《企业业务型CDP与营销技术发展研究报告（附RFP标准指南）》
2022-10-17 201
随着5G、云计算、人工智能等技术的发展，大家对互联网越来越依赖，尤其是近年来疫情引发的数字化热潮，让线上交易的份额不断攀升，使得企业的客户数据呈现爆发式增长。 企业开始对自身运营所产生的数据有了新的想法，沉淀和管理自己消费者数据资产的需求开始变得越来越旺盛，CDP这把火也越烧越旺。 依据《数据新视界》调查发现，从2020年到2022年，企业产生的数据以42.2%的年增长率增加，但是有68%的企业数据价值并未真正激活。Convertlab在与众多企业的沟通中也发现导致业绩增长乏力甚至停滞的，往往是数据资产的冗余状态与低效管理。
企业无法打破数据孤岛，业务数据量庞杂且分散业务数据分散存储于内外部各个应用、渠道及触点，海量数据无法打通和集中管理，缺乏统一认知，数据生态无法成型，数据缺乏应用价值。
而CDP的工作重点并不是单纯保存数据，是从数据的采集、身份的匹配识别，到数据的存储和挖掘，再到应用和赋能，通过数据与数据之间关联和分析，洞察人与人、人与物的关系，最后赋能企业营销，形成一套完整的体系。
所以，我们认为一个优秀的CDP产品应该兼具业务场景与技术能力，基于Convertlab近年来服务客户的CDP经验，我们邀请公司内部资深行业解决方案顾问与产品研发专家等同事共同策划了《企业业务型CDP与营销技术发展研究报告（附RFP标准指南）》，经过反复的推敲与打磨，今天终于要和大家见面了！
《企业业务型CDP与营销技术发展研究报告（附RFP标准指南）》从CDP的定义、核心能力、应用场景、客户价值出发，再到企业是应该自建选择还是购买CDP产品，以及结合不同的行业实践经验编辑了企业RFP标准指南，最终回到CDP与营销技术结合案例实践中。本研究报告站在多个视角和不同维度，带给企业全面的CDP认知和应用。
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01
企业为什么需要CDP？
在传统的企业组织模式下，由于缺乏统一的数据管理平台，各部门之间的数据不互通，容易引发数据孤岛的问题。CDP能够收集和统一所有第一方数据，将各个渠道和部门之间的数据进行打通连接，企业可以获得全局视图进行数据分析。 在具体的实践中，各渠道数据分散以及需求的不对称，降低了企业运营的效率。CDP需要完成这样一件事情，它能够将企业各个自营渠道、第三方渠道等全网的多维度客户数据统一归集，全量整合，确保各部门统一口径构建全面的用户认知，帮助企业获得更清晰的、统一的消费者画像。各渠道数据统一形成的完整数据洞察，会对企业产生三个节点的决策影响：
- 清晰的产品定位，指出产品的目标客户，需要准确的数据洞察赋能产品研究；
- 对于营销人员来讲，更为重要的是，客户数据洞察有助于反哺营销策略，为每次营销选择目标客户；
- 拥有清晰的消费者生命旅程的数据洞察，能够帮助销售人员了解已经进入各购买环节的客户画像。
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随着《个人信息保护法》的正式施行，个人信息保护与数据安全成为摆在企业面前的最新课题。在收集数据时，如何征得用户的同意、如何将这些数据合规应用于日常营销……企业要面对的，将是从组织架构到营销实践一场由内而外的变革。
而CDP可以从本质上帮助公司实现数据合规性，因为它们充当所有客户数据的中央存储库，被用作事实的唯一来源，帮助公司更负责任和有效地处理客户数据。
对于下面这些组织部门来说，CDP能够赋能多个业务运营场景：
市场营销和运营团队：可以灵活使用CDP进行准确的数据分析。营销人员使用 CDP 来帮助他们组织和理解来自不同来源的数据，增强客户人群细分能力，优化营销活动策略，利用历史营销数据反哺修正当前营销策略，并增加内容营销参与度。
数字化创新部门：可以通过CDP搭建企业的客户数据平台助力企业营销数字化转型，整合全渠道数据，了解企业的消费人群，综合相关业务部门的需求，满足不同场景下的数据应用。
IT部门：基于企业数据平台基础建设的需求，可以利用CDP做数据的管理和存储，以及通过集成对接企业内部各种各样的业务系统，确保客户数据平台的稳定性、安全性和合规性最终为业务部门赋能。
客户服务和成功团队：客户服务专业人员在与客户沟通时也可以从中受益。通过利用CDP中的数据，帮助客户服务和客户成功专业人员主动满足客户的需求和顾虑，更深入地了解客户，同时解决问题。
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02
CDP的基本能力和进阶能力
CDP客户数据平台包括但不限于以下能力 ：
基本能力：
数据采集：营销触点链接、业务系统链接、数据连接器；
数据统一：ID Mapping、档案管理；数据洞察：渐进式画像、客群圈选、标签体系搭建；
数据激活：业务系统集成、人群包输出、数据分析。
进阶能力：
湖仓一体架构：流批一体计算引擎；同时支持批量营销、微批营销、实时营销；
统一建模语言：通用数据模型，灵活的自定义对象配置与关联元数据管理、数据血缘；
毫秒级实时性：实时数据采集、实时ETL、实时识别匿名客户、实时合并客户、实时客户画像、实时标签、实时圈客、实时数据分析等；
数据安全能力：授权与偏好管理（Consent & Preference Management）、隐私计算能力加持（Privacy Computing Platform）；
数据智能应用：ROI预测、大规模A/B测试、CLTV行为预测、画像挖掘、行为触发、联邦学习等。
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03
CDP在营销中的核心应用场景
经过CDP带来的全局客户视图为更有效的营销打下了基础，市场营销人员能够通过CDP梳理复杂的数据逻辑，构建准确的模型和个性化的营销内容。同时还能借助CDP利用数据驱动决策，全面了解品牌的客户群体。
我们总结了CDP的在营销中常见的六大业务应用场景：
持续拉新：找到目标潜在客户和细分市场机会点
老客促活：用户全生命周期运营，增加留存和复购率
精准营销：利用标签、分群和画像 精准高效寻找目标受众，节约营销成本
个性化沟通：用针对性的和个性化的沟通方式，提升营销效率
全渠道用户体验：统一各渠道的用户体验，提升用户满意度与整体LTV
智能化运营：AI驱动智能化数据应用，加速实现智能营销
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04
CDP行业实践案例
我们总结了Convertlab在品牌零售的CDP实战经验，分享了CDP在快时尚鞋服零售行业、传统白酒行业以及美妆行业的应用场景和案例。
拿快时尚鞋服行业CDP应用来举例：
经历了这几年国内数字化营销的发展，品牌标配的微信公众号、小程序、企业微信、电商平台、短视频平台等渠道发展，沉淀了足够多的存量用户数据资产……
客户希望借助Convertlab的CDP产品Data Hub客户数据平台与DM Hub营销自动化系统，对用户进行精细化运营，通过个性化和自动化营销，大幅度提升新客和老客的复购率；同时整合多个渠道触点，实现数字化运营能力闭环，全面提升企业数字化营销效率。
05
自建与购买CDP产品以及RFP标准指南
自建CDP还是购买CDP？有很多企业会对这个选择犹豫和纠结，部分企业会对这两种方式进行调研，再依据公司的具体情况来选择。
在Convertlab实际遇到的品牌客户里也曾经出现过这样的情况，一开始企业想要自建CDP，品牌内部基于自有情况讨论了很久，方案也会出不同的版本（有数据湖或者数据中台也有直接用DMP改CDP），几经波折后，客户最后还是放弃了自建，寻求外部供应商购买CDP。
那对于企业来说，自建CDP和购买CDP的差异点到底在哪？《企业业务型CDP与营销技术发展研究报告（附RFP标准指南）》白皮书里亦有解答。
企业和品牌方在立项和提出需求时，一般都需要准备RFP（Request for proposal）即项目需求说明书。过去不少企业对RFP的了解不全面，存在多次修订的情况，一来一回中间存在大量的沟通成本和时间资源浪费。
Convertlab也为客户输出过许多不同行业的RFP，我们希望能够整理出一份相对来说更加全面和标准的RFP指南给到企业参考，像SOP一样帮助企业更轻松地梳理自己的RFP。
我们认为企业RFP标准指南一般具备这五部分：
项目目标：包括项目背景与业务描述、项目目标、项目计划和项目范围。
项目需求：包括业务分析需求、功能性需求、非功能性需求以及项目实施需求。
项目管理：包括项目交付物要求和验收标准。
售后服务：包括服务目标、服务范围和服务方式等。
供应商注意事项：包括供应商需要提交哪些材料，企业招标流程等。
RFP对企业方来说的重点是要梳理清楚自己的项目目标与需求，即回答两个问题为什么要做？需要哪些能力来实现？ 就拿一般CDP需要具备的功能性要求来说，会从数据接入、ID打通、标签管理、人群管理、人群应用、数据分析、数据溯源、数据合规等维度出发，进行功能要求的细分。
在CDP性能上，需要考虑以下部分要求：
- 每秒支持营销信息活动页面（H5)的访问量
- 隐私协议过滤+频次控制过滤的用户数量
- 累计合并前会员总量/累计合并后会员总量
- ID Mapping的计算速度(每秒多少个ID, 几个ID类型)
- 每秒批数据处理量（MB)
- 每秒实时数据处理量(吞吐量）(MB)
- 可同时支持多少个什么量级的人群包并发计算
- ……
可以预见CDP客户数据平台，正在成为企业在各个渠道中的“数据中心枢纽”，通过CDP连接所有的客户触点并带给客户个性化的体验，让品牌真正地实现最佳数字化体验。
在未来，CDP客户数据平台还将拥有更强大的集成能力、更全面的数据安全合规能力、用于细分识别的自动化机器学习的能力、智能营销以及模块化生态系统的能力，从方方面面进行创新，深入挖掘数据的价值，释放营销的潜能。
