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我們今天為什么要來聊CDP呢？很多時候我們說，CDP是一個有趣的概念、一個新興的概念，大家是不是都是跟風？

其實每年大家都會創造非常多有趣的新詞，讓整個Martech行業更加有活力。我們今年看到的CDP已經不是一個簡簡單單的新概念了，它來自今天各方需求的改變。

大概三五年前，沒有太多的客戶會搭建所謂的一方的中臺，無論是DMP，還是CDP。今天大家為什么要轉型，花那么多的錢和精力，去搭建一個自己的所謂營銷中臺？

1. 從2017年開始，國家的數據安全監管變得非常嚴格。

以前我們可以從聯通、電信等外部數據供應商拿到非常高質量的、可用的精準數據，但是今天這些數據全都不可用了，或者非常灰色。這個時候，企業不得不構建一個一方的平臺來保證持續的、高效的、數字化的轉型和應用。

2. 今天中國互聯網的人口紅利急劇下降，導致我們無法通過增加投放量確保獲得更高收益。

相反，我們會看到，有一大批以前我們投所謂品牌廣告的公司，競爭對手變成了效果廣告，無論像電商、游戲，甚至是教育等行業。他們能看到今天每一分錢花完之后能賺到多少錢，所以為此他們會愿意花150塊錢一個CPM，去購買大量的流量。而品牌方由于不能連接到最終的消費端，所以反而沒有那么大的信心跟膽量去做更多這樣的投放，只愿意花30塊錢買一個CPM。

大家知道，在這種情況下，會遇到的情況就是水漲船高：你今天不愿意花錢，也不敢去花這個錢，而別人的價格越來越高，流量又是固定的，這個時候必然導致整個互聯網的成本上升。這個上升反過來會對我們造成運營的壓力：你辛辛苦苦拿到一個流量，怎么能夠讓這個流量的價值做到最大化，這個會非常的重要。

3. 疫情對整個行業造成巨大變化，線上線下整合。

以前我們叫O2O，今天我們可以叫OMO，即Online-Merge-Offline。在這樣一個過程中，更多的私域觸點、線下觸點被打通。這個打通的過程傳統放在三方和二方，今天更多的消費者或品牌方會認為數據是資產，無論是一個個人的資產，還是一個品牌的資產，這些資產要存起來，即使還沒有想好今天怎么能最大化地利用它，但先存著，就像石油一樣，早晚有一天可以用到。

所以在這樣的一些背景下面，我們看到，今天的CDP需求呈現至少10倍速的增長。

大家知道，一個行業如果出現10倍速的增長，那就意味著今天會出現巨大的機會。沒有人愿意放棄這樣一個好的機會，所以大家都會在這個方面花更多的精力。這個過程中我們會看到，有種種的亂象，導致大家蹚非常多的坑。所以今天希望借助這個機會，跟大家分享一些好的“蹚坑經驗”，雖然不一定保證一定能成功，但至少能少蹚一些坑。每一個坑對我們來講，可能都是砸了幾百萬所得到的一些經驗。

我們今天把CDP描述得這么美好、這么花里胡哨、這么吸引人，但其實有一個很大的問題——什么是CDP？

我們今天可以看到90%的客戶，基本上連什么是CDP的概念都定義不清楚，剩下的10%里面，5%提的真的是個CDP需求，剩下的5%提的是CDP其實往外擴展了很多，甚至是中臺需求。

所以今天CDP這個領域非常缺乏共識。無論是麥肯錫，還是Gartner，大家在CDP的定義上都會呈現一個“千人千面”的狀態，我們可以理解為像盲人摸象：有人覺得他像個DMP的增強版，有人覺得他是個CRM，有人覺得他是個中臺。

一件事的成功，首先知道這件事情要做什么。所以我們今天首先要看看怎么幫助客戶來定義一個CDP。

我們其實在過往的一兩年里面，已經幫助很多的客戶開始搭建CDP，甚至都搭了第二期、第三期。我們發現了一個很大的問題，大家分不清什么是DMP、CDP和中臺。

在這個分不清的過程中是不是“好，沒關系，我就是分不清就可以了，反正我這個項目投了就往后走”？其實不然。你會發現一個很大的問題：你的目標期待是非常不一樣的。

DMP有非常清晰的目標，是為了提升投放的效果。大量地依賴外部數據，少量用到自己內部的數據，所以它可以呈現SaaS的模式。

CDP要用到大量脫敏的一方數據，還對于場景的實時性有更高的一些要求，同時需要一些行業特征的區隔，這個時候你的產品是不是行業化，又變得不一樣。

中臺是不是可以把這些事都解決？實際情況是，中臺是個龐然大物，第一KPI是“4個9”的穩定性——只要不出錯、不宕機，整整齊齊地把數據碼在那兒就夠了。這樣一個目標，給到任何一個業務部門，他們都會瘋掉的。

所以今天一個很重要的工作，是我們如何幫助客戶去圈定一個范圍，要做減法。如果你運維不起180臺服務器、也負擔不起每年300多萬運維費的時候，你有更大的壓力是要做減法的。要劃清邊界，什么樣的數據要放進來，什么樣的不放。明明兩個人打個電話或發個信息就能解決的問題——“好，等會兒，我先放到CDP去，然后再過來”——你會發現你的項目和系統會非常臃腫，以至于帶不動這個系統。

我們跟很多客戶聊完之后，給大家一個簡單的方式，能夠做簡單的區分。這個里面其實有三個不同的維度：

1. 功能維度

這也是一個系統最重要的方面，也比較好鑒別。因為大部分RFP都是以功能為維度來做的，無論上數據治理、BI、還是其他方面。

2. 數據維度

數據源分為三大類：

（1）營銷數據，比如廣告的曝光、點擊等；

（2）運營數據，包括CRM數據、各方的一方的電商數據等；

（3）體驗數據，來自于非結構化數據，比如客服機器人通過文字或語音跟消費者的交互，甚至一些更先進的客戶可以通過音頻跟視頻，來捕捉用戶整個在服務過程中的一些問題以及他的期望。這樣的數據能力未來會成為一個非常重要的競爭戰場。

這三種數據源也決定著你到底用什么樣的系統。

3. 應用場景維度

在功能與數據之間會形成一個新的場景中的差異。比如同一個數據、同一個功能，由于使用的場景不同，到底要不要實時？容錯率有多高？這個數據是不是顆粒度足夠的細？這都跟使用場景非常相關。而往往在客戶brief的初期，你是想不到這些問題的。所以這個時候，我們要根據不同場景要提前做預設。這個過程可能預先要花到兩個月的時間，對場景、對現在數據做更深的治理。

DMP、CDP和中臺，怎么在這個三個維度之間進行簡單的劃分？