品牌精准营销的基石：CDP
早在上世纪 90 年代，就有企业引入了客户关系管理软件（CRM），以此用来管理企业与客户或者潜在客户之间的互动记录。但随着全域营销方案的普及，CRM 的缺点逐渐暴露，已经无法满足企业需求，直到 2013 年，David Raab 提出 客户数据平台（CDP），可以收集并集成所有与客户相关的数据，并形成统一的客户档案，为前端业务提供持续快速的数据支持。
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CDP的三大特征
数据能收进来
CDP可以快速连接来自市场、销售、客服等各部门的各类数据源中存储的客户数据。不管是实名客户，还是匿名客户，都可以在CDP中根据业务定义得到合并。为企业提供了完整的、不断更新的客户画像，而不是流于表面的统计数据。
数据能流出去
CDP有能力快速对接企业内外部的各种数据源，包括广告投放、CRM、客服系统、网站、微信、App、大数据分析与BI等等。只有数据流动起来，CDP才能产生更大的价值。
业务驱动
CDP是为业务人员驱动建立的，业务人员可以自行决定需要什么数据源、如何对用户打标签、把数据传递到哪些平台等等。CDP应该有极其简单的界面，业务团队可以直接在CDP上进行操作，而不是依赖于IT部门。
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CDP 类型
数据型 CDP
只具备 CDP 必须具备的核心组件，即唯一的会员 ID 数据，实现360 度单一会员画像。数据型 CDP 能够跨多个来源收集数据，并将之存储在统一平台，对数据进行整合、处理和打通，让每个会员都拥有唯一 ID 。数据型 CDP 可以自动从离线和在线源收集数据，无需任何手动输入，适合已经具备数据分析、营销自动化、CRM 等工具，且有成熟解决方案的企业。
分析型 CDP
数据型 CDP 向前迈一步便是分析型 CDP。分析型 CDP 能提供更强大的数据可视化功能以及预定义的报告，进一步分析数据并更好地了解会员行为。先进的数据可视化还能联通企业内各个部门，共享数据洞察。
分析型 CDP 基于机器学习和知识图谱，还能对用户行为提供预测，并对交互行为和用户偏好的变化做出实时调整。
综合型 CDP
综合型 CDP 包含数据型 CDP 和分析型 CDP 的所有功能，此外，还具有跨渠道营销的功能，能够根据历史会员数据和会员行为预测，自动为每个会员在每个渠道提供量身定制的内容推送或者营销活动。例如，可以先通过历史会员数据区分会员，为不同的会员个性化推荐产品、展示广告，然后再通过会员点击、购买等行为产生的实时数据，不断优化和调整策略来影响会员生命旅程中的行为，最终达到提升转化率、购买率。
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CDP 的应用场景
个体级别的消费者洞察
基于第一方数据，会员身份属性数据、消费者行为数据、兴趣偏好数据，更加深入的洞察消费者。如下图的企业人群洞察，作为人群画像的一种表现形式，可以对此企业一类人群进行提炼，形成人物标签，比如，配合会员的偏好，就可以形成品类偏好人群、品牌偏好人群。
典型行为也可以透过会员细查，帮助提炼人群典型行为，附加解读出人群的地域、性别、年龄、终端分布等情况，形成企业客户的统一视图。
更精准的前链路内容投放
原行业内的内容投放都是基于 DMP 的媒体端数据进行投放，如浏览器、头条等，而 CDP 的数据是与品牌强相关的消费者数据，如自建的小程序、商城、官网的数据，使品牌更深入了解目标消费者，做更精准的前链路内容投放。
后链路的深度消费者运营
深度消费者运营是 CDP 适用性更强，最容易理解的应用场景，如营销自动化、个性化内容推荐等。传统行业是基于交易数据做的营销策略，通过 CDP 可以结合会员行为数据进行深度运营。
CDP 对组织内部数据状况的改变是颠覆性的。当每一个用户在不同场景、不同终端上产生的数据都能够准确汇总在唯一 ID 下，将会支撑许多极具创造力的营销场景。当前环境下，企业的经营理念，从营收为核心，转变为用户为核心，了解用户成为企业在竞争中脱颖而出的关键。这也是私域流量、直连用户模式（DTC）等概念火爆的原因。而 CDP 的属性，决定了它能够帮助企业积累、应用第一手用户数据，这也是实现私域流量运营、直连用户模式的基石。
