CDP（Customer Data Platform）到底是什么？
CDP是由David Raab于2013年首次提出的概念，它的定义是：CDP的目标是将所有客户数据集中汇集并存储在一个统一的、可供多个部门访问的数据平台中，以便企业各个部门能够轻松地使用这些数据。
CDP可以看作是企业存储用户数据的综合中心。通过CDP，企业能够拥有一个针对所有用户数据的"处理中心"，通过建立用户个人档案，将来自不同渠道的相关数据进行整合，使各个部门能够更容易地了解用户的状态和特征，并统一应用这些信息。
CDP的主要目标是提供一个集中的平台，使企业能够更好地理解和管理客户数据。通过集成和整合来自各个渠道的数据，CDP能够提供更全面、准确的客户视图，帮助企业做出更具针对性的决策和提供个性化的体验。
什么是用户数据？
CDP的存在是因为用户数据对于业务和营销运营至关重要。那么，用户数据究竟指的是什么呢？
用户数据是指消费者在使用网络并与公司进行在线和离线互动时留下的信息。这些信息可以通过与公司的网站、文章、视频等进行互动来获取。
CDP主要收集和组织以下四种类型的用户数据：
（1）身份数据
身份数据是构成CDP中每个客户档案的基础。这种数据使企业能够识别每个客户，并建立客户的身份信息。
身份数据包括：
姓名：包括名字和姓氏
人口统计信息：如年龄和性别
位置信息：地址、城市和邮政编码
联系信息：电话号码和电子邮件地址
社交信息：在社交平台上的昵称
专业信息：所在公司和职位
（2）描述性数据
描述性数据是对身份数据的扩展，它能够让企业更全面地了解客户。描述性数据的种类因企业类型而异。
举例来说，汽车经销商可能会收集用户的生活方式信息，如通勤习惯、活动范围、日常兴趣爱好等；而母婴公司则可能会收集用户的家庭情况，如是否有子女、子女数量、子女性别等。
描述性数据包括：
职业信息：例如以往的雇主、所属行业、收入水平和职位级别。
生活方式信息：如家庭成员、车辆信息等。
家庭信息：包括子女人数和婚姻状况。
兴趣爱好信息。
这些描述性数据能够帮助企业更深入地了解客户的背景和特征，从而更好地进行定位和个性化营销。通过对描述性数据的分析，企业可以更精准地满足客户的需求，提供更贴合其生活方式和兴趣的产品和服务。
（3）定量或行为数据
定量数据使企业能够了解每个客户与其互动的方式。
定量数据包括：
交易信息：包括最近的购买记录、购买频率等。
电子邮件通信信息：如电子邮件打开率、点击率、响应率以及通信日期。
在线活动信息：例如网站访问量、点击率、产品浏览量和社交媒体参与度。
客户服务信息：包括通信日期、查询详细信息和服务代表的详细信息。
这些定量数据能够帮助企业了解客户与其互动的频率、方式和参与程度。通过分析定量数据，企业可以发现客户的购买行为、偏好和兴趣，从而进行更精确的个性化营销和服务提供。
（4）定性数据
定性数据为客户档案提供背景信息，赋予客户数据以个性化的特征。这种类型的数据收集了客户表达的动机、意见或态度。
定性数据包括：
动机信息：包括客户是如何接触到企业的？对企业的印象如何？为什么选择了该企业？
意见信息：例如客户对产品的评价，对客户服务的评价等。
态度信息：例如喜好的颜色、动物、纺织品或食物等。
这些定性数据能够帮助企业更好地了解客户的动机、偏好和态度，从而更准确地满足客户的需求，并提供个性化的体验和服务。
CDP与CRM的区别
尽管CDP和CRM都可以收集用户数据并为企业提供价值，但它们之间存在本质区别：
CRM主要是为公司的销售人员设计的工具。CRM作为销售人员与客户之间的沟通管理工具，主要通过"电话"等方式来识别客户。
CDP则是旨在为企业的营销和客户获取提供支持的平台。CDP通常会整合CRM、售后服务、客服、用户访问数据、网络舆情数据和广告平台等各种可获取的客户数据。然后对这些数据进行归并、整合和统一化处理，并为其打上各种标签。这样一来，CDP能够提供统一的服务，支持外部广告投放，并为内部运营提供支持。
以下是CDP和CRM之间的一些关键区别：
CDP收集匿名访问者的数据，而CRM仅报告已知客户或潜在客户。
CDP分析终身客户行为和客户旅程，而CRM主要分析销售渠道和预测。
CDP同时跟踪在线和离线客户数据，而CRM只能获取手动输入的数据，无法自动获取离线数据。
CDP旨在处理来自多个来源的大量数据点，因此复制或丢失数据的可能性较小。而CRM收集单独输入的数据，如果处理不当，可能会导致数据丢失或标签错误。
综上所述，CDP和CRM在数据收集、分析范围和数据综合性等方面存在明显差异。CDP更加综合和全面，旨在为企业提供更全面的客户洞察和运营支持。
CDP的核心价值
CDP之所以备受关注，主要是因为它能够更好地帮助营销人员开展工作，并提供以下三个核心价值点：
（1）用户数据的统一汇总和存储
企业与用户之间的互动呈现出多渠道和多形式的特点：一个用户可能同时在多个互动触点上活跃，并在企业内部的多个系统中留下自己的行为数据。企业需要具备跨越多个平台和系统的能力，对海量且复杂的用户数据进行统一处理和利用。
CDP通过建立用户的唯一识别ID，将不同渠道的数据绑定到用户的统一ID上，记录用户的原始数据，包括动态交互、消费行为、兴趣偏好等。
通过存储大量用户数据，CDP为下一步建立基础，提供了全面而准确的用户洞察。
（2）数据的加工和处理
在建立企业自己的数据中心时，企业面临着多种数据维度的挑战。为了实现企业的运营目标，CDP需要搭建企业的用户标签体系和用户画像体系，同时结合用户的经营目标设计算法模型。
CDP通过对用户数据的加工和处理，进行数据清洗、整合和转换，从而为企业提供准确、高质量的数据。这样的数据加工和处理过程确保了数据的准确性、一致性和完整性，为后续的数据分析和应用奠定了坚实的基础。
（3）个性化标签与业务的紧密结合
例如，对于一个企服公司来说，在设计会员标签体系时，会考虑用户所属的行业和职业等因素。同样，对于一个B2B企业来说，会根据用户和公司的互动行为、点击内容等调整自己的营销策略。
CDP能够将个性化标签与业务深度结合，根据不同业务需求和目标定制标签体系。这些个性化标签的维度与业务紧密结合，使得在数据使用过程中能够赋能业务，实现更精准的用户营销和服务。
通过将个性化标签应用于数据分析和营销活动中，CDP能够为企业提供更有针对性的营销策略和个性化的用户体验，从而提升用户参与度和产品销售转化率。
综上所述，CDP在数据的加工和处理方面能够确保数据的准确性和高质量，而个性化标签与业务的紧密结合则赋能业务，实现精准营销和个性化服务。
CDP数据的应用场景
数据只有在有效应用的情况下才能产生价值。
通过合理的存储和加工处理，CDP的数据在应用层面能够发挥最大的效能。
在企业的数据应用层面，常见的场景包括：
对内提升经营效率：通过对现有数据的分析，辅助企业做出更明智的经营决策。
在经营决策场景中，CDP可以提供不同渠道的投入产出比数据，帮助企业判断是否可以提高投放价格。此外，CDP还可以通过分析数据，辅助企业制定更有效的渠道投放策略，以提升成交转化率和7日内成交量。
对外提升用户运营价值：实现分层精准运营，提高运营效率，从而提升用户的价值。
在营销策略场景中，CDP的数据可以帮助企业判断哪种活动策略对本品牌更有效。通过分析用户的行为数据和购买习惯，CDP可以为企业提供个性化的推荐和定制化的营销活动，提高用户参与度和购买转化率。
在用户私域运营过程中，通过用户CLV（用户生命周期价值）分析，CDP可以帮助企业计算预期收入变化情况，从而优化用户运营策略和资源分配。
综上所述，CDP数据的应用场景包括对内提升经营效率和对外提升用户运营价值。通过合理应用CDP的数据分析和洞察，企业可以做出更明智的决策，实现精准运营和个性化服务，从而提升业务效率和用户价值。
