“一个成熟的 CDP 成长模型要能够帮助企业降本增效并持续扩展边界。”以下内容根据神策数据郑瑞的相关分享整理。

一、CDP 建设是个业务问题

随着流量红利的消失,企业逐渐明确了做存量市场这一方向,以更全面更宏观的视角做数字化经营体系的搭建。不仅要关注销售额,更要做好用户全生命周期消费价值挖掘,通过全链路数据深度洞察用户行为,实现数字化经营。

在此背景下,神策数据的产品理念围绕客户旅程编排(Customer Journey Orchestration,简称 CJO)进行了升级,针对企业全域触达、生命周期覆盖、精细化运营、系统间的数据互通等痛点,提供一个基于消费者全域唯一 ID 的用户数据中台和触达工具。可以说,CDP 是用户数据和运营的最小集合。

与传统的业务系统相比较,CDP 的最大区别就是排列方式。CDP 围绕核心 User 展开,所有的外围应用围绕用户和用户数据做相应的决策和调动。在这个过程中,原有的业务能力以及数仓中的数据都可能会被调用。而在传统的业务系统中,多个能力很难紧密的耦合起来去形成新的业务链路,这是因为每个系统在最初设计的时候,基本上都没有考虑到二次开发的需求。

另外,需要关注的是,企业在发展过程中会面临自研 CDP 和通过供应商采购 CDP 的关键选择,如何做决策呢?我们可以对比一下二者的优劣势:企业自研 CDP 系统,业务适配度相对较高,但是升级成本、维护成本、时间成本等均较高;而通过供应商采购 CDP 系统能够实现更大程度的成本降低,已经成为众多以业务为绝对发展重心、IT 研发资源欠缺的企业的长期选择。

那么是否存在一键优化业务问题的工具呢?我认为,CDP 的建设价值可以用这样一个公式来衡量:CDP 建设价值 = 新能力价值 + 替代重复劳动价值 – 原系统价值 – 学习成本 – 迁移成本。

总结来说,CDP 建设是一个业务问题。企业通过 IT 系统驱动业务,进而驱动战略落地和发展。在 CDP 建设过程中,企业需要明确三个关键:第一,坚持合理路径的把控;第二,经营的一步一步验证;第三,自建和采购的决策。

二、CDP 赋能业务

One ID 是 CDP 建设的关键,即跨业务线、跨渠道的同一用户的 ID-Mapping。

企业在 CDP 实战过程中,可以通过 E-U-I 模型很好地实现用户行为分析,并通过神策数据对事件以外明细模型的支持和多实体支持能力,实现用户行为数据与经营数据的融合。

以医疗行业为例,CDP 能够帮助企业实现在线用户运营体系的建立、消费者数据的完整洞察、长线健康服务流程的梳理,覆盖用户进入线上营销场景后的整个生命周期的价值分层和客户旅程的设计,以及中间数据的承接。

神策 CDP 包含数据集成、建模、加工、服务四大能力层,面向企业的业务系统、BI、营销平台提供强大、统一、灵活、自助式的数据应用能力,具有实时性、自助式、开放性三大核心特征。

神策 CDP 期望帮助企业实现的核心价值是数据激活(Data Activation),将客户全生命周期旅程中沉淀的海量公私域数据,通过神策 CDP 的能力进行处理和建模,以更好地支撑上层的数据应用产品,即客户旅程分析和客户旅程优化,激发数据的真实价值。

三、CDP 建设中的坑和经验

企业在建设 CDP 的过程中通常会面临一个“灵魂”问题——为什么建设工期总比想象得要长、工作量比想象得要多、做了很久还被业务吐槽?围绕此,我从过往的工作实践中针对以下问题总结了一些个人经验。

1、数据流设计。如何通过设计数据流帮助企业实现“圈选昨日到站用户今日仍活跃的用户进行推送”这一目标?对此,首先可以圈定有运营价值的用户,将用户数据从全量导入改为增量,将服务端上报数据改为客户端上报数据,调优服务器计算性能并给予合理的定量硬件升级评估。

2、和业务对齐。针对企业“接入订单数据,融合订单数据和行为数据做分析和运营”这一诉求,我认为解决方案是和业务对齐。

3、企微消息触达。一般情况,企业想给用户的企微账号发消息,会认为只需要接通企微发送通道、调试后上线就完工,但在实际操作过程中,生产环境上的业务可用和接通之间差距较大,企业不仅需要接通和调试,还需要进行数据监测、状态获取、设置频率和角色限制等。

4、实时受众。企业希望根据用户的行为 + 消费情况,实时计算出符合要求的用户并完成策略推送。针对此,神策 CDP 致力于为企业打造多层次、多方位的实时数据能力,包括实时标签、批流一体的受众计算引擎等,以支撑企业不同时效要求下的分析和营销需求。

5、CDP 建设并非一蹴而就。CDP 建设过程需要完成 CDP 能力和 IT 能力的对接、用户生命周期和运营框架的搭建、BI 和运营分析赋能,以及业务持续增长和新业务的探索等。

任何一个包含自然数公理的算数形式系统中,不可能同时满足自洽性和完备性。一个成熟的 CDP 成长模型要能够帮助企业降本增效并持续扩展边界,业务模型亦是如此。

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