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?
- 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。
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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。
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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:
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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。
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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。
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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?
DMP
大家可以认为DMP是“最小”的一块,因为它在三个不同维度包含的内容都是最小的。
第一,数据源最小,是一个被行业高度共识过的营销数据曝光。第二功能最小,营销的功能场景是非常明确的,基本上都是一些功能跟场景结合在一起,比如画像、洞察以及提升效率或者运营管理。
大家感受不到的是数据治理。我们在过往的很多年中,帮大家做数据治理的工作都是前置的,所以很多客户都从来不知道还有这么一个工作。且这个工作在做中台和CDP的时候,反而占比最高,可能高达80%的工作量全部出现在数据治理。但是在DMP,大家是无感知的,完全用SaaS模式来做。
中台
中台顾名思义,要覆盖所有数据,包括营销数据、运营数据和用户体验的数据;从场景上要覆盖到所有的场景,包括财务等各种数据都要放进来;最后,它的功能维度边界通常在数据治理、数据维护这个边界上面,它的第一目标是数据的完整性、标准化,但会减少对于业务场景的灵活性,比如它并不为业务场景做画像。有人说中台也能够画像,但请问那个画像能够为每个campaign和不同需求做调度吗?不能。因为大部分IT不会做这么定制化的功能。
CDP
CDP其实是覆盖了从营销数据到运营数据,把一些最底层的,比如物流、财务相关的数据放在中台;它更多的把功能集中在画像、圈包、模型建立以及相关结果的验证等,这些更偏向业务侧的需求。所以它是一个更加横展的业务需求侧的中台,服务对象更多是业务平台而非IT平台,但它需要IT侧的支持。
所以用这个简单的方式,大家可以重新去看一下自己现在的平台,到底是一个DMP的增强功能,还是一个CDP,亦或是今天你应该花更大精力当它是一个中台来搭建?
每一个不同的名词之间鸿沟非常大,每一次迁移的成本也非常高,如果能早一点定义清自己的需求,对后期的成长性和扩展性都会非常有帮助。
画边界的目标是定义价值。这个价值有几个点,我希望大家在建立CDP的时候,应该有一些简单的认知。
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CDP不光是为了营销而生,它是为了提升用户的体验
今天我能够以单一的视角,通过SuperID或者OneID的形式,把消费者的全路径打通,就应该给用户更加主动的、适配的体验。我们会看到一些模型、推荐算法、对消费者生命周期做一些计算,就是为了能够在不同的触点,结合他不同的生命周期,提供给他最需要的信息,减少用户的干扰,能让用户有更好的体验。这是一个和DMP非常重要的区别。
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CDP能做到更深层的打通
今天,当你的前台数据、CRM数据或电商等一方数据打通的时候,你会看到归因会变,不是简单的CTR。
另一方面,整个链路打通之后,整个闭环也会变得更短,你可以更快速地迭代。以前整个流程可能需要三个月才把几个数据串在一起,迭代频次最小也是三个月;而今天建完CDP之后,可能用三天、甚至是三分钟的时间,就能看到每一个营销campaign的结果。一天之内能完成十次迭代,比一年完成十次迭代,就能产生马太效应,你会得到更大的优势。
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数据连接
我们把所有的私域触点跟一方的数据连接在一起之后,可以有更多的经验积累,我们叫沉淀know-how。无论通过知识图谱的方式,还是通过一些行为规则或模型的方式,都能够减少对人的依赖,让数据的透明度变得更好。
这些都是可以从CDP的角度增加的一些功能。希望大家在这个角度上面多做一些准备,来判断自己是不是需要搭建一个CDP平台。