数字化浪潮之下，CDP（客户数据中台）正在成为企业增强数据资产能力的利器。
在 CDP 兴起的前几年，其实更多是在比拼概念，现如今，当企业经营的核心回归到客户本身时， CDP 也进入了更贴近实际业务的成熟阶段。
而目前 CDP 能够在哪些业务场景中发挥作用？企业又应当怎么落地？
鹿鸣君认为，CDP 已经成为由数据管理使命转为企业营销使命而存在的产品。
这个产品的最大价值不在于功能和数据本身，而在于如何将功能和数据应用于实际业务中。
本文将拆解 CDP 的五大应用场景，或可窥见 CDP 在企业营销使命下发挥的威力。
一、用户触点增多但无法聚合应用
用户与企业的沟通渠道日趋多元化，正在从单一的线下渠道，向线下＋线上多平台发展。因此，企业亟待整合来自多个渠道的用户数据。
一方面消费者触点上的一方数据抓取技术已经十分成熟；
另一方面，微信生态为企业打开了获取消费者私域数据的通道。
传统组织模式之下，由于企业缺少统一的数据管理平台，造成各部门之间数据难以互通，形成数据孤岛。
客户数据的碎片化，使企业无法形成完整统一的用户画像，进而造成决策偏差，最终影响到用户体验。
CDP 的出现让组织内部的数据真正连接起来，达到 1+1>2 的效果。
DTC 模式 (Direct to Customer），即直接面向消费者的营销模式，非常强调以客户为中心的运营，成长于数字世界的这一届年轻人具备很强的信息获取和辨别能力，仅仅通过过去的运营动作已经很难打动他们，需要持续、深度地运营才能影响他们。
DTC 需要企业掌握更多消费者数据，尤其是用户行为数据， CDP 可以帮助企业拓展对消费者的认知。
得益于低代码等技术，数据管理系统正在从工具属性向业务属性过渡。
无论是市场营销、销售，还是客服人员都可以快速上手操作 CDP，在各个触点向用户提供个性化服务，让数据“取之于业务，用之于业务”。
针对这些痛点以及实际的业务使用，我们将 CDP 归纳出五大应用场景：
将 CDP 作为企业客户数据中心，沉淀全渠道客户数据。比如 CRM 系统中的结构化的客户数据，官网、企业 App、小程序、H5等通过加监测代码和埋点产生的交互行为数据，其他系统的 API数据等。
这些数据数据结构多种多样，通过数据采集完成后的数据清洗、格式转换、数据加载、原始数据存储、ID 拉通，构建客户在多渠道中的映射关系，体系化沉淀客户数据资产。
对于有多个广告渠道的企业来说， CDP 可以梳理客户数据，通过标签和行为定位目标投放人群，直接将更精准的细分人群包对接到 DMP，通过更低成本实现更高转化。
另外一个有效的方式是，将已有的一方高价值人群数据作为种子人群，利用第三方广告平台进行相似人群扩展，基于 Lookalike 算法模型寻找高显著特征人群，配合 RTA 策略优化。投放后，由广告落地页将公域流量引入私域，将数据回流至 CDP 系统，进一步扩大私域流量池。
在成熟的 CDP 系统中，一般通过三类标签进行人群画像和洞察：
事实标签：即单一事件和属性，如购买商品、消费金额、交互行为等；
规则标签：即组合事件或属性，如客户生命周期、客户价值、商品偏好等；
预测标签：即基于历史行为通过预测算法推算出的标签，如客户流失和复购。
CDP 还可以提供个体消费者的洞察，由于在 CDP 数据资产沉淀中，每一个消费者都变成了泛客户，他们都具有 One ID 和全域属性，因此可以清晰地看到每一个用户的档案（如人口属性、消费能力、会员等级、商品偏好、客服沟通的次数和时长等等），可以直接用来指导一对一的营销和运营。
MA（营销自动化）工具通常会配置一系列的工作流，其中都需要 CDP 进行支撑。比如在 MA 配置好多营销链路，通过 CDP 完成洞察和圈人，MA 可以个性化配置不同人群的触达工作流。
举个唤醒召回的例子，客户池中一定会有未产生任何互动的，称之为“沉睡用户”，也有部分是活跃一段时间后，进入休眠状态的。如何唤醒和挽回这些客户？
首先要及时定位到这些客户，比如老客户 30 天没有消费就打上休眠客户标签。
其次是自动触发唤醒机制，提前针对不同的流失类型和客户特征匹配对应客户旅程，比如一旦客户被打上休眠标签，就通过MA工具推送优惠券或客户关怀激励，防止继续流失，还可建立 A/B 测试和结果数据分析，测试哪种内容的打开率和唤醒率更高。
最后对于流失客户，可通过短信召回。如果是一些等级很高的流失客户，还可利用 AI 外呼，了解流失原因，给予其更具有吸引力的特殊福利。
通常情况下，以策略引擎自动学习历史数据为基础，可以完成特定人群的全自动化策略定制；也可以完成用户导向的推荐，即根据消费者的属性，和他这一次购买的行为数据共同决定推荐商品，真正达到千人千面的运营策略。
在这种应用场景中，一个完善的 CDP 便是策略引擎的高质量燃料，能否出色的驱动引擎，还是落地在底层数据的完整性与准确性。
CDP 在破除数据花园围墙这个动作中起到了中流砥柱的作用。
我们在各平台通过投放数据回传、数据运营、会员体系等方式完善数据体系，达成基于各渠道数据的整合与管理需求，也让我们得以在数据保护体系化升级的当下有可复用的第一方数据，甚至第零方数据。
个保法之前，它能让企业能在数字围城里打造自己的客户花园。
个保法之后，它变成了企业在存量时代业务存续的数字核心基础。
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