CDP客户数据管理平台体系化搭建

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一、Cdp系统简介

1、基本概念

客户数据平台(Customer-Data-Platform),简称CDP;通过采集多方客户数据(主体与线索)等,从而进行精准的客户分析和人群细分,进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。

业务面上看Cdp是客户管理流程上的一个节点,技术面上看是重度偏向数据分析的一个平台。

数据构成

  • 主体资料:多方客户(一方、三方、线下)数据汇集,基于唯一ID标识进行客户主体构建与行为数据映射,实现结构化的模型数据管理;
  • 行为线索:通过SDK埋点的方式,采集客户多种事件类型的行为数据,例如注册、登录、点击、浏览、购买等,作为客户跟进的核心线索;

不断的完善客户主体的数据,完善相关画像分析,然后通过相关行为采集,进行精准实时的跟进,例如新客的浏览行为,老客户的点击等,都有潜在需求的可能,在Cdp系统采集到这类线索之后,迅速对客户进行沟通跟进,进行精准高效的服务。

基础流程

  • 数据采集:客户主体即多端(Web、APP、小程序等)注册用户的汇集或者渠道拓展的录入,线索多来自埋点手段的采集;
  • 客户模型:基于唯一客户ID标识,构建客户的主体结构,业务模型等,收集与整合多个业务场景下的需求数据;
  • 数据分析:对于客户数据的基本分析能力,常见的分层细化,标签化管理,画像与报表分析等,以此精准的识别客户;
  • 营销运营:上述的一系列操作,皆是为了能够对客户进行精细化的运营,以此提高客户价值降低维护的时间和营销成本;

核心价值

流量背景下获取客户的成本是非常高的,所以获客之后的精细运营,避免大量流失就尤为重要,建立一批忠诚度高的客户是成本最低但价值最高的运营手段,而CDP系统就是为了支撑该策略的实现。

2、对比Crm系统

与客户管理概念相关联的系统有不少,例如常说的CRM、CDP、DMP等等,可以不过度纠结这些系统的概念,只需要整体上有认识即可,在大多数场景中可能都是高度聚合在一个系统中,只是通过权限进行划分控制。

  • CDP:核心围绕客户数据的获取、管理、精细运营、营销等,促进客户产生交易行为;
  • CRM:核心围绕客户交易环节,数据层面相对静态,主要在于交易流程的管理、记录、服务等;
  • DMP:核心围绕标签化的数据管理平台,与CDP有部分牵扯和联系,基于标签透视客户群体;

系统平台的划分其本质是对业务流程节点的拆解,当业务复杂度较高时,这样有利于单个业务系统的快速迭代与扩展;在初期可能就一个管理系统,划分很多模块,以此降低开发和运维的成本;不同时期有不同的处理策略,对整个流程环节有清晰的认知才是应对业务多变的核心能力。

二、业务周期

1、核心模块

客户主体

客户的基本档案信息,这类数据的最大特点就是变化的频率相对低,不易获取但是容易维护,除此之外相对完善的客户主体还包括:客户联系人、系统跟进人等模块;这样构成一个完整的客户主体档案。

线索事件

通过多个产品端和业务线,进行埋点采集数据,作为跟进客户的核心线索,可以精准触达用户的需求,例如新客注册、浏览点击、其背后都是需求的驱动,通过线索事件捕捉用户需求,进而进行跟进销售推广。

客户跟进

通过线索获取客户的潜在需求,进而进行快速跟进,明确客户的需求,不断维护客户的跟进记录,持续提供精准服务的能力,这里的跟进方式可以是多样的,例如电话、拜访、短信等。

维度分析

对于客户的分析是多个方面的,常用的手段中,人群细分、标签化管理、业务报表、综合维度评分、流失预警、周期模型等,细致化的客群分析是数据识别的核心手段,这样从技术层面对客户有一次价值评估,在不同业务场景下跟进相应的重点客群。

营销推广

通过对客群数据的分析,以及标签化体系的建立,这样就可以对客群进行精准式的推广和营销,例如:基于标签的智能营销,基于种子人群的客户获取,数据越精准,营销的成本就越低,回馈的价值就越高。

2、客户周期

Cdp平台背后的业务本质,即对客户生命周期的识别和管理,不同阶段下有相应策略与手段,例如常见的客户周期划分:

  • 新客:新注册的用户,需求不明朗;
  • 普通客户:有特定的需求,但是具备一些不确定性;
  • 会员:需求明确,同时具备确定性;
  • 超级客户:提供专人跟进,差异化服务;
  • 流失客户:持续跟进没有效果,多次唤醒失败;

不管是什么类型的客户,都存在一定流失的风险,当客户流失情况出现时,从业务侧提供流失原因分析,也要从技术侧反思,是不是流程周期上不够细致,流失风险识别不及时等。

围绕客户数据采集和业务模型的搭建,从而明确客户的周期,建设已有客群的精细化运营能力。

三、架构设计

对于任何业务平台的建设,首先都是明确其背后需要解决的业务逻辑,然后对业务流程进行拆解,模块化管理和落地实现,当基本结构完善后,就是不断的迭代和优化:

客户增长

  • 数据采集:主要针对两个方面数据,主体资料持续完善,新数据与线索不断积累;
  • 渠道管理:数据采集来源的管理,不单是线上,还有线下,商务自拓等多个渠道;
  • 场景分析:不同场景下数据特点分析,识别高质量的采集环境,数据优先处理;
  • 质量监测:通过数据采集的维度,或者信息质量的识别,进行初始化过滤或者清洗;

客户档案

  • 主体数据:客户主体信息的完善,进而在各个业务环节使用,在结构上需要相对独立;
  • 线索事件:在不同业务节点采集到的线索数据,不同线索事件的背后是需求的挖掘;
  • 跟进管理:跟进人员分配,跟进结果反馈,基于结果分析客户的需求是否明确,价值高低;

客户分析

  • 细化分层:数据分层是基础能力,例如基于:客单价、交易次数、区域划分、业务价值等;
  • 标签识别:基于标签体系的客群管理,画像透视,在客户精准搜索和营销中十分关键;
  • 维度评分:综合评估客户的价值,例如常说的:活跃度、需求、购买力、数据完善度;
  • 周期模型:基于历史数据分析,阶段性评估客户所在的周期节点,进行策略化管理;
  • 流失预警:不同周期或者级别下的客户提供静默度分析,并提供预警信息,避免流失;

客户营销

  • 运营活动:在运营体系中,针对客群的特征,提供不同特点的活动,进行差异化的产品推广;
  • 营销策略:不同标签类别下的客户,进行差异化营销,或基于优质客群的共同特征营销;
  • 结果反馈:不管采用何种营销手段,对结果的反馈是至关重要的,以此验证优化营销策略;

基础能力

  • 数据存储:不同特点的数据采用相应的存储组件,在数据库选型上视野要开阔;
  • 搜索引擎:高度依赖数据的平台,对于搜索引擎建设极其重要,支撑多维度的数据查询;
  • 业务对接:例如Crm、DMP等系统对接,通常核心在数据层面,以及应用中的交互;

上述是针对Cdp平台业务流转去分析的,像一些系统基础功能,例如:权限控制、操作日志等没有多余的描述,实际上当数据体量不断膨胀时,会逐步引入大数据相关组件、规则引擎等技术来处理。

很多能力都是在遇到问题情况下,找方案、学习、试错、处理、反思总结,然后就这样积累下来了。

同系列:业务数据清洗 ┃数据服务设计 ┃元数据管理 ┃数字营销概念 ┃标签业务应用 ┃

四、源代码地址

GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile
Wiki·地址
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note/wikis

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