一、Cdp系統簡介
1、基本概念
客戶資料平臺(Customer-Data-Platform)，簡稱CDP；通過采集多方客戶資料(主體與線索)等，從而進行精準的客戶分析和人群細分，進而實作高效的客戶維系和發掘以及日常營銷運營，
業務面上看Cdp是客戶管理流程上的一個節點，技術面上看是重度偏向資料分析的一個平臺，
資料構成
- 主體資料：多方客戶（一方、三方、線下）資料匯集，基于唯一ID標識進行客戶主體構建與行為資料映射，實作結構化的模型資料管理；
- 行為線索：通過SDK埋點的方式，采集客戶多種事件型別的行為資料，例如注冊、登錄、點擊、瀏覽、購買等，作為客戶跟進的核心線索；
不斷的完善客戶主體的資料，完善相關畫像分析，然后通過相關行為采集，進行精準實時的跟進，例如新客的瀏覽行為，老客戶的點擊等，都有潛在需求的可能，在Cdp系統采集到這類線索之后，迅速對客戶進行溝通跟進，進行精準高效的服務，
基礎流程
- 資料采集：客戶主體即多端(Web、APP、小程式等)注冊用戶的匯集或者渠道拓展的錄入，線索多來自埋點手段的采集；
- 客戶模型：基于唯一客戶ID標識，構建客戶的主體結構，業務模型等，收集與整合多個業務場景下的需求資料；
- 資料分析：對于客戶資料的基本分析能力，常見的分層細化，標簽化管理，畫像與報表分析等，以此精準的識別客戶；
- 營銷運營：上述的一系列操作，皆是為了能夠對客戶進行精細化的運營，以此提高客戶價值降低維護的時間和營銷成本；
核心價值
流量背景下獲取客戶的成本是非常高的，所以獲客之后的精細運營，避免大量流失就尤為重要，建立一批忠誠度高的客戶是成本最低但價值最高的運營手段，而CDP系統就是為了支撐該策略的實作，
2、對比Crm系統
與客戶管理概念相關聯的系統有不少，例如常說的CRM、CDP、DMP等等，可以不過度糾結這些系統的概念，只需要整體上有認識即可，在大多數場景中可能都是高度聚合在一個系統中，只是通過權限進行劃分控制，
- CDP：核心圍繞客戶資料的獲取、管理、精細運營、營銷等，促進客戶產生交易行為；
- CRM：核心圍繞客戶交易環節，資料層面相對靜態，主要在于交易流程的管理、記錄、服務等；
- DMP：核心圍繞標簽化的資料管理平臺，與CDP有部分牽扯和聯系，基于標簽透視客戶群體；
系統平臺的劃分其本質是對業務流程節點的拆解，當業務復雜度較高時，這樣有利于單個業務系統的快速迭代與擴展；在初期可能就一個管理系統，劃分很多模塊，以此降低開發和運維的成本；不同時期有不同的處理策略，對整個流程環節有清晰的認知才是應對業務多變的核心能力，
二、業務周期
1、核心模塊
客戶主體
客戶的基本檔案資訊，這類資料的最大特點就是變化的頻率相對低，不易獲取但是容易維護，除此之外相對完善的客戶主體還包括：客戶聯系人、系統跟進人等模塊；這樣構成一個完整的客戶主體檔案，
線索事件
通過多個產品端和業務線，進行埋點采集資料，作為跟進客戶的核心線索，可以精準觸達用戶的需求，例如新客注冊、瀏覽點擊、其背后都是需求的驅動，通過線索事件捕捉用戶需求，進而進行跟進銷售推廣，
客戶跟進
通過線索獲取客戶的潛在需求，進而進行快速跟進，明確客戶的需求，不斷維護客戶的跟進記錄，持續提供精準服務的能力，這里的跟進方式可以是多樣的，例如電話、拜訪、短信等，
維度分析
對于客戶的分析是多個方面的，常用的手段中，人群細分、標簽化管理、業務報表、綜合維度評分、流失預警、周期模型等，細致化的客群分析是資料識別的核心手段，這樣從技術層面對客戶有一次價值評估，在不同業務場景下跟進相應的重點客群，
營銷推廣
通過對客群資料的分析，以及標簽化體系的建立，這樣就可以對客群進行精準式的推廣和營銷，例如：基于標簽的智能營銷，基于種子人群的客戶獲取，資料越精準，營銷的成本就越低，回饋的價值就越高，
2、客戶周期
Cdp平臺背后的業務本質，即對客戶生命周期的識別和管理，不同階段下有相應策略與手段，例如常見的客戶周期劃分：
- 新客：新注冊的用戶，需求不明朗；
- 普通客戶：有特定的需求，但是具備一些不確定性；
- 會員：需求明確，同時具備確定性；
- 超級客戶：提供專人跟進，差異化服務；
- 流失客戶：持續跟進沒有效果，多次喚醒失敗；
不管是什么型別的客戶，都存在一定流失的風險，當客戶流失情況出現時，從業務側提供流失原因分析，也要從技術側反思，是不是流程周期上不夠細致，流失風險識別不及時等，
圍繞客戶資料采集和業務模型的搭建，從而明確客戶的周期，建設已有客群的精細化運營能力，
三、架構設計
對于任何業務平臺的建設，首先都是明確其背后需要解決的業務邏輯，然后對業務流程進行拆解，模塊化管理和落地實作，當基本結構完善后，就是不斷的迭代和優化：
客戶增長
- 資料采集：主要針對兩個方面資料，主體資料持續完善，新資料與線索不斷積累；
- 渠道管理：資料采集來源的管理，不單是線上，還有線下，商務自拓等多個渠道；
- 場景分析：不同場景下資料特點分析，識別高質量的采集環境，資料優先處理；
- 質量監測：通過資料采集的維度，或者資訊質量的識別，進行初始化過濾或者清洗；
客戶檔案
- 主體資料：客戶主體資訊的完善，進而在各個業務環節使用，在結構上需要相對獨立；
- 線索事件：在不同業務節點采集到的線索資料，不同線索事件的背后是需求的挖掘；
- 跟進管理：跟進人員分配，跟進結果反饋，基于結果分析客戶的需求是否明確，價值高低；
客戶分析
- 細化分層：資料分層是基礎能力，例如基于：客單價、交易次數、區域劃分、業務價值等；
- 標簽識別：基于標簽體系的客群管理，畫像透視，在客戶精準搜索和營銷中十分關鍵；
- 維度評分：綜合評估客戶的價值，例如常說的：活躍度、需求、購買力、資料完善度；
- 周期模型：基于歷史資料分析，階段性評估客戶所在的周期節點，進行策略化管理；
- 流失預警：不同周期或者級別下的客戶提供靜默度分析，并提供預警資訊，避免流失；
客戶營銷
- 運營活動：在運營體系中，針對客群的特征，提供不同特點的活動，進行差異化的產品推廣；
- 營銷策略：不同標簽類別下的客戶，進行差異化營銷，或基于優質客群的共同特征營銷；
- 結果反饋：不管采用何種營銷手段，對結果的反饋是至關重要的，以此驗證優化營銷策略；
基礎能力
- 資料存盤：不同特點的資料采用相應的存盤組件，在資料庫選型上視野要開闊；
- 搜索引擎：高度依賴資料的平臺，對于搜索引擎建設極其重要，支撐多維度的資料查詢；
- 業務對接：例如Crm、DMP等系統對接，通常核心在資料層面，以及應用中的互動；
上述是針對Cdp平臺業務流轉去分析的，像一些系統基礎功能，例如：權限控制、操作日志等沒有多余的描述，實際上當資料體量不斷膨脹時，會逐步引入大資料相關組件、規則引擎等技術來處理，
很多能力都是在遇到問題情況下，找方案、學習、試錯、處理、反思總結，然后就這樣積累下來了，
同系列：業務資料清洗 ┃ 資料服務設計 ┃ 元資料管理 ┃ 數字營銷概念 ┃ 標簽業務應用 ┃
四、源代碼地址
GitEE·地址
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