CDP客户數據管理平台體系化搭建

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

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