，暗示睡袋和篝火咖啡壶，就是一个不错的选择。你甚至还可以使用统一客户视图根据个人支付全价的机会为其他产品提供折扣（折扣会根据每个人的购买历史自动调整）。

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