CDP 系统的发展历程
客户数据平台(CDP)是一种相对较新的技术,旨在帮助企业整合来自多个渠道和系统的客户数据,为营销人员提供统一的客户视图。随着大数据和数字营销的兴起,企业收集和存储客户数据的能力不断增强,统一管理和利用这些数据的需求也日益增长。CDP 应运而生,它可以集中分散的客户数据,并为营销人员提供可操作的客户画像和受众细分功能。 CDP 概念最初由一些营销技术公司提出,很快就获得了广泛的关注和采用。如今,越来越多的企业开始部署 CDP 系统,以提高营销效率并改善客户体验。
CDP 系统的架构

数据采集与集成
CDP 系统的核心架构包括数据采集和集成模块。它能够无缝地从各种来源采集客户信息,包括 CRM 系统、电子商务平台、网络分析工具和社交媒体渠道等。这些数据可以实时流式传输或批量导入。一旦数据被采集,CDP 就会对其进行统一和处理,清理异常数据、去重冗余信息并合并相关记录。这一过程由强大的 ETL(提取、转换、加载)和 ELT(提取、加载、转换)流程来实现。

数据存储与分段
经过集成的数据会被安全地存储在先进的数据仓库或数据湖中,这种存储设计旨在实现可扩展性和高效性,确保快速安全地访问数据。CDP 会根据人口统计、行为、心理特征和交易等标准,将客户数据划分为更小、更易管理的群组。这可以利用人工智能和机器学习技术,根据实时活动预测和调整客户类别。

数据消费与应用
CDP 系统的数据消费组件有助于组织根据从数据中获得的洞见执行相应的行动。这可能涉及制定新的营销活动、调整销售策略或增强客户体验等。CDP 的一个关键优势是能够从各种在线和离线来源收集和标准化客户数据,包括客户事件、交易、属性和客户与公司互动历史等。

统一客户视图
CDP 系统的核心是一个统一、持久的单一数据库,旨在通过结合行为、个人资料、交易和其他客户数据,提供全面的 360 度客户视图。CDP 使用一致的标识符将客户的所有数据跨不同来源关联起来,从而实现统一的客户画像。该数据库专门设计用于满足营销人员在活动管理、营销分析和商业智能方面的需求,允许用户将客户划分为受众群组,并预测每个客户的最佳下一步行动。

高级功能
除了核心的数据管理功能外,一些 CDP 还提供高级功能,如营销绩效测量、预测建模和内容营销等。CDP 系统的架构旨在为营销人员提供全面的客户数据视图,并支持基于这些数据的决策和行动,从而提高营销效率和客户体验。
CDP 系统的功能

客户数据收集
客户数据收集是客户数据平台(Customer Data Platform,简称 CDP)系统最基础的功能。 CDP 能够从各种渠道(包括线上和线下)收集不同格式和结构的客户数据,并将其转化为标准化的格式存储在客户数据库中。这种集中式的数据收集和整理有助于企业建立统一的客户视图,为后续的客户分析和营销活动奠定基础。CDP 系统通过连接各种数据源(如网站、移动应用、客户关系管理(Customer Relationship Management,简称 CRM)系统、销售点(Point of Sale,简称 POS)系统等),收集客户的人口统计数据、交易记录、浏览行为、偏好等多维度信息,为企业提供全面的客户数据资产。

连接各业务系统
打破企业内部各业务系统间的数据壁垒是CDP系统的关键功能之一。传统的企业架构中,不同部门的业务系统相互独立,缺乏数据共享和集成。这种数据孤岛导致企业无法获得全面的客户视图,难以为客户提供一致和个性化的服务体验。CDP 系统可以与市场上主流的业务系统(如 CRM、企业资源计划(Enterprise Resource Planning,简称 ERP)、电子商务平台等)进行集成,实现跨系统的数据共享和同步。通过 CDP 平台,企业可以实时关注和管理与客户的各种互动,确保客户数据在整个企业内部的一致性和完整性。CDP 系统的集成能力有助于企业打破数据孤岛,提高运营效率和客户体验。

构建客户画像
客户分析和画像构建是 CDP 系统的核心功能。作为一种营销技术,CDP 系统利用客户标签、聚类分析等技术,对收集的客户数据进行多维度分析和挖掘,形成深层次的客户洞察。通过构建全面的客户画像,企业可以深入了解客户的人口统计特征、行为偏好、购买习惯等,发现客户价值并制定精准的营销策略。CDP 系统的客户分析功能有助于企业更好地识别目标受众,优化营销投资回报率,推动业务增长。此外,CDP 系统还可以与营销自动化、个性化引擎等系统集成,为客户提供个性化的营销体验。
CDP 系统的应用场景

实现组织内部数据一致性
CDP 系统可以将来自多个渠道的客户数据整合到统一的视图中,从而帮助组织维护客户信息的一致性、及时性和准确性。这种一致性可以减少数据冲突,确保各部门和接触点使用相同的信息基础。通过 CDP 系统,组织内部不同团队可以共享和访问相同的客户数据,避免因数据不一致而产生的问题。

实现高级数据细分和定位
CDP 系统可以利用人工智能和机器学习技术,根据实时的活动数据预测和调整客户细分,超越基于人口统计或行为的基本细分方式。这种高级细分和定位能力有助于营销人员更精准地锁定目标受众,提高营销活动的转化率。

提高运营效率
CDP 系统能够消除数据冗余和错误,将来自多个来源的信息整合到统一的格式,从而加快数据在营销自动化、电子邮件、CRM 等系统之间的流转。这有助于组织构建更加灵活高效的技术栈,提升整体运营效率。CDP 系统作为数据中心,可以简化数据集成和管理流程,减少手动操作,节省时间和资源。

实现数据民主化
CDP 系统可以作为"智能数据中心",实现组织内部数据的民主化,让不同团队都能够利用第一方和第二方数据,支持营销活动、销售策略、客户体验优化等多种用例。CDP 系统使数据资产能够在整个组织内部高效流动和共享,从而释放数据的全部价值。
CDP 系统的优势
数据统一与全面视角
CDP 系统的一大优势在于能够从各种在线和离线来源收集不同格式和结构的数据,并将这些分散的数据转换为标准化形式。它提供了一个统一、持久的单一数据库,用于存储客户行为、个人资料和来自任何内部或外部来源的其他数据。这使得 CDP 能够通过一致的标识符将客户的所有数据关联起来,从而提供全面的 360 度客户视角。
支持营销分析和业务智能
CDP 系统中结构化的客户数据可以被外部系统访问,以支持营销人员的活动管理、营销分析和商业智能需求。这使用户能够将客户分组为受众群体,并预测与客户下一步的最佳互动方式。一些 CDP 还提供了营销绩效分析、预测建模和内容营销等高级功能。
提高运营效率和合规性
CDP 通过整合来自多个来源的客户数据,确保所有团队都基于相同的信息库工作,有助于维护客户信息的一致性和准确性,减少了数据冲突。此外,CDP 还可以通过消除数据冗余和错误,将来自多个来源的信息整合到统一格式,使数据能够更快地流入和流出其他系统,从而提高运营效率。
CDP 还可以通过集中管理客户数据来支持数据隐私法规的合规性。统一的客户数据库可以根据法律要求使用、更新或删除数据,提高了数据治理和安全性。
CDP 系统的关键技术

数据集成与统一
CDP 系统的核心技术之一是数据集成与统一。它利用先进的清洗和匹配算法,从各种在线和离线来源收集客户数据,并将这些分散的数据转换为标准化形式。这包括客户事件、交易数据、客户属性、营销活动评估数据和客户-公司互动历史记录。CDP 系统能够将这些数据统一到单一的客户概况中,为营销人员提供全面、统一和持久的客户视图。

数据消费与应用
CDP 系统还具备数据消费和应用的功能,可以根据生成的客户洞见制定新的营销活动、调整销售策略或优化数字平台上的客户体验。这些消费技术可能内置于 CDP 架构中,也可与外部营销自动化系统集成。

数据存储与管理
CDP 系统需要先进的数据仓库或数据湖来安全存储集成的客户数据。这些存储解决方案旨在实现可扩展性和高效性,确保快速、安全地访问数据。同时,CDP 系统还具备强大的 ETL(提取、转换、加载)和 ELT(提取、加载、转换)流程,以支持数据集成。

数据分析与细分
CDP 系统通常具备数据分析和细分功能,可以根据人口统计、行为、心理特征和交易等特定标准,将客户数据划分为更小、更易管理的群组。这可以使用传统方法或利用人工智能和机器学习进行更高级的受众细分。
CDP 系统的部署和实施
CDP(客户数据平台)系统的部署和实施是一个复杂的过程,需要企业进行全面的规划和准备。首先,企业需要评估现有的数据源和系统,确定需要整合到 CDP 中的数据类型和来源。然后,需要选择合适的 CDP 解决方案,并根据企业的具体需求进行定制和配置。在部署 CDP 系统时,需要确保数据的安全性和隐私保护,并建立相应的数据治理机制。同时,还需要对员工进行培训,使他们熟悉 CDP 系统的使用方式。最后,企业需要持续监控和优化 CDP 系统的性能,以确保其能够满足不断变化的业务需求。总的来说,CDP 系统的成功部署和实施需要企业投入大量的资源和精力,但它能够为企业带来更好的客户洞察和营销效率。
CDP 系统的数据集成挑战
多源数据集成
CDP 系统需要从多种在线和离线来源收集数据,包括客户事件、交易数据、客户属性、营销活动评估数据和客户公司历史数据等。这些数据通常具有不同的格式和结构,CDP 需要将这些不同来源的数据转换为标准化形式,这对数据集成提出了挑战。CDP 需要先进的数据清理和匹配算法,以提供高质量的统一客户概况。
客户身份识别
为了提供全面、统一和持久的已知和匿名客户视图,CDP 需要将历史和实时客户数据(包括个人资料、行为、交易和品牌互动数据)相结合。这就要求 CDP 具有一致的标识符来链接客户的所有数据,并且能被外部系统访问,以支持营销人员的活动管理、营销分析和商业智能需求。识别和链接客户身份是 CDP 数据集成的一大挑战。
数据一致性和准确性
客户数据通常被分散在不同部门和系统中,CDP 需要整合这些数据,确保整个组织使用同一个最新的信息源。维护数据在整个组织内的一致性和准确性是 CDP 面临的另一大挑战。CDP 需要通过将客户数据整合到单一平台来解决这一问题。
数据转换和处理
CDP 需要强大的 ETL(提取、转换、加载)和 ELT(提取、加载、转换)流程,将来自多个来源的不同数据转换为标准格式,并构建连贯的客户概况。CDP 还需要使用不同机制来识别客户,同时不会泄露机密信息给未经授权的人员。数据转换和处理是 CDP 数据集成的关键环节。
如何选择合适的 CDP 系统
在选择合适的客户数据平台(CDP)系统时,需要考虑以下几个关键因素:

数据收集和整合能力
CDP 系统应该能够从各种在线和离线来源收集数据,并将这些分散的数据统一到标准化的高质量客户资料中。这些统一的客户资料应该提供 360 度的客户视图,从而允许CDP系统将客户分组到受众群体中,并预测最佳的下一步行动。

实时数据处理能力
一个强大的 CDP 系统应该能够持续处理批量和流式数据,以保持客户资料的及时更新和准确性。CDP 系统还应该能够随时间维护客户数据的"金字塔记录",而不仅仅是短期的匿名资料。

数据匹配和统一能力
与数据管理平台(DMP)相比,CDP 系统旨在处理匿名和已知客户数据,利用复杂的匹配算法将数据统一。这使得 CDP 能够比主要关注匿名、基于 cookie 的数据的 DMP 提供更全面、统一的客户视图。

数据治理和合规性
CDP 系统应该能够通过集中管理客户数据的方式来提高合规性。这种集中的数据治理还可以增强客户数据收集的安全性。CDP 系统还应该能够在整个组织内民主化客户数据,允许所有人访问和使用第一方、第二方和第三方数据。

分析和个性化能力
其他重要功能包括能够生成高级分析以发现隐藏模式和预测未来客户行为,以及用于个性化营销活动、内容和用户体验的工具。CDP 系统还应该提供报告和可视化功能、管理控制和与其他销售和营销技术的集成。

生态系统集成
总的来说,选择合适的 CDP 系统需要仔细评估供应商在数据摄取、集成、治理、分析、个性化和生态系统集成等方面的能力。
CDP 系统的隐私和安全考虑

数据隐私和访问控制
持续数据保护(CDP)系统通过持续备份正在写入的数据来提供高水平的数据保护。然而,真正的 CDP 系统会捕获所有数据写入,这可能包括敏感或私人信息,从而引发了数据隐私问题,需要确保适当的访问控制和数据加密。近 CDP 系统通过定期快照或增量备份而非连续备份,可能是一种更加保护隐私的选择,因为它们不会捕获每一次数据写入。

集中化数据治理
统一的客户数据库通过集中管理客户数据来改善合规性。数据可根据法律要求进行使用、更新或删除。集中化的数据治理可以增强客户数据收集的安全性。通过将数据合并到单一的数据管理平台,企业可以保持关于客户的一致、最新和准确的信息,这有助于合规。这些信息可以跨越所有部门和接触点,一致性降低了数据冲突的可能性,并确保所有团队都从相同的信息基础出发。

备份基础设施安全
无论采用真正的 CDP 还是近 CDP 方法,都需要仔细考虑备份基础设施的安全性,包括访问控制、加密和备份存储的物理安全性。应制定适当的政策和程序,以确保 CDP 系统所保护数据的隐私和安全。
CDP 和 CRM 的区别
CDP(Customer Data Platform,客户数据平台)和 CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)都是用于收集和管理客户数据的系统,但它们在定义、使用范围和主要功能上存在根本区别:
定义上的区别
- CRM 是一种营销策略,利用相关的数据技术以及互联网技术来协调企业与客户之间的关系
- CDP 是一种营销系统,将各渠道的客户数据收集起来,实现客户数据建模,并优化营销方式
使用范围的区别
- CRM 主要用于企业的销售环节,帮助企业在销售过程中挖掘、跟踪并处理客户相关信息,维护好与新老客户的关系
- CDP 系统主要为营销人员创建一个客户数据管理中心,全方位收集客户数据,形成全面、连续、系统的客户画像,从而帮助营销人员有针对性地开展营销活动
主要功能的区别
- CDP 系统主要提供数据支持,通过不断整合来自各方的数据,为下游的营销活动提供数据洞察
- CRM 则负责具体的执行,通过与客户交流,进一步了解客户并留住客户
简而言之,CDP 是一个统一的客户数据管理平台,为营销活动提供数据支持;而 CRM 则是一种营销策略和执行系统,专注于维护企业与客户的关系。两者在客户数据管理方面存在互补关系,共同为企业的营销工作提供支持。
CDP 系统的未来
CDP (Customer Data Platform) 系统为企业提供了一个集中的客户数据管理和分析平台,为营销活动提供了强大的数据支持。尽管 CDP 系统已经具备了多重优势,但它仍在不断发展和演进中。目前,许多 CDP 提供商正在努力将人工智能技术融入 CDP 系统,以提高其数据分析和洞察能力。未来,CDP 系统将朝着 CIP (Customer Intelligence Platform) 的方向发展,成为一个真正的客户智能平台:
- 利用人工智能和机器学习算法,对客户数据进行深入分析和挖掘,发现隐藏的模式和洞察
- 基于客户行为和偏好,实现个性化营销和客户体验的自动化和智能化
- 通过预测分析和场景模拟,帮助企业制定更有效的营销策略和业务决策
- 与企业其他系统(如 CRM、ERP 等)深度集成,实现全渠道的客户数据管理和营销
- 提供直观的数据可视化和报告功能,支持企业高层进行数据驱动的决策
随着人工智能和大数据技术的不断发展,未来的 CDP 系统将成为企业数字化转型和智能营销的核心平台,为企业带来更大的竞争优势。
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