CDP客户數據管理平台體系化搭建

語言: CN / TW / HK

一、Cdp系統簡介

1、基本概念

客户數據平台(Customer-Data-Platform),簡稱CDP;通過採集多方客户數據(主體與線索)等,從而進行精準的客户分析和人羣細分,進而實現高效的客户維繫和發掘以及日常營銷運營。

業務面上看Cdp是客户管理流程上的一個節點,技術面上看是重度偏向數據分析的一個平台。

數據構成

  • 主體資料:多方客户(一方、三方、線下)數據彙集,基於唯一ID標識進行客户主體構建與行為數據映射,實現結構化的模型數據管理;
  • 行為線索:通過SDK埋點的方式,採集客户多種事件類型的行為數據,例如註冊、登錄、點擊、瀏覽、購買等,作為客户跟進的核心線索;

不斷的完善客户主體的數據,完善相關畫像分析,然後通過相關行為採集,進行精準實時的跟進,例如新客的瀏覽行為,老客户的點擊等,都有潛在需求的可能,在Cdp系統採集到這類線索之後,迅速對客户進行溝通跟進,進行精準高效的服務。

基礎流程

  • 數據採集:客户主體即多端(Web、APP、小程序等)註冊用户的彙集或者渠道拓展的錄入,線索多來自埋點手段的採集;
  • 客户模型:基於唯一客户ID標識,構建客户的主體結構,業務模型等,收集與整合多個業務場景下的需求數據;
  • 數據分析:對於客户數據的基本分析能力,常見的分層細化,標籤化管理,畫像與報表分析等,以此精準的識別客户;
  • 營銷運營:上述的一系列操作,皆是為了能夠對客户進行精細化的運營,以此提高客户價值降低維護的時間和營銷成本;

核心價值

流量背景下獲取客户的成本是非常高的,所以獲客之後的精細運營,避免大量流失就尤為重要,建立一批忠誠度高的客户是成本最低但價值最高的運營手段,而CDP系統就是為了支撐該策略的實現。

2、對比Crm系統

與客户管理概念相關聯的系統有不少,例如常説的CRM、CDP、DMP等等,可以不過度糾結這些系統的概念,只需要整體上有認識即可,在大多數場景中可能都是高度聚合在一個系統中,只是通過權限進行劃分控制。

  • CDP:核心圍繞客户數據的獲取、管理、精細運營、營銷等,促進客户產生交易行為;
  • CRM:核心圍繞客户交易環節,數據層面相對靜態,主要在於交易流程的管理、記錄、服務等;
  • DMP:核心圍繞標籤化的數據管理平台,與CDP有部分牽扯和聯繫,基於標籤透視客户羣體;

系統平台的劃分其本質是對業務流程節點的拆解,當業務複雜度較高時,這樣有利於單個業務系統的快速迭代與擴展;在初期可能就一個管理系統,劃分很多模塊,以此降低開發和運維的成本;不同時期有不同的處理策略,對整個流程環節有清晰的認知才是應對業務多變的核心能力。

二、業務週期

1、核心模塊

客户主體

客户的基本檔案信息,這類數據的最大特點就是變化的頻率相對低,不易獲取但是容易維護,除此之外相對完善的客户主體還包括:客户聯繫人、系統跟進人等模塊;這樣構成一個完整的客户主體檔案。

線索事件

通過多個產品端和業務線,進行埋點採集數據,作為跟進客户的核心線索,可以精準觸達用户的需求,例如新客註冊、瀏覽點擊、其背後都是需求的驅動,通過線索事件捕捉用户需求,進而進行跟進銷售推廣。

客户跟進

通過線索獲取客户的潛在需求,進而進行快速跟進,明確客户的需求,不斷維護客户的跟進記錄,持續提供精準服務的能力,這裏的跟進方式可以是多樣的,例如電話、拜訪、短信等。

維度分析

對於客户的分析是多個方面的,常用的手段中,人羣細分、標籤化管理、業務報表、綜合維度評分、流失預警、週期模型等,細緻化的客羣分析是數據識別的核心手段,這樣從技術層面對客户有一次價值評估,在不同業務場景下跟進相應的重點客羣。

營銷推廣

通過對客羣數據的分析,以及標籤化體系的建立,這樣就可以對客羣進行精準式的推廣和營銷,例如:基於標籤的智能營銷,基於種子人羣的客户獲取,數據越精準,營銷的成本就越低,回饋的價值就越高。

2、客户週期

Cdp平台背後的業務本質,即對客户生命週期的識別和管理,不同階段下有相應策略與手段,例如常見的客户週期劃分:

  • 新客:新註冊的用户,需求不明朗;
  • 普通客户:有特定的需求,但是具備一些不確定性;
  • 會員:需求明確,同時具備確定性;
  • 超級客户:提供專人跟進,差異化服務;
  • 流失客户:持續跟進沒有效果,多次喚醒失敗;

不管是什麼類型的客户,都存在一定流失的風險,當客户流失情況出現時,從業務側提供流失原因分析,也要從技術側反思,是不是流程週期上不夠細緻,流失風險識別不及時等。

圍繞客户數據採集和業務模型的搭建,從而明確客户的週期,建設已有客羣的精細化運營能力。

三、架構設計

對於任何業務平台的建設,首先都是明確其背後需要解決的業務邏輯,然後對業務流程進行拆解,模塊化管理和落地實現,當基本結構完善後,就是不斷的迭代和優化:

客户增長

  • 數據採集:主要針對兩個方面數據,主體資料持續完善,新數據與線索不斷積累;
  • 渠道管理:數據採集來源的管理,不單是線上,還有線下,商務自拓等多個渠道;
  • 場景分析:不同場景下數據特點分析,識別高質量的採集環境,數據優先處理;
  • 質量監測:通過數據採集的維度,或者信息質量的識別,進行初始化過濾或者清洗;

客户檔案

  • 主體數據:客户主體信息的完善,進而在各個業務環節使用,在結構上需要相對獨立;
  • 線索事件:在不同業務節點採集到的線索數據,不同線索事件的背後是需求的挖掘;
  • 跟進管理:跟進人員分配,跟進結果反饋,基於結果分析客户的需求是否明確,價值高低;

客户分析

  • 細化分層:數據分層是基礎能力,例如基於:客單價、交易次數、區域劃分、業務價值等;
  • 標籤識別:基於標籤體系的客羣管理,畫像透視,在客户精準搜索和營銷中十分關鍵;
  • 維度評分:綜合評估客户的價值,例如常説的:活躍度、需求、購買力、數據完善度;
  • 週期模型:基於歷史數據分析,階段性評估客户所在的週期節點,進行策略化管理;
  • 流失預警:不同週期或者級別下的客户提供靜默度分析,並提供預警信息,避免流失;

客户營銷

  • 運營活動:在運營體系中,針對客羣的特徵,提供不同特點的活動,進行差異化的產品推廣;
  • 營銷策略:不同標籤類別下的客户,進行差異化營銷,或基於優質客羣的共同特徵營銷;
  • 結果反饋:不管採用何種營銷手段,對結果的反饋是至關重要的,以此驗證優化營銷策略;

基礎能力

  • 數據存儲:不同特點的數據採用相應的存儲組件,在數據庫選型上視野要開闊;
  • 搜索引擎:高度依賴數據的平台,對於搜索引擎建設極其重要,支撐多維度的數據查詢;
  • 業務對接:例如Crm、DMP等系統對接,通常核心在數據層面,以及應用中的交互;

上述是針對Cdp平台業務流轉去分析的,像一些系統基礎功能,例如:權限控制、操作日誌等沒有多餘的描述,實際上當數據體量不斷膨脹時,會逐步引入大數據相關組件、規則引擎等技術來處理。

很多能力都是在遇到問題情況下,找方案、學習、試錯、處理、反思總結,然後就這樣積累下來了。

同系列:業務數據清洗 ┃數據服務設計 ┃元數據管理 ┃數字營銷概念 ┃標籤業務應用 ┃

四、源代碼地址

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

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