整个中国经济， 已经实现了换挡 、重生。

以前依赖外贸的模式， 已经完全转变为内循环为主 、国内国外双循环协调发展的模式 。内循环为 主，本质上会要求所有经济活动的参与者要做到——精益求精。

以前，大多数行业与企业依赖的是销售驱动带来的增长惯性， 这是正确且合理的决策，但是现在 需要将首要位置让渡给数据化驱动的精细化运营 。因为没有数据支撑的业务很难在全员精益求精 的背景下活到下一个周期。

对于任何公司而言 ，拥有一套完整的营销技术栈，就成为一切的前提和关键 。实际上， 数字化才 是最核心的方向，数字化以及数字基建包含了方方面面， 而营销技术栈是当前唯一需要补课的环 节， 这一点我们最后会谈到。

那么，搭建一个什么样程度的技术栈，就可以开始了呢？

我认为至少要有三点：

1 、DXP 数字体验平台：解决从获客到孵化 、从留存到购买的全链路用户体验问题， 其中涉及到 数字营销 、社交营销 、私域营销 、内容营销 、营销自动化等问题， 它涉及到大家熟悉CMS 、MA 等等，但是又不能完全等同于这类系统；

2 、Data Hub 数据中台：现代营销有一个终极目标，就是实现全链路的数字化 。解决全链路的数 据整合问题，体验是前提，数据是关键，有的企业终其一生都没能打通关键节点的数据， 始终都 是在猜测中决策 、猜测中消失，不论你是否还对中台有信心 ，你都无法否认， 一个面向业务的数 据中心势在必行， 而CDP或CDP类似物的存在能够让绝大多数公司在同一基础上竞争。

3 、CRM 、ERP等：第一代数字化基建的核心平台，此后也将继续解决线索 、资源 、供应链的分 配 、跟进 、管理和洞察， DXP 和 Data Hub 失去了CRM和ERP ，就像是冲锋的战车失去了战马   和轱辘，任凭戈矛如何锋利也都寸步难行。

一 、 自研or外采？艰难又简单的抉择

很多人走到这一步，会面临一个选择：

自研， 还是采购第三方。

这是一个取舍的过程。

网上有各种各样的营销计算器， 能够帮你直观确定在一定时间内（ 比如6个月 、一年还是一个季 度） 解决同一个个问题， 到底是自研更划算还是采购SaaS或定开更划算，对于绝大多数数学能 力正常的人来说， 这本不该成为一个问题。

况且， 从长期主义角度思考， 只要存续时间足够长 ，任何公司都终将也应该走上走自研的道路， 毕竟只有你自己才真正理解你的痛处，也真正能够想到适合自己的解决方案；

记住一句话：

与其相信， 这个世界上真的有人或一种方法能够帮到你，不如相信， 只有你自己能够帮到你自 己， 除此之外， 这个世界上没有更简单的方法。

但是， 短期内，你的ROI要求你，在特定的时间节点用金钱换时间， 这时候就要选择采购，摸着 第三方过河， 最终走上一条核心系统走自研 、提效工具走采购的道路。

当然， 这一切的假设，都有一个前提：

这个过程不会被个别人因部门利益或自身利益干扰决策。

懂得人 ，都知道， 实现这个过程有多么的不容易 。当然， 内耗 、管理学不是今天的核心话题， 改 日再聊。

假设， 我们将所有的前提条件都准备好了，接下来就要开始搭建自己的营销技术栈了， 让我们来 看看是如何实现的。

第一步：构建DXP体系

我相信，大家实际上听不懂什么是 DXP。

但是，跟大家说一个老朋友——CMS， 是不是就不困了， 这不就是那老谁家小谁吗？

对， 如果说， 除了CRM ，你只能选一个系统， 我建议你选CMS。

为什么，今天我们不说第一步是CMS， 而是DXP呢， 主要原因还是CMS的外延已经不足以应对 当前的营销需求了。

我们先来回顾下CMS的发展，你就知道为什么会走到DXP了。

传统的CMS ，解决的事内容存放的问题。

随着内容渠道的增加， 内容与前端展示绑定的传统CMS就有点落伍了。

接着， MassCMS 应运而生， 无头CMS就应运而生了， MassCMS则是一种将内容与前端展示分   离的CMS系统， 通过API提供内容获取和管理的能力 ，企业的内容集中管理 、编排和发布， 以满  足多渠道 、多终端的内容需求， 并支持团队协作和数据驱动决策的平台， 并不断与其他系统进行  集成， 如电子商务平台 、CRM系统 、推荐引擎等 。通过与其他系统的集成， 可以实现更复杂的业 务流程和个性化的内容交互 。走到这一步， 基本上已经具备早期DXP的能力了。

最重要的一环，就差数据驱动方面了， MassCMS   侧重于内容的管理和展示，兼顾了数据的采集 和分析，但终究是偏弱的，都已经走到了这一步，下一步就是进化为 DXP(Digital Experience  Platform)。

DXP 是一个集成多个数字化工具和技术的平台，旨在帮助企业提供全面、 一体化的数字用户体

验。它将内容管理、客户关系管理 (CRM) 、 营销自动化、分析和电子商务等多种工具和技术集 成到一个统一的平台中。DXP的主要目标是使企业能够为其客户创建、管理和优化数字体验。这 包括：

。创建和发布内容

。根据用户数据和偏好个性化体验

。利用数据分析深入了解客户行为

。实现多渠道互动

很多人看到这里会有点懵，这个CMS 和DXP 到底啥关系，你可以认为DXP 是CMS 的完整形态， DXP 的内核确实还是CMS,  只不过DXP 更在意体验，而CMS 更在意内容，如何感知DXP 中的X:

DXP, 强调个性化体验，要求在全平台都具备千人千面的能力，这一点CMS 很难做到，强调发布 与推送的CMS思维很难系统支持这一点，因为跨端的数据打通才能支持到这一点。

DXP, 强调多渠道体验的一致性，即将所有分支上的用户体验都统一在一套用户旅程中，要求用 户在任何渠道都能获得一致的体验，即在任何时间节点都能在用户所在渠道获得他应该获得的体 验，如网站、移动应用程序、社交媒体、电子邮件营销、聊天机器人等。

总的来说， DXP帮助企业在所有客户接触点提供一致、无缝和个性化的数字体验，最终提高客户 忠诚度，推动转化，并支持企业在数字时代取得成功。

有很多小伙伴就要问了，如何去构建自己的DXP 体系呢?

其实，谜底就在谜面上，如何打造自己DXP,    以 及DXP 应该具备哪些基础的功能，我们在上面的 梳理中已经明牌展示了，你可以依托Wordpress 做、也可以用自研的CMS 做，去兼顾全平台和千 人千面；当然， 一定会有人问有什么好用的DXP 平台可以用?

第二步，构建 Data Hub

其 实 ，DXP  的构建过程，你就会发现这已经远远超过一个CMS 或体验管理系统的内涵与外延 了。正如根据Optimizely 的观点，他们功能齐全的 DXP  包括以下基本组件：

。内容管理作为核心内容的中央存储库 (CMS)

。所有数字资产(图像、视频、音频文件等)的资产管理 (DAM)

。电商，支持数字店面、支付处理和订单跟踪 (Commerce)

。客户关系管理，用于跟踪、管理和利用客户数据 (CRM)

。洞察力和分析，以实时分析内容和渠道绩效 (BI)

。个性化和自动化，自动创建自定义客户体验 (MAT)

。实验，以便您可以对内容运行A/B 测试以优化性能 (WEM)

●API 和集成，与第三方网站和设备共享数字资产

我一直反对DXP 过度膨胀为一个什么都做，但是什么都做不好的平台，他的便捷应该止于数据。 因此，我认为一个有效的DXP 不应该涵盖CRM、BI  等专业的数据处理和分析功能，因为本质上

DXP 应该集中解决所有环节的前端交互以及必要的细分和触达。

换言之， DXP的边界在于数据处理上， 因为我们不应该把数据仅仅理解为营销数据，不应该割裂 的去分析营销数据 、业务数据 、订单数据 、管理数据 、供应链数据， 而是应该试图建立一个完整 的数据链条， 让数据洞察建立在全场景 、全链路 、全流程数据打通的基础上。

同时，传统的CRM 、ERP也无法直接连接DXP后链路的数据，此时， 营销环节和管理环节开始 出现了数据的鸿沟。

这时候， 我们本能的就会呼吁一个新型工具来填补这个缺环。

因此， 我们要引入一个概念：

数据中台（ Data Hub）， 旨在解决企业内部许多数据存在但分散 、难以访问和利用的问题， 通过 将数据从各个业务系统中整合到一个中央化的平台。

近两年， 中台概念颇受挑战 。但是没有人会反对一下一件事，数据需要集中清理 、管理 、整合和 共享， 并方便包括业务人员 、分析师 、决策者查询。

数据中台， 可以帮助业务人员快速获取到数据相关服务 、清理脏数据 、根据自己业务单元的需求 去定制功能和服务， 比如建立分组 、报表 。更重要的时，数据中台的核心点在于赋能业务部门及 用户， 以应用为出发点，快速响应外部的需求， 帮助业务部门产生业绩， 形成业务增长。

理解到这里 ，你就该明白 一件事情， 为什么好多人用不好数据中台。

他们认为Data Hub 只是APIs的合集，但是传统 API 能力输出模式无法满足企业应用产品多变的  需求， 其需要中间层的技术转化， 无法快速 、高效地产生应用 。传统企业搭建数据中台， 如果仅 完成了API接口的创建，仅仅是完成了数据中台建设的其中一环 。数据中台是一种端到端的技术  平台， 而不是一堆API的接口， 需要业务部门灵活的应用需求，技术部门强大的数据治理 、数据  建模等能力， 以及公司各个部门和资产的多维配合 。它是集业务 、技术和公司资产的有机结合

体， 并不是片面的模块的组合体。

在应用层面， 我们很少听到Data Hub， 因为Data Hub是一种概念的定位， 真正将这个概念落到 实处的是CDP——客户户数据平台。

那么， 如何打造或完整一套完整的CDP？

首先，你要明确你需要数据中台帮你到哪一层：

第一层：数据打通层

DaaS层：用户可以通过DaaS层获取数据直接的服务 。最常见的服务有客户数据获取 、原始数据 治理服务 、原始数据和IT数据互联互通服务 、数据质量监控服务 、数据关系分析服务等 。主打的 是数据的连接。

目前，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。

连接： One ID打破数据孤岛，跨平台跨渠道整合数据

第二层：数据洞察层

SaaS 层：数据分析工具、数据挖掘工具、可视化工具、清洗工具、建模工具等不同的数据工

具；还包括不同层次的数据应用，如大屏可视化应用、决策分析系统、用户画像系统、精准推荐 系 统 、Al 应用等。

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。

第三层：个性化与赋能层

PaaS层：作为一个内部平台， Data Hub， 最重要的是要完成两个使命，对外的终极目标是为客 户提供个性化体验，与MA系统结合后， 能够让精细化 、个性化与自动化三者完美结合 。对内这  层要与基本的数据治理 、清洗 、建模 、模型管理 、模型共享 、应用开发 、应用发布等工具和能力 有所区分 。包括同步系统 、调度系统。

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。

第三步，稳固好CRM、ERP基础

实际上是许多公司的第一步， 这里的第三步， 更多是逻辑上的。

DXP 和 CDP 并不试图取代CRM ERP ，但是CRM职能解决销售部门的数字化， 是仅面向业务的  系统，你让他解决客户 、订单这些没有问题， 而ERP 确实补全了整个企业和产业链的流程， 囊括 了销售管理 、采购管理 、仓库管理 、生产管理 、财务管理和计划管理方方面面 ，但是缺少了营销 环节 、用户体验的数据。

因此， 一个正常的公司一定要有CRM或ERP但是仅仅有两者就完全无法应对时刻处在激烈变化的 外部世界。

不是工具不行， 是外面的世界变得太快了，有一部分内部团队和技术跟不上了，你无法等着他去 自发的完成转型。

企业以前产品打造的过程先依靠工程师搭建基础技术架构， 架构搭建完成后再添加应用功能。

CRM 、ERP也正在这种背景下产色灰姑娘的，他们能够提高企业管理效率 、简单的业务分析 。这 种建设思路比较适合产品模式稳定的企业， 对于应用需求多变 、应用出发点无法一 时统一 的公司  来说并不是最佳的选择。

但是， 现在企业面临的数据需求复杂：

1 、外部平台和数据需求越来越多 、越来越复杂，仅仅进行简单的数据采集是无法满足市场需求 的。

2 、内部数据应用多样化，大量的临时的 、即时的 、分散的需求不时产生 ，数据模型需要根据业 务重点经常调整，企业主仅仅通过联通各个管理系统账号是无法响应需求的。

3 、多系统的集成，在Data Hub之外，很多企业走上了另外一条路，就是集成，疯狂的集成 。通  过将多个管理系统的账号打通， 并增设各种分析工具等来加强管理，但是各个系统产品的建设思 路不一致，产品与产品间既有重叠功能，也有边界划分，且产品之间定义并不相同， 无法形成统 一 的 、无缝结合的数据资产 。产品与产品之间的技术出入会导致应用的出错， 最终影响用户对产 品的信任 。由此，集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本。

CRM

主要是管理客户和供应商， 以及管理仓库和物料， 其主要表现在客户资料管理 、联系记录的管理  和订单的管理等， 多用于业务部门 。如：记录客户的联系方式，客户的需求，客户的交易记录等  和客户相关的功能 。但是不具有ERP的预警 、分析等职能 。CRM不是企业级管理系统， 一般只应 用于销售部。

ERP

主要是管理与配置企业资源， 可以根据公司情况自定义表单和流程， 多用于公司多部门整合。

如：销售管理 、采购管理 、仓库管理 、生产管理 、财务管理和计划管理等功能 。通常ERP系统较 为庞大 ，较OA而言， 缺少灵活性。

最后

无论是任何行业， 想要在这次转型中抓住机会， 最核心就是从体验到业务 、从业务到管理，都要 实现全链路 、全流程 、全域的数字化，数字化的终极目标，不是一 串串冰冷的数字， 而是最终可 以在体验上， 最终实现个性化为目标 。让我们不断为此努力。

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