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MarTech-CDP实战手册:CDP的分类(三)

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前言:

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如何将目前的CDP进行大致的分类?这篇文章里,作者将CDP归纳为了三个类别,分别为数据型CDP、分析型CDP和营销型CDP。一起来看看这些类别的CDP各有什么特征。

文章结构:

CDP分类

市面上CDP没有一个准确的定位,每个企业或者解决方案公司的CDP的定位、功能都会有写区别,刨除结构混乱的,可以归纳为三类,数据型CDP、分析型CDP、营销型CDP。

1. 数据型CDP

数据型CDP只具备 CDP 必须具备的核心组件,即唯一的用户ID数据。数据型CDP能够跨多个来源收集数据,并迅速将之存储在各个数据孤岛外的统一平台上,然后对数据进行整合、处理和打通,让每个用户都拥有唯一ID的同时提供完善的360度单一用户画像;同时可以为上层提供标签、人群等能力,为上层应用数据分析、营销自动化、CRM 等工具提供数据支持。

数据CDP不代表直接拥有数据中台的能力,例如数据治理和数据清洗不在CDP的范围内,CDP更多是针对当前已有数据通过IDmapping融合实现数据打通,但市面上多数公司都会将数据中台与CDP进行合并,例如火山引擎的CDP,这样更好的提升CDP的能力范围,对于大企业来讲这种方案更为合理,我喜欢称这种CDP为重CDP,如果剔除掉数据中台的能力呢,则为轻CDP,个人更支持轻量CDP,这样系统更纯净解耦。

2. 分析型CDP

数据型 CDP 向前迈一步便是分析型 CDP。分析型 CDP 能提供更强大 的数据可视化功能以及预定义的报告,帮助我们进一步分析所有数据并更 好地了解用户行为。先进的数据可视化还能联通企业内各个部门,共享数据洞察。产品部门、市场部门、运营部门、销售部门等各部门都能充分分析和应用用户数据,为工作提供帮助。

分析型 CDP 还能提供预测功能,为用户即将发生的任何问题提供预 警,并自动监视用户输入数据和用户偏好的任何变化。不仅如此,分析型 CDP 还包括某种类型的机器学习组件,以使我们能够实时地处理用户行为 数据,从而更好地优化用户生命旅程。

分析CDP则需要支持更多维度,更灵活的分析能力,对于指标、标签、埋点的业务匹配与规划更为重要,因为需要通过指标、标签、埋点进行业务分析看板的创建,从而时间对于全局客户的统筹分析

3. 营销型CDP

营销型CDP也可以叫业务型,包含数据型 CDP 和分析型 CDP 的所有功能,此外,还 具有跨渠道营销的功能,能够根据历史用户数据和用户行为预测,自动化为每个用户在每个渠道提供量身定制的内容推送或者营销活动。

例如,我们可以先通过历史用户数据区分用户,为不同的用户个性化推荐产品、展示广告,然后再通过用户点击、购买等行为产生的实时数据进行用户行为预测,不断优化和调整策略来影响用户生命旅程中的用户行为,最终达到提升转化率、购买率等结果。

其实营销CDP的范围市面上没有一个很好的界定,多数会加入MA作为营销,但因为CDP的特性,所有业务侧的应用CRM、SCRM、DMP、公众号运营等等都需要CDP的支持,有些会把营销CDP扩大功能范围,构建大营销CDP的解决方案进行售卖,当然CDP主要是向上支持数据的,每个功能单独拉出来也是独立的产品进行售卖。

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标签: #js监听input值变化