为什么说涨渔CDP能够彻底赋能客户体验？

CDP（Customer Data Platform）即，是通过收集并处理用户在**方/第二方/第三方平台的数据，实现用户细分，进行精准的自动化营销和广告投放的系统。旨在挖掘开发潜在客户，以及维系老客并提升其价值。

【用户】包含已产生购买行为的用户，以及未产生购买行为的潜在用户；

【**方平台】企业自有的网站/APP/小程序和CRM等；

【第二方平台】广告商和不限于社交/电商/资讯/视频等其他合作媒体；

【第三方平台】电信运营商等；

【数据】包含基本属性信息（姓名/电话/邮箱/地址/各平台账号等个人），以及行为数据（浏览//收藏/分享/购买等关键交互操作）。

大家可以暂时将CDP粗略理解为一个数据分析平台。

其功能逻辑比较简单，可大致分为五步：【数据收集】→【数据预处理+建立映射关系】→【用户细分】→【数据应用】→【报表输出】。

1. 数据收集

对于自有的网站/APP/小程序中用户数据的收集，一般是采用埋点的方式；对于其他渠道（包含**方平台的CRM系统，以及第二方和第三方平台）的用户数据的收集，则是通过数据接口等方式实现；如果企业有线下渠道，也可以接入CDP。

2. 数据预处理并建立映射关系

数据获取后并不能立即投入运用，各个平台的数据质量，数据格式一般存在较大差异。需要进行数据清洗和格式化预处理，筛选出高质量的、格式规范的数据。

然后依据某些特征信息（user ID/Cookie ID/IMEI/地址/手机号等）将各个平台的账号归一到某一个真实用户名下（即建立各平台账号的映射关系），串联起他在各个平台的行为轨迹，这个交由CDP的ID引擎来完成。

3. 用户细分

CDP收集并预处理了相关用户数据，但怎样进行用户细分？我们可以采用建模和打标签的方式来实现。

客户建模大家都很熟悉，重点讲标签体系。

所谓打标签即是基于用户数据（基本属性+行为数据）为用户建立特征属性说明。系统自动从标签库（当热也支持手动）选取标签与用户进行匹配，并以标签进行用户细分。常见的电商标签体系包含：

1）基本属性：依据用户性别/年龄/地区/收入等基本属性维度进行的客户细分（与客户建模中“基本模型”类似）；

2）购物兴趣：依据用户历史订单的商品类别进行客户细分；

3）购买意愿：依据用户的购买意愿强烈程度进行客户细分；如果用户在某商品推广内容下，或者直接将某商品加购（只是举例，并非穷举），那么则认为用户对该商品具备购买意愿。

4）消费能力：依据用户购买力的高低进行用户细分；“消费能力”与客户建模中“价值模型”并不一个概念。

4. 数据应用

前一步我们已经实现了用户细分，之后即可针对不同人群实施不同营销策略。CDP对细分人群的两个重要应用就是营销自动化和智能广告投放。

5. 报表输出

该板块即是对用户数据的可视化处理。同时报表引擎能根据具体业务，定义相关指标，并输出相应报表。