我们今天为什么要来聊CDP呢？很多时候我们说，CDP是一个有趣的概念、一个新兴的概念，大家是不是都是跟风？

其实每年大家都会创造非常多有趣的新词，让整个Martech行业更加有活力。我们今年看到的CDP已经不是一个简简单单的新概念了，它来自今天各方需求的改变。

大概三五年前，没有太多的客户会搭建所谓的一方的中台，无论是DMP，还是CDP。今天大家为什么要转型，花那么多的钱和精力，去搭建一个自己的所谓营销中台？

1. 从2017年开始，国家的数据安全监管变得非常严格。

以前我们可以从联通、电信等外部数据供应商拿到非常高质量的、可用的精准数据，但是今天这些数据全都不可用了，或者非常灰色。这个时候，企业不得不构建一个一方的平台来保证持续的、高效的、数字化的转型和应用。

2. 今天中国互联网的人口红利急剧下降，导致我们无法通过增加投放量确保获得更高收益。

相反，我们会看到，有一大批以前我们投所谓品牌广告的公司，竞争对手变成了效果广告，无论像电商、游戏，甚至是教育等行业。他们能看到今天每一分钱花完之后能赚到多少钱，所以为此他们会愿意花150块钱一个CPM，去购买大量的流量。而品牌方由于不能连接到最终的消费端，所以反而没有那么大的信心跟胆量去做更多这样的投放，只愿意花30块钱买一个CPM。

大家知道，在这种情况下，会遇到的情况就是水涨船高：你今天不愿意花钱，也不敢去花这个钱，而别人的价格越来越高，流量又是固定的，这个时候必然导致整个互联网的成本上升。这个上升反过来会对我们造成运营的压力：你辛辛苦苦拿到一个流量，怎么能够让这个流量的价值做到最大化，这个会非常的重要。

3. 疫情对整个行业造成巨大变化，线上线下整合。

以前我们叫O2O，今天我们可以叫OMO，即Online-Merge-Offline。在这样一个过程中，更多的私域触点、线下触点被打通。这个打通的过程传统放在三方和二方，今天更多的消费者或品牌方会认为数据是资产，无论是一个个人的资产，还是一个品牌的资产，这些资产要存起来，即使还没有想好今天怎么能最大化地利用它，但先存着，就像石油一样，早晚有一天可以用到。

所以在这样的一些背景下面，我们看到，今天的CDP需求呈现至少10倍速的增长。

大家知道，一个行业如果出现10倍速的增长，那就意味着今天会出现巨大的机会。没有人愿意放弃这样一个好的机会，所以大家都会在这个方面花更多的精力。这个过程中我们会看到，有种种的乱象，导致大家蹚非常多的坑。所以今天希望借助这个机会，跟大家分享一些好的“蹚坑经验”，虽然不一定保证一定能成功，但至少能少蹚一些坑。每一个坑对我们来讲，可能都是砸了几百万所得到的一些经验。

我们今天把CDP描述得这么美好、这么花里胡哨、这么吸引人，但其实有一个很大的问题——什么是CDP？

我们今天可以看到90%的客户，基本上连什么是CDP的概念都定义不清楚，剩下的10%里面，5%提的真的是个CDP需求，剩下的5%提的是CDP其实往外扩展了很多，甚至是中台需求。

所以今天CDP这个领域非常缺乏共识。无论是麦肯锡，还是Gartner，大家在CDP的定义上都会呈现一个“千人千面”的状态，我们可以理解为像盲人摸象：有人觉得他像个DMP的增强版，有人觉得他是个CRM，有人觉得他是个中台。

一件事的成功，首先知道这件事情要做什么。所以我们今天首先要看看怎么帮助客户来定义一个CDP。

我们其实在过往的一两年里面，已经帮助很多的客户开始搭建CDP，甚至都搭了第二期、第三期。我们发现了一个很大的问题，大家分不清什么是DMP、CDP和中台。

在这个分不清的过程中是不是“好，没关系，我就是分不清就可以了，反正我这个项目投了就往后走”？其实不然。你会发现一个很大的问题：你的目标期待是非常不一样的。

DMP有非常清晰的目标，是为了提升投放的效果。大量地依赖外部数据，少量用到自己内部的数据，所以它可以呈现SaaS的模式。

CDP要用到大量脱敏的一方数据，还对于场景的实时性有更高的一些要求，同时需要一些行业特征的区隔，这个时候你的产品是不是行业化，又变得不一样。

中台是不是可以把这些事都解决？实际情况是，中台是个庞然大物，第一KPI是“4个9”的稳定性——只要不出错、不宕机，整整齐齐地把数据码在那儿就够了。这样一个目标，给到任何一个业务部门，他们都会疯掉的。

所以今天一个很重要的工作，是我们如何帮助客户去圈定一个范围，要做减法。如果你运维不起180台服务器、也负担不起每年300多万运维费的时候，你有更大的压力是要做减法的。要划清边界，什么样的数据要放进来，什么样的不放。明明两个人打个电话或发个信息就能解决的问题——“好，等会儿，我先放到CDP去，然后再过来”——你会发现你的项目和系统会非常臃肿，以至于带不动这个系统。

我们跟很多客户聊完之后，给大家一个简单的方式，能够做简单的区分。这个里面其实有三个不同的维度：

1. 功能维度

这也是一个系统最重要的方面，也比较好鉴别。因为大部分RFP都是以功能为维度来做的，无论上数据治理、BI、还是其他方面。

2. 数据维度

数据源分为三大类：

（1）营销数据，比如广告的曝光、点击等；

（2）运营数据，包括CRM数据、各方的一方的电商数据等；

（3）体验数据，来自于非结构化数据，比如客服机器人通过文字或语音跟消费者的交互，甚至一些更先进的客户可以通过音频跟视频，来捕捉用户整个在服务过程中的一些问题以及他的期望。这样的数据能力未来会成为一个非常重要的竞争战场。

这三种数据源也决定着你到底用什么样的系统。

3. 应用场景维度

在功能与数据之间会形成一个新的场景中的差异。比如同一个数据、同一个功能，由于使用的场景不同，到底要不要实时？容错率有多高？这个数据是不是颗粒度足够的细？这都跟使用场景非常相关。而往往在客户brief的初期，你是想不到这些问题的。所以这个时候，我们要根据不同场景要提前做预设。这个过程可能预先要花到两个月的时间，对场景、对现在数据做更深的治理。

DMP、CDP和中台，怎么在这个三个维度之间进行简单的划分？