本文主要是介绍企业数字化转型之客户数据中台CDP，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CRM（Customer Relationship Management）作为一种以客户为中心的管理理念，借助现代通信技术，广泛应用于市场营销、销售管理、客户关怀和服务支持等多个业务环节，旨在通过强化客户忠诚度和保有率来驱动企业盈利能力的提升。尽管严格意义上，CDP（Customer Data Platform）也可视为CRM范畴的一部分，在本文中，我们将CDP与狭义上的“营销型CRM”作区分，以便更清晰地探讨各自的功能定位与应用特点。
一、CDP概念解析
CDP，即客户数据中台，是一种专为收集、整合并处理来自内外部平台的用户数据而构建的系统。其核心目标在于通过对用户数据的深度挖掘与分析，实现用户群体的精准细分，进而支持高效、自动化的营销活动和广告投放，以激活潜在客户，增强现有客户价值。
关键术语解释：
● 用户：包括已发生购买行为的既有客户以及尚未产生购买行为的潜在客户群体。
● 内部平台：企业自身拥有的网站、APP、小程序及内部CRM系统等。
● 外部平台：与企业合作的广告商，以及其他如社交媒体、电商平台、新闻资讯、视频网站等合作媒体。
● 数据：涵盖用户的基本属性信息（如姓名、电话、邮箱、地址、各平台账号等个人资料）以及行为数据（如浏览、点赞、收藏、分享、购买等关键互动操作）。
二、CDP架构
基于上述定义，可将CDP初步理解为一个专注于用户数据深度分析的应用平台。其功能逻辑可归纳为五个主要步骤：数据采集➸预处理+映射➸用户细分➸数据应用→数据分析。
- 数据收集
在自有网站、APP、小程序等内部上，用户数据的采集通常采用埋点技术实现。而对于来自外部平台的CRM系统、外部平台的数据获取，则主要通过数据接口等方式进行。此外，线下渠道数据也可被纳入CDP的覆盖范围。
各类平台用户数据汇集至数据仓库，构成了CDP的基础架构——数据底层。 - 数据预处理与映射关系建立
收集到的用户数据在投入应用前，需经历数据清洗、格式标准化等预处理步骤，确保数据质量与格式的一致性。随后，通过CDP的ID引擎，依据user ID、IP地址、Cookie ID、MAC地址、手机号等标识符，将各平台账号关联至同一真实用户身份，构建跨平台用户行为轨迹的完整视图。 - 用户细分
CDP基于处理后的用户数据，通过建模与打标签两种方式实现用户细分。
3.1 客户建模
客户建模借鉴了CRM系统中经典的用户细分策略，主要包括以下几种模型：
● 基本模型：根据用户性别、年龄、地区、收入等基本属性进行细分。
● RFM模型：基于最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三大消费特征划分用户群体。
● 生命周期模型：依据用户在引导期、成长期、成熟期、衰退期（类比产品生命周期）等不同阶段的时间维度进行细分。
● 价值模型：根据用户消费金额的高低评估其对企业价值的贡献。
● 忠诚度模型：依据用户购买频次判断其对平台的忠诚度。
3.2 标签体系
打标签是指依据用户数据（基本属性+行为数据）为用户分配特征属性标签。系统自动从标签库中选取标签与用户进行匹配，以此进行用户细分。典型的电商标签体系包括：
● 基本属性：与客户建模中的“基本模型”类似，基于用户性别、年龄、地区、收入等基本信息进行细分。
● 购物兴趣：根据用户历史订单中商品类别的分布划分用户群体。
● 购买意愿：根据用户在商品推广内容下的互动行为（如点赞、加购等）评估其购买意愿强度。
● 消费能力：不同于客户建模中的“价值模型”，此处的消费能力评估可能源自外部平台数据。例如，根据用户手机型号的信息推断其具有较高的消费能力，尽管其在企业自有平台上的消费记录可能显示其为低价值用户。
● 消费习惯：根据用户历史订单的特性（如等待打折时购买、定期购买某类型商品等）对用户进行细分。
● 关注内容：结合购物车详情、搜索记录、浏览记录等汇总的商品类别信息进行用户分群。
● 会员信息：根据用户是否为平台会员、享有何种特殊权益等因素进行细分。
3.3 动态/静态用户细分的选择
通过客户模型和标签体系，CDP实现了对用户群体的精细化划分。然而，用户的特征与偏好并非一成不变，随着时间推移，部分用户可能脱离原有细分群体，同时新的用户会符合特定细分标准。因此，在后续的报表输出和数据应用环节，根据业务需求，CDP应具备灵活选择动态数据或静态数据的能力，即具备数据定期刷新功能，以实现动态用户细分或保持静态细分状态。 - 数据应用
CDP对细分人群的两个重要应用就是营销自动化和智能广告投放。
4.1 营销自动化
通过多渠道联合对具体用户或者细分人群进行个性化营销。
比如某个用户将某商品加入了购物车，但是经过较长时间都没有完成购买；为达成快速转化，主动向用户提供优惠券；此时CDP自动以短信、公众号等渠道通知该用户，促使其完成购买。
营销自动化的实施，涉及到相应的触发机制，需要由规则引擎来实现。同时需要运营管理后台（涉及到营销管理，优惠券管理，会员管理，CMS等模块，是属于运营管理后台基础功能）与基础服务底层（包含但不限于push服务、EDM、SMS和EMAIL）的配合。
4.2 智能广告投放
广告投放面临的灵魂拷问是：我知道在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。智能广告投放就是尽量避免这种情况的发生，只针对目标人群投放广告，提高广告收益/投入比。
首先明确相似人群扩展：是基于种子用户，通过一定的算法评估模型，找到更多拥有潜在关联性的相似人群的技术。大致可通过三种方法实现： - 基于用户画像：给种子用户打标签，利用相同标签找到目标人群；
- 基于分类模型：种子用户为正样本，候选对象为负样本，训练分类模型，然后用模型对所有候选对象进行筛选；
- 基于社交网络：利用种子用户的好友关系，将其标签传给社区中的好友，从而实现人群扩散。
所以广告投放过程就优化为：CDP先得到目标扩展人群，再将广告内容和目标扩展人群一并给到广告平台，以实现千人千面的智能广告投放。 - 数据分析
对用户数据进行可视化展现。同时报表引擎能根据具体业务，定义相关指标，并输出相应分析报告。
● 行为轨迹分析：针对全体用户、经过细分的用户人群或者具体用户，进行各平台行为轨迹分析，甚至包含线上/线下渠道的信息，从而分析出哪些渠道和页面的转化效果更好，对于渠道和页面优化有指导意义；
● 营销漏斗分析：反映了从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失；这个一层层缩小的过程表示不断有客户因为各种原因离开，对平台失去兴趣或放弃购买；其价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助公司找到薄弱环节；
● 人群特征分析：可以提炼出平台的客户的基本属性（性别/地区/年龄等），有助于平台识别典型客户；“人群特征”需要与“用户画像”相区别。如果CDP收集了所有分散在各渠道/平台的用户数据并分析得出人群特征，从统计学上讲，该数据肯定比用户画像要精确，因为人群特征是基于真实的用户的统计，用户画像往往是基于笼统的流量进行的分析。
● 广告效果分析：主要是针对细分人群进行广告投放的效果分析，包含CVR/CTR等重要指标的展现，优化广告投放渠道和人群；
● 用户留存分析：统计某一时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例，用于分析渠道/平台的效果，是否能够留住用户。
三、数据安全与合规性
在构建和运营CDP的过程中，数据安全与合规性是至关重要的考量因素。企业必须严格遵守相关法律法规，确保用户数据的安全存储、处理和使用，维护消费者的隐私权益。以下几点是企业在实施CDP战略时需特别关注的合规要点：
- 数据采集与授权
明确告知与同意原则：在采集用户数据前，企业应当通过清晰易懂的隐私政策、用户协议或弹窗提示等形式，向用户明确说明数据采集的目的、范围、方式以及可能的用途，并获得用户的明示同意。对于敏感信息（如个人生物识别信息、医疗健康数据等），更应遵循严格的告知与同意流程。
最小必要原则：企业仅应收集与业务目的直接相关的必要数据，避免过度采集。对于非必要的数据，即使用户已授权，也应予以舍弃，以降低数据泄露风险并减轻合规压力。 - 数据存储与保护
加密存储：对收集的用户数据进行加密处理，确保即使数据在传输过程中被截取或存储设备遭窃，也无法被轻易解读。
访问控制与权限管理：设置严格的访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问用户数据。对数据访问、修改、删除等操作进行日志记录，便于追踪审计。
定期备份与灾备方案：制定数据备份策略，定期对用户数据进行备份，并设立异地灾备中心，以防数据丢失或系统故障。
数据生命周期管理：设定合理的数据保留期限，到期后及时销毁不再需要的用户数据，以减少数据泄露的风险。对于涉及法律诉讼、监管调查等特殊情况的数据，应按相关规定延长保存期限。 - 数据共享与转移
第三方合作方评估：在与第三方合作共享或转移用户数据时，应充分评估合作方的数据保护能力与合规性，签订数据保密与安全协议，明确双方责任与义务。
匿名化与脱敏处理：在对外提供数据报告、进行数据分析合作或进行数据交换时，尽可能采用匿名化或脱敏处理手段，确保无法追溯到单个用户身份。 - 隐私法规遵从
密切关注并严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）等国际国内隐私法规，确保CDP的运行符合全球主要市场的合规要求。
定期审计与合规审查：定期开展内部数据保护审计与合规审查，及时发现并纠正潜在问题。必要时，可邀请独立第三方机构进行审计，提升数据保护工作的透明度与公信力。
综上所述，企业在实施CDP战略时，应将数据安全与合规性置于核心位置，建立健全数据保护机制，确保用户数据的安全、合理、合法使用，为企业赢得用户信任，保障CDP项目的长期稳健运营。
相关名词解释：
什么是DMP？
数据管理平台（DMP）是一个主要用于广告和营销的软件工具，用于构建匿名个人的资料，存储关于每个个体的汇总数据，并将其数据共享给广告系统。
DMP用于存储、管理和分析广告活动和受众的数据。DMP连接到需求方平台（DSP）或供应方平台（SSP），通过广告网络购买广告。DMP会收集您客户的匿名标识符，将这些标识符与第三方列表进行匹配，使用汇总数据构建相似模型，从第三方列表中选取相似的匿名个体，并将这些列表发送给广告系统。
什么是CRM？
客户关系管理平台旨在帮助组织管理潜在客户和客户的联系信息。销售渠道互动，以及呼叫中心和客户支持电话通常也被视为CRM内的数据点。
CRM系统用于跟踪和记录客户旅程中的接触点，从购买前到购买，再到留存和宣传。该系统使组织能够记录客户互动（例如电话呼叫，包括日期、时间和呼叫记录），以及客户购买历史。CRM系统帮助组织提供更好的客户服务和客户体验。当有效使用时，CRM系统可以帮助保留客户并增加收入。
什么是数据仓库？
数据仓库可以从数据库中接收大量信息。通过使用一个叫做提取、转换和加载（ETL）的过程，数据仓库可以清理、汇总并以冻结状态存储数据。
在数据仓库中，数据被有序地组织起来且处于安全状态，不会被删除，但如果没有CDP的可操作功能，其可用性就会降低。数据仓库的刚性意味着您的企业可能会发现自己需要适应数据收集系统，而不是让数据收集系统适应企业。
什么是数据湖？
数据湖以原始形式接受所有类型的数据，包括非结构化或半结构化数据，如视频、PDF、录音和在线评论。由于数据湖采用提取、加载、转换（ELT）的过程，您的企业可以将数据湖用作存储库，在存储之后再定义组织标准。数据湖的用途包括使用机器学习创建预测模型并预测趋势。
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