随着阿里宣告中台的解散，代表了纯数据集合但是与运营营销隔离的数据中台是不符合所有企业的发展需要的；而解决了营销运营全链路数字化的CDP，却发展的越来越红火；本文提取了Fenxi智库发表的《2021年品牌CDP与营销数字化转型报告》的核心知识点，分享给大家，也带大家宏观的了解下CDP和数字化营销转型。
CDP诞生的背景
到了2021年，随着营销全链路的数字化，对人的理解的数字化、对人的影响和沟通的数字化以及企业整体经营的数字化成了重头戏。在这个大背景下，企业产生了大量CDP的需求：
内因：
1、消费者对叫卖式的营销方式“广告+渠道”不感冒；且渠道常年打价格战，拉低了用户心理门槛，还伤害了品牌；
2、近几年，随着微信私域能力的开发，各公域平台数据接口的开放，大量消费者触点的数据变得可采集。
外因：
1、外部数据源日益围墙化（抖音、淘宝、美团生态都把想把数据留在自己的平台），但CDP赋予了企业深度应用媒体数据的能力；
2、流量红利的结束，公域流量投放成本不断上升，企业需要运营私域流量降低转化成本
3、消费者的变化，数字世界成长起来的年轻人，他们信息获取和辨别能力强，对品牌忠诚度不高，仅仅通过一波活动很难打动他们，需要持续、、深度的运营
CDP与DMP、CRM的差别
从CRM到SCRM，再到DMP，以及现在的CDP；看似都是基于用户，有数据赋能，那么他们的差别在哪：
CDP：支持流量运营、用户运营、客户运营、潜在客户运营的人群细分的数据系统
DMP：以广告投放管理，尤其是程序化广告投放管理为核心的受众数据系统
CRM：是企业的核心客户管理系统，以交易ID定义用户的数据系统，存放的是静态数据
MA和SCRM：是营销应用工具，非数据管理系统，应用于营销自动化的执行
CDP是全链路数字营销的核心
CDP的价值是帮助企业构建和管理消费者数据资产，然后将数据应用于后链路的深度运营，以实现以消费者数据驱动的全链路营销。CDP是承载企业全链路营销和运营策略的核心
CDP核心功能架构图
CDP核心框架分为3个部分：
1、数据获取
2、数据处理：
- ID引擎：每个个体统一化ID
- 人群细分引擎：人群细分，建立标签
- 规则引擎：用来构建、运算细分人群规则的模块
- 报告引擎：对治理好、打好标签的数据可视化
- 分析引擎：数据分析功能，用户行为分析、漏斗分析、转化路径分析、归因分析等
- 模型引擎：通过机器学习提供细分人群的建模，如RFM、生命周期、用户价值模型等；另一块是预测建模，如客户流失、购买意向预测。
3、数据应用
CDP六大数据源
CDP采集的数据主要来源这6个方向
公域数据：
消费者的媒介来源数据：
1、消费者公域来源数据
2、第三方关于消费者的数据
私域数据：
3、自有触点数据：网站、APP、小程序、服务号、H5
4、私域媒体平台通过API回传的数据，如企业微信、微信公众号的用户数据
5、企业的各系统的消费者数据
6、线下消费者者数据，如线下的营销活动，利用NFC、蓝牙、探针等技术获取的数据等
CDP核心应用场景
1、消费者数据资产的全链路沉淀和管理：数据统一
2、基于第一方数据的个体级消费者洞察：针对每一个消费者更针对性和精准的洞察
3、后链路消费者运营：实现自动化、个性化的消费者触达、沟通、推荐，以提升转化效果和忠诚度
4、前链路营销和后链路的打通：更优策略和精准的投放
最适合CDP的商业模式
模式1：侧重在转化阶段获取消费者，类似“割韭菜”
它往往是短期收割，常常通过快速裂变拉人，进行收割；这种模式下CDP作用不大；典型的玩家有金融、教育、健康养生等。
模式2：除了收割，考虑更多的互动和沟通，以实现频繁而持久的转化，“养鱼捕鱼”
这种模式看中的是后链路数据的收集能力，能够支持实现对用户进行个性化的产品和服务，实现频繁而持久的转化；典型的玩家有DTC品牌，如完美日记
模式3：侧重在触达阶段的高效投放
依赖前端判别目标消费者实现精准投放；以及投放后的数据形成私域数据，未来通过lookalike投放。典型的玩家有像宝洁这种品牌广告主
模式4：侧重全链路的体系化运营。
以品牌为核心的忠诚消费者体系，强调全品牌，全人群，全链路的营销协调和反馈，这种模式对CDP需求程度最高；典型玩家如小米、瑞幸、盒马。
基于模式4我们匹配模型AIPLA：
- A：awareness，投放和引流——精准化，集约化
- I：interest，建立与消费者多种联系的数字化触点
- P：purchase，销售电商化/O2O2化
- L：loyalty，将消费过的用户转化为“忠诚用户管理”，这个阶段很依赖CDP
- A：advocate，激发消费者帮企业去义务传播宣传
