打破数据孤岛:一流的CDP标准是什么?
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发布于:2024-04-24 18:02:52
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1.引言:
2.01 完整的客户视图
1、概率性和确定性ID
2、灵活的API对接
3.02 预测客户行为
4.03 自动化营销
1、客户细分
2、精准分配营销活动
3、可视化数据报表
5.结语

引言:

在互联网平台日益内卷的背景下,信息孤岛和数据碎片成为了营销人员实现营销效果最大化的拦路石。一个好的CDP平台能够帮助营销人员管理客户,增强客户关系并且实现销售增长。

在此前的文章《CDP的业务价值在哪里?真的有用吗?》中我们提到了CDP的业务价值是连接CRM、广告投放、企业微信、小程序、短信等各类平台,打通全域数据,帮助品牌一站式管理客户。那CDP该如何实现这些业务价值?三个关键功能帮助你升级你的CDP:

  • 整合全渠道数据,绘制完整的客户视图
  • 预测顾客行为以寻找销售机会
  • 链接销售系统以实现自动化、智能化营销

打破数据孤岛:一流的CDP标准是什么?-LinkFlow博客

01 完整的客户视图

一个好的 CDP 必须具备的首要功能是,精准整合客户数据,绘制出基于全渠道、全链路的完整客户视图。没有这一点,CDP 的其他功能都毫无意义,这意味着CDP要能够支持:

  • 采集全链路的数据(线上/线下、公域/私域)
  • 对接全渠道的数据(社交网站、应用程序、线下商城、电子邮件等)
  • 跨设备整合数据,确保数据的质量、准确性和相关性

CDP变得日益重要的原因是,无论是以标签还是API驱动的数据收集都能够帮助营销人员绕开传统的数据孤岛障碍。而绕开数据孤岛的关键是,CDP能够支持跨设备识别,打通所有客户触点,根据客户全渠道行为和特点,实现精准化营销。

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1、概率性和确定性ID

CDP两种主要的跨设备识别方法是——概率性和确定性ID识别。概率性识别使用复杂的算法来尽可能准确地匹配同一用户在不同设备上的身份,而确定性识别会为客户分配统一的ID来确保匹配的精确性。

概率性识别的好处是能够以较低的成本来大范围地覆盖用户及其设备,例如,在定向广告投放中,概率性识别能够帮助广告投放商灵活分发广告。但是,一个好的CDP要关注的是准确且更具操作性的数据,确定性ID识别能够更加精确地绘制客户视图,找准客户需求。特别是在针对目标客户制定精准化营销阶段时,确定性ID能够为客户分配更直击痛点的营销手段。

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2、灵活的API对接

好的CDP不仅要确保全渠道数据开箱即用,还应该能够无缝集成并兼容其他系统。这意味着,一个优秀的CDP必须具备强大的API功能,以便能够轻松与其他软件、服务和平台进行数据交换。这样,企业才可以将CDP与现有的业务生态系统相结合,获得更深入的洞察,同时提高运营效率。此外,灵活的API还应该提供用户自定义功能,以满足特定的业务需求,从而确保CDP能够适应企业的成长和变化。

如果要让CDP打破传统数据孤岛的恶性循环,我们首先要做的就是避免CDP本身成为另一座数据孤岛。因此,开放的API对于CDP来说至关重要,它能够确保CDP能够灵活对接、同步内外部数据,从而打通全域流量,构建全面的客户洞察。下面举一些CDP常见的数据对接例子:

  • 对接广告平台:CDP的API对接要支持企业将客户数据直接与广告平台连接,实现精准的广告定位和投放。
  • 整合客户服务系统数据:你的CDP要能够整合客户在不同平台的浏览记录、购买偏好、历史订单等数据,实现多平台客户信息的实时同步和共享,为客户提供更个性化的服务体验。
  • 链接电商平台:灵活的API对接能够支持企业链接不同的电商销售平台,整合各个平台的销售数据、客户行为等,帮助企业业绩增长。

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02 预测客户行为

绘制了完整的客户视图后,一流的CDP应该进一步利用其数据分析和预测功能,深入挖掘客户数据的潜力,以预测客户未来的行为和需求。结合历史数据、实时事件和外部信息源,构建更准确的客户行为预测模型,识别潜在的转化机会、个性化推荐和流失风险。

通过持续优化预测模型和算法,CDP能够不断提升预测的准确性和效果,一些关键的预测模型包括:

  • 数据分析和建模:CDP可以利用客户的历史数据和行为建模,以识别潜在的趋势和模式。通过数据挖掘和统计分析等手段,预测客户未来的行为,例如购买意向、产品偏好、流失风险等。
  • 个性化推荐:基于客户的历史交互数据,利用推荐算法来预测客户可能感兴趣的产品或服务,提高客户的购买意愿和忠诚度。
  • 事件驱动预测:监控客户的实时行为和事件,如页面浏览、点击、购买等,即时发现客户的需求和兴趣。
  • 集成外部数据:除了内部数据,CDP还应该支持集成外部数据源,如社交媒体数据、市场趋势、竞品分析等,来丰富客户画像并提高预测准确度。
  • 实时反馈和优化:实时监测客户反馈和行为数据,不断优化预测模型和策略。

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03 自动化营销

实现自动化、智能化营销是一流CDP的关键目标之一。在打通全域数据的基础上,CDP要能够基于深度数据分析和预测模型,构建高度智能化的营销活动,通过识别并利用关键触发因素,为客户提供个性化且即时的互动体验。

1、客户细分

基于整合的数据,CDP能够自动识别不同客户之间的相似性和差异性,从而实现对客户群体的精细化分组。通过精准的客户细分,CDP能够帮助营销人员更好地管理客户,实现个性化营销。

  • 行为:基于客户的行为数据(如购买历史、浏览记录、点击行为等),将客户分成不同群体(高消费人群、低消费人群、观望客户……)
  • 偏好:根据客户的兴趣爱好、喜好和偏好将客户进行细分(美食、科技、时尚、美妆……)
  • 地理:根据客户的地理位置信息将客户进行细分(国家、城市、区域)
  • 价值:根据客户对企业的贡献价值将客户进行细分(高价值客户、中价值客户、低价值客户等)

2、精准分配营销活动

在分析了客户的偏好与行为后,优秀的CDP要自动生成个性化、精准化的营销内容。无论是从日常的客户维护如推送、通知及售后关怀还是特定的营销活动执行,一流的CDP应该确保内容的分配符合客户的需求和兴趣。

1)定制化推送:CDP生成的推送信息要确保消息内容与客户的兴趣相关,自动预测客户需求。

  • 例如,针对美妆品牌的CDP除了要在客户购买了粉底液之后,主动向客户推送个性化的时尚潮流资讯和产品促销信息,还应该向客户推送散粉、定妆喷雾等系列产品来预测客户购买需求。

2)细致的旅程追踪:当接入了销售数据后,借助CDP内嵌的预测模型,CDP要能够自动洞察与追踪客户旅程,关注重点客户并自动生成针对性的售后关怀措施。

  • 以美妆品牌为例,CDP除了要追踪普通客户的购买节点,还要监控脆弱敏感人群如孕妇、皮肤敏感人群的使用反馈,以确保针对特定事件的即时响应。

3)个性化的营销活动:CDP要支持辅助品牌个性化运营客户,针对不同的客户自动生成特定的营销活动。

  • 例如,针对美妆产品客户的营销,除了常规的节日促销、生日优惠券等,还要根据客户不同阶段的情感需求来主动推送相关产品。

3、可视化数据报表

自动化营销的高效率秘诀之一是CDP的可视化数据报表。CDP要自动分析并解读全链路的数据,生成可视化报表来辅助品牌了解客户的行为、偏好、趋势等。以下是一些常见的报表类型:

  • 客户画像分析:基本信息、行为数据、客户增长/转化
  • 营销活动分析:点击率、转化率、互动率、ROI
  • 渠道效果分析:流量来源、趋势、转化效果
  • 客户旅程报表:接触点、行为路径、互动历史

结语

通过CDP的自动化营销功能,企业可以更高效地管理客户数据、实现个性化营销、提升客户参与度,并持续改进营销策略以达成更好的成果。

在当前数字化浪潮下,企业需要打破各营销环节数据孤岛的壁垒,实现数据的共享与整合,更好地发挥CDP的作用,推动业务的持续发展和创新。

Amon
LinkFlow Content Operations Manager
Amon Wang,LinkFlow 内容运营经理,负责过多款SaaS品牌的内容营销和产品市场工作,擅长内容专栏策划与创作。
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