CDP 的五大核心功能以及企業是否需要導入CDP

行銷自動化平台：例如我所服務的Appier 開發的AIQUA，以及MailChimp，SendGrid，Salesforce Marketing Cloud，Emarsys 等行銷自動化平台; 分析平台：如Google Analytics， ... GetunlimitedaccessOpeninappHomeNotificationsListsStoriesWriteCDP的五大核心功能以及企業是否需要導入CDP從去年TreasureData進入台灣市場，到今年Salesforce併購了Evergage，台灣本土新創公司iKala也公開發布自己的產品後，CDP(CustomerDataPlatform，顧客數據平台)在台灣似乎越來越受到關注，也有一些文章討論了什麼是CDP，CDP和CRM與DMP的差異，以及台灣企業是否需要CDP，寫的都相當的清楚，這篇文章則試著探討和比較CDP的五個核心功能：身份圖譜資料中心用戶標籤屬性透過用戶標籤做分群與第三方服務整合市面上有哪些CDP產品僅管CDP在國外已行之有年，但台灣直到最近一兩年才比較多人在討論，一般人可能對提供CDP服務的廠商比較不熟悉。

AdvertiserPerceptions的一篇報告訪問了231位行銷、IT、以及資料工程師，並統計了他們對CDP廠商的熟悉度。

較令人訝異的是，一些做CDP的公司如Tealium，Segment，mParticle的知名度還沒有廣為企業中相關職位的人所熟悉；反倒是一些大廠如Salesforce、Oracle、Adobe，儘管推出CDP僅是最近一兩年的事，大家卻回答對他們的CDP的產品「非常熟悉」。

我猜，他們應該是用了CRM或是MarketingCloud之類的功能，但卻以為自己用的是CDP吧…不過儘管如此，從這個圖表的統計，我們大概知道一些大廠如Salesforce及Adobe，在進入新的領域的確具有品牌優勢，另外我們也可知道目前國外有哪些提供CDP服務的公司，而在台灣，最熟悉的應該會是圖表中最下面的ArmTreasureData，畢竟他們還有繁中的網站呢。

圖片出處以下我們分別介紹CDP的五個主要的功能：身份圖譜(IdentityGraph)傳統的CRM重視的是顧客購買後的資料的分析，包含購買日期，購買的商品與金額，交易的方式，交易渠道等等。

這些資料，確實在商品成交後用來分析顧客是很有幫助的，例如RFM分析模型等等。

但當消費者的行為慢慢轉移至線上，只追蹤並分析交易後的行為已經不夠了，GrowthHacking等理論養大了行銷人員的胃口，購買行為甚至變成了落後指標，不是說他不重要，但CDP需要比CRM更多涵蓋了「購買之前」的行為資料，並有辦法把購買前的行為資料記錄下來，讓行銷人員有辦法在用戶購買前就做到個人化的溝通，刺激用戶轉換。

所以CDP這樣概念的產品會越來越被市場重視，不是沒有原因的。

如果用我常瀏覽的博客來網站作為例子，我不需要註冊會員也可以瀏覽不同的商品和書籍，甚至可以將商品加入購物車。

這時候，平台沒有任何關於我的實名資料(包括email，電話號碼等等)，一直要到我做了第一次購買，博客來才會有我的資料與購買紀錄。

而即使今天我已經是博客來的會員了，只要我瀏覽時不登入，他也不曉得我瀏覽了哪些書籍。

而CDP要做的，便是有辦法紀錄整個用戶購買歷程。

在我不登入的情況下，以匿名屬性來識別我在網站上行為，並紀錄我瀏覽了哪些頁面，看了哪些商品，然後在我註冊會員，或是完成第一次購買之後，將我的匿名與實名資料做連結，並把我之前的所有瀏覽行為連結起來。

CDP的核心功能就建立在用戶的身份識別之上，當我們在看CDP身份識別的功能時，有幾個面向可以考慮：決定性(Deterministic)vs.機率性(Probabilistic)大部分的CDP都是用「決定性」的方式來做用戶識別，所謂決定性的意思是，CDP將不同的匿名屬性與實名資料黏在一起的方式，是當用戶進行某些例如像會員登入，用戶必須提供實名資料的網站行為時。

以下圖為例，當我造訪博客來的網站時，因為我尚未登入，所以網站只能用一個匿名的ID：v9527來代表我，我瀏覽了產品1與產品2，並將產品2加入購物車等行為，都被以v9527這個匿名ID記錄下來，儘管我今天關掉網頁去做其他事情，這些資料也會被記錄在資料庫中。

過了一天，當我再造訪博客來網站時，網站仍舊可以認得我是v9527，直到我以電話號碼0937123456登入時，系統會自動把匿名屬性v9527和實名資料0937123456這兩個帳號連結在一起，而我前一天瀏覽產品1與產品2的資料，也會被回朔，CDP紀錄了我完整的用戶購買歷程。

而明確的以「會員登入」這樣明確的用戶行為來黏合用戶的匿名屬性與實名資料，就稱為「決定性」的方式。

以一個簡化的用戶歷程為例，圖示CDP如何將用戶的匿名與實名資料黏合在一起，並勾勒出用戶購買歷程也因為CDP有辦法在我登入之前就取得我的匿名屬性，所以在我登入之前，就可以掌握到我的消費動向，透過行銷自動化工具對我精準投放產品1和產品2的行銷訊息。

大部分的CDP都是用「決定性」的方式來做用戶識別。

以Tealium為例，當用戶造訪網站時，他們會給他一個稱為VisitorID的匿名用戶標籤，並透過指定的行為來對網站的訪客做用戶資料的黏合，他們將這個技術稱之為VisitorStitching。

某些CDP如AgilOne在「決定性」的用戶識別之外，還有辦法判斷多筆用戶資料可能是屬於同一個用戶，可能是因為他們有不同的email但電話號碼相同，或是有相同的地址等等，通常是用機率的方式做判斷，所以又稱為「機率性」的用戶資料判別。

根據不同的用戶識別方式，不同的CDP可能會用不同的方式來辨別用戶的屬性和標籤。

有些可能是看最近一次可取得的資料，有些可能是以資料庫最近一次更新所取得的資料為主，有些則是可讓用戶自訂所謂的“最高用戶屬性”(GoldenAttribute)。

資料中心CDP因為收集了來自網站，App，線下交易等各個不同渠道的資料，所以幾乎已可作為客戶的資料中心，並提供API讓開發者可以取得或是更新、刪除用戶的資料。

例如Tealium的VisitorLookupAPI、TreasureData、Segment的PersonaProfileAPI，都提供了完整的API文件。

要注意的是每個廠商可能都有不同的資料保存期限的規定，或是對API有不同的限制，以及計價方式等等。

如果使用API去取得資料是重要的使用情境的話，在購買之前應該要先和業務詢問清楚。

某些CDP可提供將用戶做隨機分群，並進一步提供A/Btesting的功能，例如Tealium及mParticle就有提供這樣的功能。

Tealium的隨機分群做A/Btesting的功能用戶標籤屬性除了用戶識別之外，CDP的另一個核心功能，就是為用戶貼上不同的標籤屬性，以利後續做用戶分群，這邊的標籤屬性可以分為幾個類別：以客戶自己數據資料轉換後的標籤CDP大多可以根據客戶網站收到的資料，做進一步的運算後，將所得到的標籤對用戶做貼標。

以下面Tealium的影片作為範例，我們可以自行定義一個VIP的標籤，並指定終生價值超過500元的顧客貼上這個VIP的標籤，後續就可以很輕易的將有這個標籤的用戶篩選出來，或是與其他的屬性標籤組合，建立用戶分眾。

不只是Tealium，所有的CDP都會提供這樣的功能，可以說是CDP的標準配備。

這邊需要注意的是，上述的用戶貼標都是來自於客戶自己的資料(又稱為第一方資料)，CDP只是將這些收集來的資料經過運算或是轉換後，得到更直覺，更容易使用的用戶標籤。

因此在購買CDP之前，應該自問的是，公司內部是否已將網站的流程架構做好，產品的品項是否足夠多到可貼上合適的用戶標籤，以及產品的品項分類是否已做好。

不然即使導入CDP，也不會有太大的幫助。

如何在Tealium上建立用戶標籤與受眾來自第三方DMP的用戶標籤行銷人員最常煩惱的事情便是：「我要如何在茫茫人海中有效率地用廣告來獲取新客？」。

為此，大部分的CDP都與DMP有整合，例如Salesforce的Krux，Lotame，Acxiom的LiveRamp等等，透過第三方DMP的屬性標籤來強化對用戶的理解，或是做新客獲取。

最常見的標籤類型可能是下面幾種：用戶的年齡，性別，職業，婚姻狀況，家庭成員，收入範圍等基本資料財務屬性標籤：信用分數，財產或房產資料，信用卡使用狀況等等興趣標籤：例如旅遊，運動，電玩等等購買行為標籤：例如對於某些商品類別的偏好，或是購買的渠道等等但這邊有三點需要注意：需要額外負擔從DMP購買受眾的費用：一般CDP都是以整合第一方資料為主，不會提供用戶的外部標籤屬性。

如果行銷人員主要的任務是在付費媒體上做新客獲取的話，則要另外購買DMP的外部受眾，或是標籤屬性，然後與第一方資料做媒合。

如何將第一方數據與第三方DMP的數據做用戶媒合：這是最麻煩的部分。

試想，公司內部用來辨認顧客的身份可能是使用CustomID，這樣的ID難以和外部的DMP直接做用戶媒合。

因此，可能只能透過email或是行動裝置的廣告識別碼，但如果是純電商網站，我可能根本沒有app，因此也沒有辦法收集用戶的行動裝置廣告識別碼，這也是在購買CDP之前必須要考慮清楚的。

不同DMP的受眾標籤無法互通，難以精準鎖定用戶樣貌：不同的DMP，有自己一套收集用戶興趣標籤的方式，不但難以評估其收集資料時會產生的偏差，不同廠商的用戶標籤屬性也無法互通。

在DMPA有「新手夫婦」標籤的用戶，到了DMPB可能是「小資女」，不一定可以反應用戶的真實樣貌。

模型預測標籤因為整合第三方DMP的用戶標籤有不少實務上的困難，即使有這樣的功能，使用上也不方便。

因此，CDP廠商開始將腦筋動到客戶的第一方資料上，透過機器學習等預測模型，將這些收集到的資料再做一次加工，產出模型預測標籤後，貼標到用戶身上。

CDP常見的模型預測標籤有幾種：顧客終身價值預測：例如iKala的CDP就有類似的模型各種行為發生的可能性：比如說產生購買行為的機率，或是流失的機率。

商品推薦：單一用戶有可能感興趣，可能會購買的商品用戶分群：iKala提供的RFM就是一種用戶分群方式。

雖然嚴格來說RFM並不能說是一種機器學習或是AI的模型。

預測屬於同一個家庭的用戶：AgileOne預測多個使用者屬於同一個家庭的功能透過用戶標籤做分群當有了前面探討過的用戶標籤屬性後，CDP的一個重要功能就是透過這些用戶標籤來做用戶分群，然後將分群後的受眾推送到整合的平台做用戶溝通。

用戶分群的介面會像下面這樣：Segment的用戶分群介面mParticle做用戶分群的介面因為網站或App中的使用者行為資料會不斷地更新，大部分的CDP，都會根據用戶所下的條件，自動更新所切分出來的受眾名單。

當然，也有一些用戶的屬性如性別，年齡，是不太需要頻繁更新的。

與第三方服務整合分群過後的用戶需要對他們執行行銷活動，因此，CDP最後一個很重要的功能便是與第三方服務的整合。

CDP通常會有一個如下圖的第三方平台的市集，讓用戶只需要幾個點擊，就可以將分眾後的名單傳到執行平台。

Tealium所整合的DSP廣告平台一般來說，CDP整合的平台可分成幾個類別：廣告平台：如各家DSP，Facebook，GoogleMarketingPlatform，Twitter，LINE等等行銷自動化平台：例如我所服務的Appier開發的AIQUA，以及MailChimp，SendGrid，SalesforceMarketingCloud，Emarsys等行銷自動化平台分析平台：如GoogleAnalytics，Optimizely，MixPanel等平台，可分析執行後的成效儘管一般CDP對第三方的服務整合的都非常完整，從他們第三方的市集看起來，動輒整合了三四百個logo。

但對行銷人員來說，整合的好會遠比整合的多來的重要，畢竟一個公司中使用的平台也就只有那幾個，如果我對使用者發行銷email都用MailChimp，那一堆其他的整合服務如SendGrid，SendBird對我來說根本用不到。

而所謂整合的好不好，可以從幾個面向來判斷：速度：如果傳個名單到行銷自動化平台需要等上一天，行銷人員通常不會有這樣的耐心。

使用上的流暢度：比如說我能否在建立完受眾名單之後，馬上就知道在不同平台我可以溝通多少受眾人數。

大部分的CDP與行銷自動化工具的整合，都無法做到這一步使用者的行為可以反饋進一步作為用戶的標籤：使用者是否有點擊，甚至購買我之前發送過的行銷訊息？如果可以將這些行銷訊息的結果再對使用者做貼標的話，對於下一次做分群，甚至是機器學習模型的優化，都會很有幫助。

但除了email工具外，大部分CDP與行銷自動化工具的整合，這一個部分也都還做得不夠好。

CDP真的會對行銷人員有幫助嗎？CDP的功能看似非常的強大且完整，但如果你是行銷人員，在評估導入CDP產品時，通常要問自己幾個問題：會員資料，網站架構與商品標籤是否足夠：CDP的核心概念還是以撈取和分析第一手的客戶資料為主，並進一步做到用戶的分群。

如果會員資料不夠多，網站架構定義不清，商品標籤根本也不夠多，導入CDP後可產生的價值也有限。

如果是個小型的純電商網站，沒有離線資料，也沒有App，那或許有個行銷自動化的工具就很夠用了。

CDP與行銷自動化工具的整合性：對行銷人員來說，最重要的還是在每天與用戶的溝通上。

上述所提的CDP與行銷自動化工具的解決方案是否可以滿足每天工作流程上的需求，並帶來長期的效益，就變得很重要。

現在我們也可以看到一些CDP開始自帶行銷自動化工具的功能，就是為了讓整個服務更容易落地。

如果主要的行銷活動只有數位廣告獲客的話，其實不需要CDP。

以撈取和分析第一手客戶資料為主要核心功能的CDP，如果將其用在Facebook或GoogleAds上做新客獲取，成效並不會比直接在Facebook上產生受眾名單來的好。

我們甚至可以把Facebook就看作是一個結合DMP和DSP功能的工具，所以如果你是電商，而且你目前只在乎透過數位廣告獲取新客，整個CRM或是會員資料都尚未建立起來的話，CDP對你來說或許太早了。

提供的服務是否接地氣。

我們常會看到CDP整合了非常多的第三方服務，但許多功能其實在台灣的我們都用不到。

比如說某些CDP會整合Snap或是Pinterest的廣告，但對以LINE為主要溝通渠道的台灣用戶，我們在乎的應是如何降低在LINE上推播訊息的成本，所以廠商是否夠接地氣，了解我們在行銷上的痛點，就很重要。

導入成本。

許多CDP最常見的問題就是前期導入時間長，且導入成本高，但每個公司的系統與資料架構和工具的選擇都不同，許多公司也不一定有人力可以去學習如何使用CDP產品，會產生額外的服務成本。

這也是在一開始考慮是否導入前，需要考慮的事情。

結論我相信，隨著全渠道零售這樣的概念越來越被企業所重視，像CDP這樣的工具會有需求是可以理解的，他的核心功能如建立並了解用戶的購買歷程，對用戶下標籤並產生受眾的功能，也相當實際。

但問題可能在於，大部分的CDP產品包含了太多行銷人員用不到的功能。

企業級產品有豐富的功能或許有助於說服決策者，但對於實際要每天使用，與消費者溝通的行銷人員，或是中型的電商與零售業者來說，更重要的或許是CDP和行銷自動化工具之間是否能夠相輔相成，涵蓋在台灣的我們與消費者主要的溝通管道。

畢竟要好用，才有辦法不斷地去使用，也才有可能產生足夠的ROI讓企業願意繼續使用下去。

參考資料Martech—CDP客戶資料平台CDPvs.DMP|第一方客戶系統與外部受眾的差異與合作CDP是下一代的CRM嗎？|為什麼品牌主宇電商需要認識CDP？台灣企業需要迎接歐美最熱的CustomerDataPlatform嗎？CustomerDataPlatform—WhatfeaturesmakesforagreatCDPMorefromTengYuanChangFollowhttps://www.linkedin.com/in/tengyuanc/Lovepodcastsoraudiobooks?Learnonthegowithournewapp.TryKnowableAboutHelpTermsPrivacyGettheMediumappGetstartedTengYuanChang1.6KFollowershttps://www.linkedin.com/in/tengyuanc/FollowHelpStatusWritersBlogCareersPrivacyTermsAboutKnowable