干货 | 关于客户数据平台（CDP）的必答题—Part 1
客户数据平台对许多营销人员和技术人员来说仍然是新鲜的，本系列文章将分三部分回答一些关于CDP的常见问题。
主要介绍CDP的定义，企业构建CDP的方法和成本，CDP如何操作等内容。
客户数据平台(CDP)定义为“一个由营销人员管理的系统，一个可供其他系统访问的、持久的、统一的客户数据库”。也就是说，一个CDP从多个源系统中获取与客户相关的数据，进行处理和统一，来创建单一的客户视图，并使这些数据可以用于其他营销系统。
一些CDP还提供额外的功能，如分析、预测建模、内容推荐和活动管理。值得注意的是，CDP是商业软件产品，虽然一些其他的定制化软件或商业组件的集合或许可以做同样的事情，但它们不会是CDP。
CDP和DMP的不同之处
数据管理平台(DMP)通过维护网页浏览器cookie的集合来支持网页广告展示，这些cookie具有用户兴趣、人口特征和用户行为等属性。DMP的用户选择一组带有所需属性的cookie，然后将其发送到广告系统，当这些cookie出现在网站上时，就会向这些cookie发送广告。
和CDP的最关键区别在于：DMP的cookie通常是匿名的，而CDP中的cookie记录是和系统识别的个体关联的。DMP数据是一个属性列表，而CDP存储了非常详细的信息，如购买交易和网站行为的细节。DMP主要使用网页数据，而CDP包括了来自离线系统（如CRM）的数据。
CDP与数据仓库或数据湖有什么不同？
数据仓库和数据湖通常是企业范围的项目，这意味着它们不适合于市场需求。数据湖是数据的集合，通常与原始源系统的形式相同，而数据仓库处理原始数据以使数据更有用。但是，两种类型的系统通常不需要构建单一客户视图所需的跨渠道身份标识。
数据仓库的设计主要是为了支持分析结果，而不是直接的客户交互。这也意味着他们通常每天、每周或更少地更新数据，而CDP通常实时获取数据，就算不是实时的，也能迅速获得数据。大多数CDP使用与数据湖相同的数据存储技术，不同的是，CDP有内置的特性，可以进行额外的处理使得数据变得可用，而数据湖则没有。
CDP和CRM的不同之处
CRM系统主要是与客户打交道。CRM捕获在那些交互期间生成的数据，但不打算从其他系统导入大量数据，它们也不是通过匹配不同的标识符来统一数据的。CRM的数据库目的是针对直接客户的交互进行优化，这需要一种不同于CDP的方法，不像CDP是对批量处理和提取的数据进行了优化。将CRM的设计与CDP的目的相适应几乎是不可能的，因为新设计对于系统的主要目的来说效率低下。当CDP的数据被CRM使用时，CDP通常会对数据进行重组和补充，这样CRM就可以有效地使用它。
公司可以建立自己的CDP吗？
大多数公司的CDP是购买的常用技术来构建的，比如Hadoop。主要区别在于CDP供应商增加了一些诸如用于公共源系统的连接器、数据准备流程和身份解析过程等功能。公司需要自己构建这些产品，或者组装、学习、部署和管理那些做同样事情的商业产品。这需要花费更多的时间和钱，并且比CDP更难维护，给营销人员的控制权也更少。
这取决于CDP本身、数据源、数量和其他因素。几乎任何中等规模或更大规模的公司都应该能够找到一个负担得起的CDP。最重要的是，CDP提供的价值远远超过其成本。
To be continued···
（本文编译自CDP Institute）
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今日搜狐热点创略科技：AI驱动洞察，智能数据营销时代迎来拐点
「在美国，科技业的一半是to C的公司，他们占了一半的市值，to B的这些公司占了另外一半市值，比如说Oracle。所以其实to B还有很多很牛逼的公司，但是我们来看中国的话发现中国to C的公司都很牛逼，最大的是阿里，然后是腾讯、百度，to B的公司居然找不到，或者说有活着的，但是活得很惨。」美团的王兴在2017年年底的内部讲话中透露了他对当前中国市场的看法。言下之意，C端企业相对B端企业来说更容易做，也更容易产生巨头。但是现实往往生发困境：真的如此吗?面向移动互联网时代信息的爆发式增长以及AI时代用户个性化的需求，这些企业的日子真的好过吗?“信息太泛滥了”、“营销真的不好做”、“东西卖给谁”......企业面临着复杂多样的问题，传统的上门推销式的做法被解读为落后，落后就该挨打。究竟该如何抓住机会?面对极度膨胀的信息量，顶着“数据过剩”的巨大压力，人们对于信息的苦苦追求和期待忽然间变得踟蹰了。因为：每天24小时看这些信息，阅读不完;
存在着大量的无用甚至不真实的信息;
有效数据来源匮乏且不可持续，各平台数据封闭;
企业数据使用效率差，成为数据垃圾;
不具备AI等智能特征，无法预测。现代科学技术的发展把社会向前推动了一大步，但是对于面向C端的企业，如何对客户进行深度洞察、多场景下的营销过程中提升消费者的体验，已经成为一个重要的课题。而正是在这样的背景下，一批企业级客户数据解决方案应运而生，创略科技成为其中的一个代表——这家发轫并成长于美国硅谷、落地在中国的新兴科技企业正逐渐在市场崭露头角。福布斯中国近期做了一期评选，选取了2017年度营业收入在1000万至10亿人民币之间的企业，并且要求两年都实现盈利，创略科技赫然在榜，凭借数据技术领域的突出表现及高成长性荣登“中国非上市潜力企业50强”，入选理由是其具备人工智能的深度学习能力，帮助企业从大数据中挖掘出能解决实际问题的“智能数据”，让企业对特定的业务场景获得更深入、快速、精准的洞察。诚然，面对营销方式的变革，“大数据”已经无法满足企业的需要，“智能数据”或许才是企业最汲汲渴求的能力。雷锋网采访到了创略科技创始人兼CEO 胡世杰 Jimmy ，作为行业资深人士，或许他对企业的需求更为感同身受。他表示其团队其实是带着国际化经验回到国内创业的，因此他们对整个市场的认知层面维度更高。早年在海外求学的经历，让他和团队更早的接触了企业级智能客户数据平台(CDP)领域，并由于创新性的研发赚到了第一桶金，在他眼里，回国创业也是用技术改变生活的一种实践。CDP在国外其实领先于中国市场3-4年，企业教育走在前面，但是整体而言，全球性的CDP还处在初期阶段，市场容量非常巨大。因此国内有非常好的土壤供他们成长起来。“智能数据营销”的数据源之间如何打通?许多企业仍然专注于“大数据”而不是“智能数据”，没有意识到后者才是真正可以帮助到企业的有效信息。国外像亚马逊、可口可乐、荷兰皇家航空等公司其实已经在对内决策、对外的数据驱动营销以及客户体验的提升和优化上有了较为领先的智能数据实践。创略科技立足于从数据整合到数据分析再到数据应用的全部过程。数据整合层面，创略科技建立了可检测的核心数据和关键指标，其中数据模块可以管理接入的多种数据源，并通过主表(Master Table)功能，将孤立的数据源打通，整合数据。当然，企业用户可以通过SQL创建工作表更自由地操作数据，对工作表进行清洗、整合、转换。创略科技创始人兼CEO 胡世杰 Jimmy 数据之间如何有效衔接呢?雷锋网搜集了目前市面上10大类数据源，如下：网站实时数据：通过APEX PRISM收集实时数据
CRM：Salesforce、SAP等传统的客户关系管理系统
数据库：MySQL、Oracle
数据统计：Google Analytics、百度统计等网站分析工具
网络营销：百度推广、腾讯社交广告等
Email：Webpower、Mailchimp等邮件营销工具
社交：微信、微博数据
第三方数据：极光推送等
公共数据：天气、地理信息等
本地文件：Excel/CSV
据胡世杰Jimmy介绍，这些渠道创略科技已全部打通，此外他们还创新性的建立了分析模块和标签树。分析模块主要以用户和事件为中心，分析和预测潜在客户的行为模式，为营销提供决策依据;而标签树则是根据业务需求，对标签进行分类整理，在不同的标签层级细分和定位目标客户，利用第三方数据丰富现有客户画像，满足特定的营销目的。雷锋网(公众号：雷锋网)注意到，2018年4月初，上海数据交易中心与创略科技签署了合作协议，这意味着试点计划的企业用户，以及未来长期企业用户将能够验证各种B2C和B2B数据交易，以确保质量和成本效益。胡世杰Jimmy 说：“每一条数据都与客户ID相关，创略不做陌生体系的数据，这是原则，毕竟数据的透明度、合规性、成本等等都是黑洞，创略不会去碰”。粗放式流量采购到精细化高效管理的必然转型当然，方案落地到垂直细分领域比任何科技名词的解释都来的更为实际有效。Gartner在近期的报告中指出，随着机器学习和人工智能技术的成熟，智能数据系统还会加入更先进的功能和预测模型，例如客户旅程路径分析、客户价值分析和客户流失预测，帮助企业获得以前很难得到的“战略洞察”和“可实施洞察”。在旅游行业，一个共同的特点是拥有大量线上线下数据。只有所有来自网站、APP、CRM、在线广告和离线数据库的所有数据都能及时连接到一起，才能形成完整的客户视角。创略科技CDP客户数据平台能够做到这点——通过直观的UI轻松地将数据收集和统一到360度的客户视角，另外分析关于转化率、客户旅程、客户分类以及营销渠道等所有指标对于收入增加和业务增长是至关重要的，NEXUS为这个用例提供了现成的算法模型。AI模块IQ可以帮助用户发现他们从未遇到过，并且意想不到的深刻洞察以及有价值的客户，这是由AI和深度学习技术驱动的。AI驱动洞察
智能数据营销时代迎来拐点!在汽车领域，汽车品牌通常拥有多种多样的数据来源，包括在线营销渠道、网站、CRM和零售商店。但事实上在实践中，大部分数据都没有被捕捉到。即使他们有，也没有被整合到统一的客户档案中去为营销和分析提供动力。创略科技的CDP客户数据平台让汽车品牌跨所有数据源轻松地抓取、统一、以及激活数据。据雷锋网了解，目前这一平台正在玛莎拉蒂等国际顶尖汽车品牌的营销行为当中被广泛使用。“打通了数据，没有洞察，没有分析模型，就意味着没有价值，AI是风口，能产生价值，50%客户需要AI”，胡世杰Jimmy强调说。的确，可以预见的是，未来几年，数据和智能技术会成为互联网技术的核心地带，而这也将成为促成智能营销的关键着陆点。干货 | 关于客户数据平台（CDP）的必答题—Part 2
本系列文章将分三部分回答一些关于CDP的常见问题，第一部分主要介绍了CDP的定义，企业构建CDP的方法和成本，CDP如何操作等内容。本文将对CDP的执行和CDP的集成做详细介绍。
构建和维护CDP需要多少工作量?
这远比你想象的要容易得多。因为像无模式数据存储和AI驱动的数据准备等新技术减少了安装工作。对于过程复杂的预先构建模块比如身份管理等，可以消除自定义开发并简化调整，使得数据准备就绪。普通源代码和执行系统的标准连接器避免了自定义集成项目，用户仍然需要决定他们需要什么数据，而IT人员必须提供访问权限。但大多数CDP部署仍在几周内完成，而不是几个月或几年。
一个CDP从决定采用到落地要多久？
这也要视情况而定，但通常只有几周的时间。重要的是要记住，CDP提供了经过处理的、有组织的、可操作的数据，而不仅是一个需要处理内容的数据池。
谁定义了数据需求?
营销部门和营销业务团队会确定数据资源，分析师和活动设计师将会确定使数据可用的准备工作。IT人员、合规和安全团队也可能在加载的内容以及如何使用它们方面有一些发言权。CDP供应商将提供指导，如果你希望他们能够管理这个过程，他们也可能有一个服务团队。
CRM如何集成进CDP？
大多数CDP具有用于CRM系统（如Salesforce）的标准连接器，集成过程将始终从CRM读取数据。CDP从技术上能够将数据放回到CRM中，但并不是所有用户都希望这样做。CDP还可以让CRM用户查看数据，如详细的网页行为历史记录，而不会将其复制到CRM文件中。具有分析功能或活动管理功能的CDP更有可能将数据推送到CRM中执行。
CDP如何加入其他营销自动化工具？
营销自动化将是客户数据、电子邮件发送和响应等事件的另一个来源系统。一些市场营销自动化系统有内置的数据库，因此CDP只会提供生命周期价值或预测模型评分这样的属性。一些营销自动化系统可能会从CDP获取客户ID，以便在市场自动化数据库中识别重复的内容。没有自己数据库的营销自动化系统可以直接连接到CDP或从CDP中提取数据，并以营销自动化系统可以接受的格式放置这些数据。
内容管理应用程序是否需要与CDP集成？
内容管理不需要集成，特别是如果内容管理中不包含客户看到哪些内容的信息。但是一些CDP可以获取内容对象并分析它们，例如使用自然语言处理来提取主题、音调、关键字和其他属性。这些信息可以用来分析内容的有效性，并提出个性化的内容建议。这是CDP更宽泛的适用领域。
预测性分析和其他工具如何无缝集成？
在某些情况下，预建或定制的连接器将使预测工具直接读取CDP数据或读取自动生成的摘要。在其他情况下，预测系统将通过API进行连接，让模型构建器根据具体情况选择提取哪些数据。有些系统可能使用文件提取而不是API连接，尽管这可能是由于预测工具的限制而不是CDP的问题。CDP应始终能够以预测工具可以使用的格式呈现数据。将外部生成的评分添加到CDP通常很简单，因为它是一项具有稳定结构的实时数据更新服务。
（本文编译自CDP Institute）
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今日搜狐热点使能数据&赋能营销&赛诺贝斯全新CDP产品先行发布
日10时41分来源：
作为2017年十大经济热词之一的“全域营销”于2016年经阿里巴巴提出，是指在新零售体系下以消费者运营为核心，以数据为能源，实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的一种智能营销方式。
从营销技术（MarTech）的视角来看，“全域营销”的概念更容易被理解和实践。因为，在互联网时代，用户的行为与企业的运营是以数据为核心的。
而互联网时代的营销，更是由数据来驱动的，辅以技术和工具，可以让营销的价值更全面。全域营销的概念正是以“围绕着用户生命周期的数据资产”为核心而尝试的跨平台、跨渠道、跨触点的整合。
随着类似于“全域营销”的理论和观点越来越多，对于正处于转型中的企业和品牌主而言，仍面临许多挑战：
该选择什么营销工具，或优先部署哪一种营销平台？
由于技术的限制或策略上的重视不足，企业大量的“价值数据”流失怎么办？
选择BAT数据生态平台合作，是否就真能实现横跨全域、打通全触点的营销？会不会因此而丧失对于数据的控制权？
“内部互通，外部绝缘”的现象屡见不鲜，该如何打破数据孤岛？企业拥有大量分布在各处的数据（第一方数据、第二方数据、第三方数据等），又该如何整合？
数据安全问题，私有化部署配合数据防护手段是不是能更好地掌握和管理数据资产？
从营销技术层面看，CRM、DMP等营销平台似乎已无法满足这样的需求。或许企业和品牌主可以从“客户数据平台”（Customer Data Platform, CDP）的发展与逐渐成熟，找到一些可以深入思考和尝试的解决路径。
CDP作为通过智能且实时的客户数据采集、打通、分析、行动的客户数据平台，或许可以做到让企业正式告别数据断层。
近日，中国MarTech领域知名企业赛诺贝斯（北京）营销技术股份有限公司（以下简称：赛诺贝斯）宣布，即全渠道智能集客营销平台Smarket之后，正式推出具有跨域营销能力的CDP产品SmartOne，帮助企业更好的管理数据资产，提升数据价值，为企业发展提供数据指导。
以数据为中心的平台策略：考虑应用CDP的因素
根据研究机构 Gartner 给出的定义，“客户数据平台”CDP是由营销人管理的客户数据库，将来自不同渠道、不同场景的实时和非实时的客户数据进行采集、整合、分析和应用，以实现客户建模、设计营销活动、提升营销效率和优化客户体验的目标，从而促进企业业绩及利润的增长。
与CRM、DMP、营销自动化和其他大部分营销平台不同，CDP 以客户数据为中心，包括来自PC、移动端、线下门店、OTT、可穿戴设备、物联网等实时和非实时数据，或是来自第一方数据（如企业网站、邮件、APP、微信公众号回传的数据等）、第二方数据（企业投放的数据、合作伙伴的数据等）与第三方数据（BAT生态数据、独立数据服务商提供的数据等）。所有的数据都以营销管理者的视角来进行归类、质检、分析、整合和应用。
SmartOne强大的数据层对接能力可以实现对第一方数据、第二方数据、第三方数据进行一站式整合处理。方便企业数据资产管理的同时，提升业务方向校准精度。
除此之外，SamrtOne在业务层可以快速对接国际主流或企业自主研发的企业管理平台以及业务渠道或平台，将企业业务运转赋能成为“跨域”等级。
CDP发展的契机：数据资产化与应用场景
根据之前的需求调研和企业访谈，我们大概归纳了五种需求场景，对于CMO、CGO、营销部门管理者来说，这也是每天在业务中必须解决的难题，也是理想的CDP能发挥真正价值的应用场景。
场景1：跨域/跨触点的营销整合：
企业每天要处理来自各种渠道和各种触点的用户数据，又担心使用BAT等巨头的“数据银行”或“数据平台”之后，可能形成数据生态的壁垒。
因此，能实现接入企业自身数据、投放合作数据、服务交换数据等，进行一站式整合处理的CDP，则更能实现以企业业务为中心，实现跨域/跨触点的营销整合。
场景2：企业内部营销协同：
对营销部门负责人而言，如何与其他部门在营销目标或营销合作中达成共识，并让其他部门认同营销活动的效果，一直是个头疼的问题。
当我们完整思考市场营销与其他部门之间的合作关系时，数据就扮演了一个重要的沟通载体。
不论是用户细分与角色模型分析、需求测试、产品卖点验证、物料创意设计，或是市场声量、拉新率、留存质量、商机甄别等KPI，能实现数据共享、统一口径的CDP，更能高效地进行营销资源配置，实现业务协同的价值。
场景3：获客与拉新：
当“营销”在销售漏斗中的版图越来越大，营销对于获客与拉新的重要性就越被人期待。
从信息发布到多渠道营销引擎的实践，从潜在客户开发到潜在商机甄别，能实现企业获客、集客数据管理，形成客户成长数据闭环的CDP，则更能锁定企业盈利机会点，实现业务增长的路径。
场景4：扩散与裂变：
随着社交口碑、社群推荐、IP资产、KOL/自媒体商业影响力的成熟，企业在产品与服务的推广过程中也多了许多选择，而这也为用户扩散与裂变带来更多有趣的运营设计。
每一次营销战役都是众多资源与任务的组合，每一次用户裂变都是创意与机制的交互。能支持自动化设计营销活动流程，实时调整营销任务与环节KPI的CPD，则更能凸显其智能应用、动态管理的价值。
场景5：数据交换与交易：
企业之间通过流量、数据的交换合作或是交易，推出新产品和服务、开发新客户群、强化品牌调性、锁定新商机，已经是非常普遍的营销任务。
然而，碍于缺乏信任基础，以及判断数据质量的标准，这种品牌联合营销更多还是停留在流量互换或是声量互加的层面。
伴随区块链技术下智能合约与经济模型的发展，企业与企业之间的数据共享或交易将成为可能。从这一点来说，企业的CDP也将成为企业数据资产变现与升值的一项重要工作。
CDP目前在国内仍属于早期发展阶段，推出相应服务平台的企业并不多，而且大多数仍是聚焦于数据管理与数据展示的层面，还没有深入到数据洞察、数据整合、数据应用等层面。
这除了有赖于相关企业的产品功能迭代，更需要在企业级用户的认知与需求层面进行反复沟通和验证，才能让市场感受到CDP平台让数据更有价值，赋予营销更智能的能力。
关于赛诺贝斯
赛诺贝斯（北京）营销技术股份有限公司（简称：赛诺贝斯）是国内营销领域领先的营销自动化服务商，为客户提供基于自主开发的自动化营销SaaS产品，帮助客户完成营销全过程的自动化管理；同时提供基于平台产品延伸的营销服务包括：数字营销、精准营销、大数据应用。为多个行业客户，实现整合、高效、一站式的“营销自动化SaaS平台+营销应用服务” 解决方案。通过十余年的发展成为戴尔中国，富士施乐，赛门铁克，甲骨文，东风标致、联想、百度等众多世界500强和国内众多知名企业的长期营销产品及服务的供应商。
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