超AI说|市场增速高达10倍的CDP,是全链路客户管理的“诗和远方”吗?(下)
论坛时间:2021/11/17

Introduction

从CDP到CDXP、IoB,CDP未来往何处去?搭建CDP有哪几种思路?需要多长时间、多少成本?什么是CDP建设过程中的“灵魂深坑”?

Reivew

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我们看了未来的一些发展趋势,希望能跟大家做一些分享。我们现在管它叫CDP,还有一个概念叫CDXP(Customer Data Experience Platform),把消费者的体验也放在里面;还有一个叫IoB(Internet of Behaviors),跟用户的网络行为相关的一些东西。这就是从CDP到CDXP到IoB的一些形式,那这个过程中到底有什么样的区别?

国内外的生态有非常大的区别。

国外的营销更多依靠Email Marketing,并且有非常成熟的上下游供应商,有很多巨头。所以他们在搭建CDP的时候,可以用非常标准的模块,或者把接口做好,对接这些巨头的标准的场景,就可以非常好地完成这个过程。

但是在中国,我们的“狼性”非常足,每一个人都想什么都做,最后导致我们的分工非常不细。并且我们在这个领域上并没有形成一些巨头。所以,所谓CDXP的概念更多是个双向渠道:CDP把数据整理好之后,向外输出,同时还要把结果收回来,因为它要直接跟触点进行连接,而不能依赖强大的外部供应商,因为没有这样的供应商。

所以导致在中国搭建CDP的时候,你要自己去对接短信、私域等各种不同平台,并且有采集、分析的全套流程。在这个过程中,还可以通过外部数据源丰富数据,来完成数据库的搭建。这个过程,在中国的市场上更像CDXP。

关于IoB。随着消费者对自己数据的安全和使用场景越来越关心,所有行为未来会慢慢地主动分享给大家。比如今天要不要告诉他我健康宝的数据、我的行为轨迹数据?未来,当消费者为了获得某些商业利益,更愿意从消费者的角度去贡献数据的时候,那么IoB的数据会成为CDP未来的主数据之一。

这是我们要去的“远方”。无论是眼前的苟且,还是诗和远方,都会描述得非常的美好,但最难的是怎么能到那儿。我们简单地分享一些我们的观察。

在中国市场,其实有两种不同的搭建思路。

一种是中国特色,叫“双中台”,其中一个是业务的数据中台,一个是业务的应用中台。业务的数据中台有点像普通的中台,更偏向于数据的治理、整合;业务的应用中台,更偏向于业务侧的灵活,可能关注的是用户全生命周期的打通,以及在不同触点上的协作。这两种中台配合在一起,来完成整个从数据的治理一直到应用的过程。这个方式的好处是,其实很多客户在历史上做过一些平台,又不能抛弃它,通过双中台的方式,能够更好地把二者整合在一起。

当然,理论上还存在一种方式:你的中台非常强大,可以把CDP内化到中台里,作为一个模块或者一个小平台。这个方式也有人在尝试,但坦率讲,这对于中台的团队压力会非常大,目前在市场上想做成功,难度可能比前一个方式高很多倍。我们并不建议大家上来就按这个方式来走。

很多客户问:我应该花什么样的态度、多少的精力来做一个CDP呢?

很多时候大家可能觉得,一个DMP可能只需要花六个月的时间就够了,那是不是8个月、12个月,就可以搭一个CDP了?从我们过往的经验来看,如果想搭建一个相对成熟并且能完成80%功能的CDP,我们建议是2~3年的准备。为什么会需要这么长的时间?

首先,CDP是一个多部门协作的过程,需要重新梳理各部门之间的角色关系,甚至是钱从谁那儿出。

其次,需要看到,你的数据真的如你想象中那么好吗?很多时候,客户下brief时说我们的数据“都有”、“都好”,但在实际过程中会发现,其实数据质量是参差不齐的,它会重新改变你对于整个数据的理解。而所谓的“有”跟“有到什么颗粒度”、“有到什么样的质量”,其实非常不一样的。这个过程需要重新做数据的梳理,可能需要2~3个月。

第三,当把所有需求收集完、做完调研,需要重新提炼它的产品功能,而不是简单地完成一个任务。因为你需要一个产品化的思维,这个过程也需要大量的时间调研和提炼。

并且我们可以看到,数据治理是一个长期工程,不是集中突击一下就可以做完的。处理完数据后,开始开发模型,模型也需要迭代,数据量级够不够?效果好不好?成本高不高?这都需要3~6个月时间去不断地打磨。

然后,再把这些数据慢慢地产品化、功能化,甚至做成知识图谱,以及更多更高级的应用,都需要足够的耐心。我们的客户通常都是3~5年才能把它打磨得像个样子。所以我建议大家用足够的耐心去做CDP。一年就要出一个结果,这件事情是非常非常难的,也切忌这种很心急的方式。

由于刚才提到的行业共识不够,并且CDP这个概念又非常的新,我们之前说它在“愚昧之巅”,大家都疯狂涌入,我们希望它尽快进入“绝望之底”,那是它走向成熟的过程。但是很不幸,现在还不够“绝望”,我希望大家能更加地“绝望”,才能很深刻地理解这个行业到底需要什么。

刚刚前面也提到了,我们希望跟大家分享的更多是坑,我们有些“灵魂的深坑”能跟大家做一些简单的分享。有几大类:

CDP的第一个“灵魂深坑”:产品化

有的供应商做一个功能,用hard code做出来,甚至做一个PoC效果非常好。但是,如果要1000个同样的功能,他不得已会做1000个hard code,这样的成本会无限高。

今天,大部分的CDP对于一个公司来讲需要产品的思维,需要把它具象成一个功能,这样在未来1000次复现的时候,不用重新开发。而往往大部分的公司其实没有这样的产品经理的角色,只有项目经理。这个时候要么去跟大厂竞争,要么跟像明略科技这样的已经做过一些项目的有成熟产品的公司合作,否则就会导致一边创新,一边成本激增。

CDP的第二个“灵魂深坑”:过度依赖

很多时候,这种创新项目都会遇到一个非常尴尬的境地,就是活着。

今天CDP的概念为什么能够活着,因为你把所有的产品都跟它做依赖,往往在第一年,就尽可能把各种功能都跟这个系统进行关联、进行依赖。可能它揽了DMP的事情、揽了中台的事情,刚开始觉得挺好的,活着还挺容易的,结果有一天忽然发现,活得有点“过”了,根本宕机不起。

DMP宕一次机的感知是非常少的。但当把业务前台、服务前台的所有数据都依赖在CDP上时,是宕机不起的;当你按“4个9”的标准维护时,CDP成本就会激增。同时,过度依赖会导致很多功能非常杂乱,因为分工不清。我们建议大家按照DMP、CDP跟中台的细分维度,能够简单地设置一个标准,否则一年后,我估计大部分的客户都开始要做减法。

CDP的第三个“灵魂深坑”:数据治理

刚刚讲到,DMP的数据治理是前期做完的。很多的客户,尤其是业务端,是没有数据治理概念的。在这种情况下,他们不认为数据治理要花很多的钱,所以大家在预算分配的时候,认为系统要占到八成,数据治理最多占两成。但实际上,大部分的客户真正做到后面,数据治理的费用是八成,也就是用系统搭建的4-5倍的成本来做数据治理。

因为数据治理不是一个one time的东西,它是一个长期的、并且有数据策略的东西。否则“garbage in, garbage out”,你会看到一个CDP上线之后,还不如用Excel,因为前后根本对不上;并且由于各种数据治理问题,连一个 BI、一个dashboard都做不出来,到那个时候会非常的痛苦,失去信心。所以一定要给数据治理足够的钱、足够的时间以及足够的认知,这才是CDP和中台最大的、最挑战的dirty work的东西。

CDP的第四个“灵魂深坑”:成长陷阱

今天很多供应商都说能做CDP,无论是做营销的、做CRM的、做MA的,都叫CDP。他们怎么做?他们是纵着做。为了让数据源风险可控,他们都在自己擅长的领域,用自己擅长的模型,自己能对交付进行控制。用这种方式做出一个小数仓,也叫CDP。

但是站在客户的角度,CDP是支撑未来业务创新的,不是一个单点,后面要有成长。让一个MA或CRM的供应商介入广告或其他的数据,他们会因为没有那么多定制的能力和数据治理的能力而做不了,到那个时候,系统会变成一个一个的“窝棚”。

所以今天做CDP,要看到一家供应商到底是不是真正能专心地做CDP的底层,然后专心地做ETL的清洗,以及建立模型;而不是立刻在某一个领域保证一个效果,这种都是非常短的,对成长性有非常大的打击。

我们刚才讲了这么多灵魂深坑,怎么能够让大家避开坑?

站在明略科技的角度,我们也想讲一下,我们为什么能够帮助大家少走弯路。当然大家会观察整个行业里不同的公司,我们也非常诚恳地希望大家能够专业地看待不同公司的优势。

第一,是刚才提到的扩展性。一个公司产品线的长度、成熟度,会影响到CDP未来的横向扩展能力。明略科技成立得非常的早,我们除了有针对企业的业务,还有针对政府公共事业的业务,覆盖了非常多不同的领域,所以养成了一条非常长的产品线。我们的产品可以覆盖从简单的营销监测到消费者洞察,到DMP、CDP、Serving,一直到中台,甚至是后面一长串的线上线下场景。这样的横向能力能够帮助大家未来有更好的成长性。

第二,是集团的实力。刚才提到,CDP并不是一个一蹴而就的东西,它并不能通过一年时间就可以搭建成功,通常需要陪着大家跑2-3年。在此时此刻,由于大家对CDP的定义很模糊,很难在第一天把所有scope画得非常清楚,这个时候是否有人愿意陪着你一起共同地成长?明略科技现有3000多人,有非常多各方面的专家,能够保证大家的交付,我们是以客户成功为第一目标。

第三,是我们的积累。坦率讲,很多技术是并不能在Martech领域积累出来的,比如知识图谱、视频和音频这样的一些能力。因为Martech营销场景支撑不了这么需要深度跟复杂计算的场景,而我们通过帮助公安、餐饮等行业来提升他们的效率,积累了大量的知识图谱能力、非结构化数据的处理能力,以及NLP的能力等。这些能力反过来影响我们的Martech场景,可以给大家更多的想象空间以及更大的延展性。

第四,是产品思维。很多时候,我不认为有任何一个甲方今天能养一个非常强大的产品团队,否则他们去做一些互联网品牌就好了。而越是大的品牌,IT部门可能更专注的是稳定,而不是做一个新产品。在这种情况下,你需要找到一个非常强的供应商,他们要有足够多的标杆客户,有更成熟的产品。很有幸,我们之前陪着宝洁、宝马等一系列大客户,已经蹚过了很多的坑,在这样的情况下,可以帮助大家减少中间的过程。并且我们的产品也是业内做的比较早的,通过千锤百炼之后,能给大家一个相对完整的核心产品,在这基础上,大家可以有更多的行业定制以及行业know-how的沉淀。

希望通过这样一些分享,能够让大家更容易地实现整个营销的数字化转型,以至于到未来,我们整个企业的数字化转型都会变得更加容易。希望这个过程中有我们的陪伴,将使你的成功率提升。

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