MarTech?-CDP實戰手冊:CDP的分類(三)
如何將目前的CDP進行大致的分類?這篇文章里,作者將CDP歸納為了三個類別,分別為數據型CDP、分析型CDP和營銷型CDP。一起來看看這些類別的CDP各有什么特征。
文章結構:
CDP分類
市面上CDP沒有一個準確的定位,每個企業或者解決方案公司的CDP的定位、功能都會有寫區別,刨除結構混亂的,可以歸納為三類,數據型CDP、分析型CDP、營銷型CDP。
1. 數據型CDP
數據型CDP只具備 CDP 必須具備的核心組件,即唯一的用戶ID數據。數據型CDP能夠跨多個來源收集數據,并迅速將之存儲在各個數據孤島外的統一平臺上,然后對數據進行整合、處理和打通,讓每個用戶都擁有唯一ID的同時提供完善的360度單一用戶畫像;同時可以為上層提供標簽、人群等能力,為上層應用數據分析、營銷自動化、CRM 等工具提供數據支持。
數據CDP不代表直接擁有數據中臺的能力,例如數據治理和數據清洗不在CDP的范圍內,CDP更多是針對當前已有數據通過IDmapping融合實現數據打通,但市面上多數公司都會將數據中臺與CDP進行合并,例如火山引擎的CDP,這樣更好的提升CDP的能力范圍,對于大企業來講這種方案更為合理,我喜歡稱這種CDP為重CDP,如果剔除掉數據中臺的能力呢,則為輕CDP,個人更支持輕量CDP,這樣系統更純凈解耦。
2. 分析型CDP
數據型 CDP 向前邁一步便是分析型 CDP。分析型 CDP 能提供更強大 的數據可視化功能以及預定義的報告,幫助我們進一步分析所有數據并更 好地了解用戶行為。先進的數據可視化還能聯通企業內各個部門,共享數據洞察。產品部門、市場部門、運營部門、銷售部門等各部門都能充分分析和應用用戶數據,為工作提供幫助。
分析型 CDP 還能提供預測功能,為用戶即將發生的任何問題提供預 警,并自動監視用戶輸入數據和用戶偏好的任何變化。不僅如此,分析型 CDP 還包括某種類型的機器學習組件,以使我們能夠實時地處理用戶行為 數據,從而更好地優化用戶生命旅程。
分析CDP則需要支持更多維度,更靈活的分析能力,對于指標、標簽、埋點的業務匹配與規劃更為重要,因為需要通過指標、標簽、埋點進行業務分析看板的創建,從而時間對于全局客戶的統籌分析
3. 營銷型CDP
營銷型CDP也可以叫業務型,包含數據型 CDP 和分析型 CDP 的所有功能,此外,還 具有跨渠道營銷的功能,能夠根據歷史用戶數據和用戶行為預測,自動化為每個用戶在每個渠道提供量身定制的內容推送或者營銷活動。
例如,我們可以先通過歷史用戶數據區分用戶,為不同的用戶個性化推薦產品、展示廣告,然后再通過用戶點擊、購買等行為產生的實時數據進行用戶行為預測,不斷優化和調整策略來影響用戶生命旅程中的用戶行為,最終達到提升轉化率、購買率等結果。
其實營銷CDP的范圍市面上沒有一個很好的界定,多數會加入MA作為營銷,但因為CDP的特性,所有業務側的應用CRM、SCRM、DMP、公眾號運營等等都需要CDP的支持,有些會把營銷CDP擴大功能范圍,構建大營銷CDP的解決方案進行售賣,當然CDP主要是向上支持數據的,每個功能單獨拉出來也是獨立的產品進行售賣。
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