随着CDP(客户数据平台)的发展和日趋成熟 , 越来越多的营销组织正在采用或者有采用它的打算 。
面对选择越来越多 , 机器学习和AI功能纷涌相至 , 可以预见的是 , 将来会有更多的组织实施CDP解决方案 , 而在保障CDP顺利实施之前 , 企业应该重点去考虑哪些因素 , 我们在这里列举一下 。
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CDP实施 , 需要考虑恰当的时间 为了保持竞争力及提升效率 , 统一客户数据很有必要 。 据相关调查显示 , 无论营销人员之前使用营销自动化系统还是CRM(客户关系管理)系统 , 使用CDP统一客户数据的使用率在之前几年间都一直稳定保持在15-20% , 而这一数据在2020年已突增到50%以上 。
所以说 , 如果市场营销团队已经在考虑采用统一的客户数据 , 则应该优先考虑选择CDP 。
有行业专家将CDP称为“运营的大脑” , 是因为它旨在与其他系统一起使用 。 如果把CRM作为客户数据源所在应用于销售层面;把营销自动化应用于客户的培育计划 , 那么CDP就是将这些系统整合在一起的枢纽了 。
CDP实施 , 需要考虑数据的质量 有数据学家认为CDP可以“担当您必须统一数据并启用客户单一视图的角色” , 但需要注意的是 , CDP实施的成功与否取决于数据的质量 , 高质量的数据会为CDP的高级功能使用(如分群分层等)提供强有力的支持 。
还有就是 , 很多供应商现在都可以提供机器学习功能 , 这些也都取决于基础数据 。 实际上 , CDP是技术尝试解决“人员和流程”问题的尝试 , 大多数时候 , 流程和人员之间会存在差距 , 最终这些必须解决的潜在问题 , 依然需要专业知识的培训或支持 。
就数据而言 , 在实施阶段 , 营销人员应该认识到 , 了解要使用的数据源并成为该数据的架构师非常重要 。 任何告诉您CDP即插即用的人都是在向您单纯地出售产品 , 他们可能从未亲自使用过 。 我们仍旧需要依靠专业的人参与其中 , 设计出数据工作的流程 。 我们还需要认识到 , CDP的复杂性并没有降低 , 我们需要制定计划用于实施 , 最终使CDP尽可能地更易于使用 。
CDP实施 , 需要考虑团队的沟通 我们还应该注意在实施CDP中的所有人员之间也必须有充分的沟通和理解 , 这不仅包括营销运营团队 , 还包括项目经理 , IT人员以及整个组织的最终用户 。
使用更新的企业CDP , 要确保组织中的大量用户能更易于使用UX , 重要的是在实施过程中要邀请使用CDP的每个人都加入进来 , 以确保该CDP顺利推进 , 为了实现这个目的 , 企业还可以雇用新的团队成员来支持阶段CDP的实施 。
CDP实施 , 需要考虑如何连接 在选择正确的CDP时 , 市场营销运营商应该阶段性分步骤地结合业务的特定目标或渠道 , 确认CDP具有连接到这些通道或系统的连接器 。 另外 , 运用A/B测试可以优化内容 , 统一的客户数据能使它们跨多个渠道创建一致的消息 , 通过CDP绘制的客户360°画像 还可以按渠道细分客户 。
CDP另一个重要的连接是DSP , 连接之后可以通过有针对性的程序化广告购买来延长客户旅程 , 企业也可以通过这种方式弄清楚在什么阶段该投放什么形式的广告 , 以及采取什么样的策略才能更好地、更有效地参与其中 。
CDP实施 , 需要考虑如何面对变化 细分是CDP的关键功能之一 , 它可以帮助营销运营商发现以前看不见的机会并进行大规模调整 , 这也有助于团队确定策略执行相关事宜的优先级 。
实施CDP解决方案在增强客户生命周期流程方面能起到很好的作用 。 在通过CDP集成CRM会员数据梳理会员体系并绘制了用户画像后 , 以用户画像基础版本为依据 , 制定不同的营销策略(内容创意、券沟通逻辑、全渠道触达频次等)规则 , 得到不同营销场景下的用户实时行为转化数据 , 迭代用户画像优化找到营销曲线最优解 。 绘制完整用户体验流程 , 完善品牌消费者细分机制 , 可以帮助营销运营商实现特定目标 。 在这种情况下 , 用户可以在指定阶段识别客户 , 以确定应该如何向他们发送消息 。
营销运营团队使用CDP的次数越多 , 团队就应该越了解如何根据其见解采取行动 。 我们会发现 , 三年前在谈论的事情与我们现在谈论的完全不同 , 我们的想法和行动都在发展与更新 , 尤其在瞬息万变的时期 , 当消费者购买行为发生巨大变化时 , 营销运营商可以在CDP中实时整理数据并找出适应的方法 。
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