2020年的市場營銷關鍵詞是什麼？私域、使用者資料或是隱私？

作為私域經濟最火的一年，許多從PC時代殺將過來的市場人，遭遇流量紅利的爆發和見底之後，又開啟了自己的私域旅程。

然而，在以發掘【使用者終生價值】為目標的私域流量中，觸點、資料分佈和型別都更加複雜，市場人困難愈重，似乎又患上了獨有的私域資料焦慮症。用哈佛大學政治學系教授加里·金（Gary King）的話來說，大資料的真正價值在於資料分析。而身處私域經濟第一線的市場人似乎還沒找尋到資料背後的真相。

自2008年移動網際網路序幕，圍繞著前端獲客和後端培育兩個階段，營銷人對抗使用者碎片化的戰爭就一直在持續。而從私域元年到如今，市場人的私域資料焦慮似乎也在持續。

01 私域觸點越來越多，“碎片化”私域資料卻“串”不起來

在Salesforce State of Connected Customer的調查中，78%的受訪者傾向於使用不同的渠道與品牌溝通，僅6%的受訪者表示僅接受過去的企業品牌互動方式。

這意味著，一個使用者可能同時活躍在多個互動觸點上，並且在企業內部的多個系統中留下自己的行為資料。企業更需要具備跨越多個平臺系統，對海量、高複雜度的使用者資料進行統一處理和運用的能力。

但理想與現實之間，企業市場人都有著難以突破的瓶頸：

對於數字化基礎較差的市場部而言，仍然需要在各種各樣的第三方表單、直播平臺、EXCEL表中苦苦掙扎。

而對於已經採用SCRM、MA等數字營銷工具的企業來說，營銷觸點之間的資料統一和使用者畫像生成不是難題，但與訂單系統、線下交易等系統的資料打通則仍有困難。

這些困難也預示了CDP的誕生和走紅。

CDP是客戶資料平臺（Customer Data Platform）的簡稱，能透過採集、沉澱每個客戶與品牌之間的全量互動資料，將企業內各個業務系統的使用者資料統一到平臺中，構建更完整的客戶模型，為營銷團隊提供視野更全面的決策支撐。

簡單來說，企業可以透過CDP，擁有一個針對所有使用者資料的“處理中心”，透過建立使用者個人檔案把各個渠道中的相關資料“串”起來，讓各個市場營銷部門能更容易看清使用者的狀態和特徵，統一運用。

02 企業使用者資料規模變大，手中的資料卻不斷貶值

IBM曾將大資料的特點總結為5V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

其中Value（低價值密度）是指，大資料時代帶來了許多半結構化和非結構化資料，比如網站訪問日誌等，這其中大部分內容都沒價值的，真正有價值的資訊需要深入發掘。因此，雖然企業的使用者資料量比以前大了N倍，但價值密度反而降低很多。

資料積累對企業而言是一件好事，但如果這些資料無法分析、輸出洞察，也只會讓市場部門手中的資料欄位不斷貶值。

這也是CDP誕生的初衷——讓企業能將大量分散在眾多系統、渠道和團隊中的資料統一起來，然後形成圍繞使用者個人的全景畫像，進行相關定性分析促進價值轉化。

而在Merkle2021 Customer Egagement報告中，【分析能力】、【身份管理】和【跨渠道啟用】也正是市場人眼中成功CDP最重要的TOP3能力。

而在對全量使用者資料的清洗、建模和管理後，CDP提供的使用者畫像能為市場營銷部門提供更多的“策略彈藥”：銷售代表、社交媒體、DMP、EDM、個性化官網/APP。

03 不知如何資料驅動，先讓市場部學Python？

不知何時開始，市場營銷行業裡掀起了一股學習Python的風潮。

Python作為一門程式語言，在資料爬取、資料預處理、資料統計分析方面有著天然的優勢。這也反應出目前市場營銷人當前的困境：沒有一個適合自己使用的使用者資料管理平臺，面對使用者全景資料不全、使用者洞察缺失，只能跨界將自己逼成“程式猿”。

而事實上，這也只是一種亡羊補牢之舉。在跨越多個企業系統採集使用者資料的過程中，必然需要將這些異構、重複、缺失的資料進行標準化，這並不是一個半路出家的市場人用Python就能解決的——

企業內部有多少個相關的系統平臺？企業自身使用者資料採集網路是否做到了全域覆蓋？各個業務線的員工本地掌握著哪些型別的客戶資料？資料網路中是否接入第三方的匿名資料？資料是如何從一個系統傳到另一個系統的？使用者全景資料的視覺化維度如何合理劃分？而CDP存在的意義，正是簡化這種建立統一客戶檢視的過程，使得不懂大資料處理的營銷人員能夠以較低的成本維護使用者資料，獲取使用者洞察。

因此，自動化資料清洗、渠道歸因、多樣資料視覺化模板等也是CDP必須具備的能力特徵：

在資料方面，CDP需要能將使用者實名資料與媒體資料、帳號資料、跨裝置ID進行匹配，並形成oneID，作為使用者啟用和渠道歸因的基礎。

在歸因方面，CDP則需要透過歸因演算法，分析渠道質量、使用者價值等內容，找到使用者轉化與渠道策略之間的關聯性。

在資料視覺化方面，CDP需要形成消費者身份欄位、裝置資訊、行為標籤、活躍渠道、全生命週期價值（CLV）等篩選條件的資料視覺化儀表。

在被譽為“大資料元年”的2013年，DAVID RAAB首次提出CDP，但屆時的CDP還只是停留在概念階段。3年後，DAVID RAAB與10餘家企業共同成立了CDP Institute，CDP也開始成為重要數字化營銷不可或缺的部分。

在CDP從概念到逐漸落地的過程中，我們看到了企業對使用者資料價值的迷惑，對CDP概念的遲疑，也看到了市場營銷人資料視角缺失的焦慮和迫切。

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