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不论叫CDP还是DMP本质是用数据管理解决生意增长的问题

发布时间:2019-06-30 23:49 来源:未知 编辑:admin

  数据营销的复杂性和日益兴起的隐私保护大潮,让企业利用现有客户数据的意识增强。“整合现有客户及潜客在企业自身的各触点数据,为企业进行客户洞察及客户”的CDP-客户数据管理平台是一个不错的选择在数据量更大、变化更快、结构更复杂的环境中,营销人员必须将更多渠道的数据加以激活并使用。

  Forrester在2018年10月的一份报告中提及,CDP市场本身不够聚焦。因为CDP是市场热点,很多服务商都声称自己可提供CDP服务,但是对于CDP的定义,技术能力,服务边界都没有明确的概念。

  此外,企业是否要在自建DMP系统之外,再搭建一个CDP系统?CDP是必需品嘛?如何将公司既有的CRM,传统的第二方、第三方DMP,线下销售等多渠道数据纳入同一个体系中?在企业内部,搭建数据平台,到底是由营销部门主导,还是IT部门?

  对于在DMP系统之外,搭建CDP的做法,品友互动CEO黄晓南表示否定。“第一方数据管理平台的目标就是解决数据孤岛,数据分散的难题,现在不希望DMP和CDP独立,再创系统之间割裂的新趋势。”

  在黄晓南看来,不论是叫CDP还是DMP,对营销人而言,最终都能实现第一方数据管理,解决两个问题:第一,数据怎么被很好的管理起来,第二,数据如何被更好地应用于业务场景。

  黄晓南介绍,品友新一代Full-Scale DMP将完全可以涵盖CDP的功能,侧重于处理第一方数据的CDP将作为DMP功能的一部分。与CDP相同,第一方DMP的数据所有权和系统的使用权都归客户所有。

  这里所提到的DMP显然已经不是在广告投放中经常提及的DMP。“早年的DMP基本上解决程序化广告的问题,主要媒体数据的收集但现在已经是囊括了所有的重度第一方的数据,包括交易型数据和实名数据。”黄晓南强调。

  在第三方市场调研公司Forrester的最新报告中,数据管理平台(DMP)已经焕发出了新的内涵:能够管理和整合分散的第一、第二和第三方数据的统一技术平台,DMP应能对这些数据进行标准化和细分管理并输出,让营销人员能够把目标受众进行挖掘、洞察和策略输出。

  2019年3月Forrester Consulting针对100名中国中大型企业中负责DMP管理、决策及执行的负责人进行了调研。就“DMP对于企业而言,要处理的数据有哪些?”这一问题,调研发现,除了投放数据,超一半以上的企业DMP还处理CRM、销售数据,官网,社交等多维度数据,而这些数据也都是一般CDP中所需要处理的数据。

  数据是资产,但是不是所有企业都能够建立自己的第一方数据管理平台?黄晓南的答案却是未必。

  首先,自建DMP要求企业拥有大量的数据积累,涵盖第一方、第二方数据,并有完整的营销链路。因此,如汽车、快消、零售,以及金融、旅游等2C行业,有丰富的用户数据,并可以建立完整的营销闭环的企业更适合建立第一方DMP,而类似卡车销售等2B类业务因为用户数据有限,则不太适合自建第一方数据管理平台。

  第二,从投入产出比(ROI)而言,大中型企业才更适合第一方DMP。建立一套系统,在先期阶段必然要在人力、服务器等各方面加以投入,甚至有的项目中,数据上云就需要花费数百万,只有大中型企业在系统建立之后,通过AI提升数据的利用水平,推动商业结果,才能解决 ROI的问题。

  虽然搭建数据平台已经成为了大型和中型企业的共识,但是,到底是让营销部门主导,还是由IT部门牵头?以及DMP如何适合企业的业务要求,让数据能“用得起来”?这些都是2017年品友在着手DMP业务后,看到的问题。

  黄晓南认为,建立成功的第一方数据管理平台,首先以“终”为始,想清楚最终的商业应用场景是什么,进而确定谁来负责和主导,以及如何设计和验证。

  因此,以最终的商业应用场景为切入点,以结果为导向,关注数据的激活,这才能解决以前所产生的IT部门主导建了一套DMP/CDP的系统,而业务部门用不起来的问题。

  从比较成功的经验来看,DMP系统的建立不是一个纯IT部门的项目,而应该是业务部门来牵头,IT部门来做技术支持和把握。营销部门和IT部门协作,甚至由CEO牵头,这样会增加第一方DMP成功的机率。

  当解决了系统和功能性问题,平台搭建完毕后,企业也需要具备运营意识。黄晓南表示,虽然最终DMP的系统和数据所有权都是客户的,但是,品友也会提供运营服务,支持客户的团队一起达成具体的KPI。“比如我们跟很多客户说,你的媒体没加代码,有的客户会推动代理去谈,说如果不加就不投广告。如果没有这种运营意识,那DMP的价值就可能无法释放。”

  就如何选择合适的第一方DMP供应商的问题,黄晓南表示,所每个公司可能不太一样,但是至少有四点是衡量DMP供应商的通用标准:

  1、有丰富处理多重复杂的大量企业内部数据(私域数据)和企业外部数据(公域数据)的实践经验和能力。这个很重要,当数据维度非常多,很多字段都要去打通时,技术支持方的真正水平就将显示出来。

  2、有整合外部数据能力的丰富经验,且对国内的数据生态有充分的理解。在数据的激活和使用中,必然离不开企业之外的第三方数据的运营,技术方必须具有能够帮助企业打通第三方数据生态的能力。

  3、拥有通过运营数据和数据系统推动商业结果,为企业业务带来正向变化的经验。这并非一定是在KPI上立竿见影的提升,由于数据化的再造和转型是战略性的改变,因此任何企业在KPI、组织优化、效率、资源获取等任何一种或多种进步,都算正向变化。

  4、不仅要有技术能力,更要有产品能力。即要有被验证的数据系统的架构与落地能力(包括系统的稳定性、数据处理的能力、数据挖掘和建模的能力以及数据安全的治理等),还要能做出真正实用易用的产品,二者缺一不可。

  当记者问及“CDP和DMP的论战是否还未尘埃落定”,黄晓南说,其实已经没有“论战”的必要,两者概念范围不同。CDP只是Full-Scale DMP 的一个模块,如果管理企业内部小范围的数据,会倾向于将这个项目称为CDP。品友认为,只做CDP,数据利用度有限,基本难产生出很大的成果。

  “就像早年的DSP,本来是用技术和算法里实现广告决策的过程,结果出现了一百家公司。”她相信,真正在项目中,数据和技术成果的比拼才是关键,最终一定是帮助企业解决生意增长的问题。

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