GrowingIO企业级客户数据平台CDP实操指南.ppt
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1、GrowingIO 从 2019 年开始筹备 CDP(客户数据平台)产品,并构建了以 CDP 为核心数据支撑的增长平台产品矩阵。至今,已成功实施近百家客户,获得了良好反馈。我们将如何建设 CDP、如何通过 CDP 赋能业务增长的经验总结于此书,以飨读者。希望能帮助更多客户、更多企业应对数字化升级过程中的困难和挑战。GrowingIO 企业事业部总经理徐主峰3您的企业是否需要 CDP?企业 CDP 建设自测表,每个问题有 3 种答案供您选择。问题A 选项B 选项选项C 选项您 的 企 业 拥 有 官 0-2 个,但 1-2 个,作为主 3 个及以上,作网、App、H5、小 不 是 作 为 主 要
2、营销渠道程序等电子渠道的 要营销渠道数量?为主要营销渠道内部产研团队电子渠道的开发方 建站工具式?外包产研团队不同电子渠道的用 账 号 完 全 打 部分系统账号打 账号不能打通户账号是否打通?目前您的企业可以 很 少 或 几 乎 交易、订单等业 业务数据、行为通通采集到哪些数据?没有务数据数据、线下数据等您的企业内部是否 没有有大数据平台和团队?有数据团队但是 有统一、易用的没有统一大数据 数据平台和专业平台大数据团队数据体系是否是公 不是司 的 重 要 目 标 之一?部门级别的目标 公司级目标,有高层领导推动目前的数据应用情 只 有 研 发 部 零散、单点的分 具备一定体系化况如何?门 在
3、看,业 析,能够通过数 数 据 分 析 的 能务 部 门 不 看 据发现业务中的 力,能够定位业数据问题,但是无法 务中的薄弱环节定位4问题A 选项B 选项选项C 选项您的企业是否通过营 几 乎 不 触 达 偶尔触达用户,经常触达用户,销平台触达用户,希 用 户,也 没 暂无精细化运营 希望进行精细化望针对不同用户进行 有 精 细 化 运 计划精细化运营?营的计划运营企业在数据化方面 没 预 算 或 没 有预算,能够提 预算充足,能够的 投 入 规 模 有 多 有 人 力 资 源 供部分人力资源 提供专业团队少?投入投入建成 CDP 之后,数 研发/数据部 研 发/数 据 部 包括营销部门在据
4、赋能的范围门门、产品部门内的所有部门量表说明:以 A=0,B=1,C=2 换分方式,看一看所得分数是多少。1、总分在 05 分企业数据化水平有待提升,建议将提高公司内部数据意识和数据基础能力作为首要目标。2、总分在 610 分具备了基础的数据能力,可以考虑建设 CDP 全面提升数据体系水平,但是过程中需要弥补的问题还比较多,要做好心理准备。3、总分在 11 分及以上恭喜您,您的企业已经具备较好的数据基础和强烈的数据需求,相信搭建 CDP 之后,能够实现企业数字能力质的飞跃。5CHAPTER01带您了解 CDP1|用数据驱动企业增长1.带您了解 CDP1.1 企业为什么需要 CDP从用户行为数据
5、到客户数据平台10 年前,企业与用户之间连接的手段和途径都非常单一。线下的零售门店商只需要一套门店管理系统便能基本解决用户管理的问题,线上的互联网企业也只需要通过网站便能有效触达用户。但随着移动互联网的发展,新兴的媒介形态不断涌现并迅速演进,企业与用户之间连接的渠道在不断地增加,企业所需的用户管理工具也在不断地增多。移动互联网时代用户场景碎片化企业与用户之间连接的渠道经历了三个发展阶段,第一个阶段是从以线下门店为主的单一渠道连接;第二个阶段是以邮件、PC 网站等为主的多渠道连接;现在正处在第三个阶段,也就是以各种移动 App 为主的全渠道连接。如今,伴随移动互联网爆发而诞生的微信、抖音、淘宝、
6、京东、今日头条、小红书等移动 App,都在不断地争夺用户注意力,抢占用户时间。用户行为轨迹也因此遍布各处,随之而来的便是分散在各处的用户数据。用户零散的线上、线下行为轨迹,以及多平台的流转,会无形中给单一用户赋予多个用户身份。“一人多机”的现象已经成为普遍状态,这也将为企业准确知晓用户身份、判断用户属性、描绘用户画像带来非常大的2|用数据驱动企业增长困难。以 GrowingIO 为例,假设某用户在直播工具上观看了增长公开课,然后去官网注册下载了电子书,然后又去金数据上填写了产品的试用表单,紧接着又通过微信搜索到 GrowingIO 的小程序准备体验,最后还在活动行上报名参加了 GrowingI
7、O 增长沙龙。该用户通过各种渠道与企业接触并且留下了数据,如果不同渠道的数据是互相分散且割裂的,就会很容易造成数据分析的偏差。比如,SDR(Sales Development Representative,商机拓展代表)只能看到用户在金数据上填写的产品试用信息,而看不到后续该用户在其他渠道上的活跃数据,故 SDR 会很容易将该用户判断为一个低质量线索。但市场人员由于能看到该用户既报名了增长公开课,又在官网上下载了几本电子书留下了大量的用户行为数据,还报名了增长沙龙,故市场人员会更倾向于将其判断为一个高质量线索。在数据割裂的情况下,即使各部门根据正确且常规的判断方法,也会对同一用户给出不同的标签
8、。分散的数据不仅会增加业务的复杂程度,还会降低部门间的协作效率,更为严重的是这种情况还会随着用户连接渠道愈发多元化、以及数据的不断积累反复出现。这也是为什么我们有时候会遇到在同一家企业的不同产品上,出现错写用户名字、算错用户积分、自动填充错误地址以及在各移动终端向同一用户推送不同的产品广告等情况。不互通的数据让消费者在各个系统账号3|用数据驱动企业增长中被识别为不同的用户,不仅会阻碍企业的协作流程,还会为客户服务体验带来困扰。IBM 预计每年要为不良数据花费 3 万亿美元,达美航空更是因为错误数据致使数百个航班取消,直接造成 1.5 亿美元的损失。企业内多部门、多工具形成数据孤岛随着企业与用户
9、之间连接渠道的多元化发展,企业内各部门管理用户数据的工具也在不断攀升。过去,理发店只需要通过 Excel(甚至是一个账本),就能有效管理用户的发型偏好、消费水平、理发频次等用户数据,完成用户管理。如今,为了多渠道连接用户,迎合用户偏好,小小的理发店也会推出公众号、小程序、App、H5 等入口,通过优惠活动、分享免单等方式获取和运营用户,管理用户数据的工具也从 Excel 拓展到了更多。图 1-1以全球的 Martech 市场为例,根据 Scott Brinker 在官网上发布的全球4|用数据驱动企业增长营销技术全景图展示的公司数量进行统计(图 1-1 所示),2011 年仅有 150家营销技术
10、公司,2016 年达到 3500 家,截止 2019 年已经达到了 7040 家,未来数量还将进一步增加。这还仅仅是以营销技术为代表的相关工具,企业在实际运作过程中,各个部门还会应用到其他各种工具,例如:销售部门:纷享销客、销售易、Salesforce 等 CRM 工具客服部门:智齿客服、网易七鱼、Udesk 等客服系统市场部门:微吼直播、小鹅通、目睹等直播工具产品部门:GrowingIO、Google Analytics、Segment 等数据分析工具运营部门:GrowingIO、甲骨文、Hubspot 等营销自动化工具据市场公开数据统计,企业平均需要使用 12-15 个工具辅助部门工作,像
11、 GrowingIO 使用的用于处理客户和业务关系的相关工具就有 11 个。作为一家 B2B 企业,内部使用的工具都能如此之多,可以想像用户数量更多、用户来源更复杂的 B2C 企业将会更多。工具的出现,虽然在很大程度上提升了各个部门的效率,但是为部门间的数据流动铸造了壁垒,使得企业与用户之间的关系变得更加复杂。在多部门、多工具的情况下,用户数据被分割在不同的系统中,例如,网站、App、小程序上的用户行为数据存储在 GrowingIO 的系统中,直播报名的用户数据存储在目睹的系统中,交易数据存储在离线数据库中。如果这些系统之间的数据没有互相打通,那么在任何一个系统中的用户数据都很有5|用数据驱动
12、企业增长可能是片面的、模糊的。用户场景碎片化,企业内多部门、多工具形成数据孤岛,是目前很多企业践行数据驱动增长时面临的一大难题。对于已经线上化的企业而言,阻挡数据驱动增长的障碍不是缺失用户连接渠道、也不是缺乏用户数据,而是缺少整合、处理和打通多个来源用户数据并以唯一客户视角呈现的CDP。CDP 几乎占据了企业数据链条上的所有关键节点,能够将企业内各个部门使用的工具进行数据打通,并将用户散落在线上、线下的所有数据进行整合、处理,全部集中在一个平台上,得到更全面、更精准、更有价值的数据。如此强大的 CDP 不仅能帮助我们提升获客 ROI、改善用户体验、更好地实现精细化运营、得到更深入的用户洞察,还
13、能实现很多极富想象力的场景,例如,通过构建用户购买倾向性模型,对存量用户进行针对性触达;结合机器学习对用户特征进行挖掘,找到更多潜客等。6|用数据驱动企业增长1.2 什么是 CDP1.2.1 CDP 的三种类型作为新兴概念,每个人都在摸索并试图解释 CDP 是什么。然而解读CDP 就有如盲人摸象,由于使用者通常只能看到 CDP 在某一应用场景上的一小部分功能,导致不同的人会得到不同结论。营销人员可能认为 CDP就是用户标签和用户画像,产品经理可能认为 CDP 就 是 私 有 化 部 署 的UBA,数据分析师可能又有不同的想法。这些理解都没有错,但不全对,因为它们只是 CDP 的某种应用。关于
14、CDP 的定义,我们不得不提到 David Raab,他在 2013 年首次提出了 CDP 的概念,并将其定义为:CDP 的目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中,让企业各个部门都可以轻松使用。作为数据聚合平台,与其他工具相结合是 CDP 的一大特征,CDP 能够结合数据分析、A/B 测试、营销自动化等众多工具,发挥更大的作用。据统计,在美国有 83.6%的企业将 CDP 与数据分析相结合,有效整合多渠道数据,输出各部门所需的数据报表,为决策提供更为准确的数据依据;有 41.5%的企业将 CDP 与营销自动化工具相结合,通过更深入的用户洞察开展数字化营销活动;还有
15、 31.6%的企业将 CDP 用于广告投放的管理与评估,通过监测用户全生命周期的数据表现,提升广告投放 ROI。7|用数据驱动企业增长图 1-2:客 户 数 据 平 台(CDP)的分类总的来说,CDP 可以分成三种类型: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。数据型 CDP 仍然可以自动从脱机和联机源收集数据,无需任何手动输入,非常适合已经具备多个数据分析、营
16、销自动化、CRM 等工具且有成熟解决方案,但希望获得单一用户视图的企业。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8|用数据驱动企业增长据洞察。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
17、行为数据,从而更好地优化用户生命旅程。综合型(数据+分析+营销)CDP综合型 CDP 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。1.2.2 CDP 的 4 大原则作为消费者,你一定能够感受到大量企业努力将用户引流到自己的App。表面上,源
18、自企业对于私域流量和直连用户(DTC)的重视。而本质上,是掌握第一手用户数据对于企业的价值之大,“迫使”企业必须这样选择。想要掌握第一手用户数据,搭建企业 CDP 是绕不过的步骤。9|用数据驱动企业增长一个合格的 CDP 应当满足以下 4 大原则:客户视角原则通过统一数据,CDP 可以将属于一个人的多个标识符连接在一起。它可以告诉你多个网站访问是来自一个消费者还是多个。因此,如果 Web 端获取电子邮件地址和 Cookie ID,并且呼叫中心获取相同的电子邮件和电话号码,CDP 将识别所有这些标识符属于同一个人。数据统一原则CDP 有 能 力 快 速 对 接 企 业 内 外 部 的 各 种 数
19、 据 源,包 括 广 告 投 放、CRM、客服系统、网站、微信、App、大数据分析与 BI 等。只有数据流动起来,CDP 才能产生更大的价值。系统开放原则CDP 可以将数据应用到每个营销渠道,不仅限于广告,还包括呼叫中心、微信、短信等。真正的 CDP 可以与现有工具,例如营销自动化工具、BI 或者第三方数据集成工具等无缝结合。并且可以从这些系统中结构化输入,同时将输出推送给这些系统。通过这种方式,CDP 支持营销人员对策略管理、市场分析和商业智能的需求。业务导向原则业务人员可以自行决定需要什么数据源、如何对用户打标签、把数据10|用数据驱动企业增长传递到哪些平台等。CDP 应该极其易用,业务团
20、队可以直接在 CDP 上进行操作,而不是依赖于数据部门。1.2.3 CDP 的结构以上 4 大原则对 CDP 来说缺一不可。GrowingIO 在与众多企业沟通的过程中,见过太多企业自建的半成品 CDP,他们都是因为违背了以上原则中的一条或几条,最终失败转而求助于 GrowingIO。例如,功能完备的CDP,但是没有适合业务人员独立操作的交互和界面,最终导致并没有改变数据部门手动处理标签和分群需求的本质。还有一些半自动的 CDP,在数据接入或导出上存在缺陷,最终不能满足企业的需求。图 1-3:GrowingIO 客户数据平台(CDP)这里通过 GrowingIO CDP 的结构(见图 1-3)
21、,来说明 CDP 具体是如何工作的。数据采集和存储11|用数据驱动企业增长顾名思义,既然是 CDP,那么对于用户数据的采集和存储就是基础。来自市场、销售、客服等部门的各类数据源中的用户数据,不管是实名数据还是匿名数据,都可以根据业务定义得到合并。ID mapping这是最抽象的一步,在实际工作中,所有的数据都是零散的,且缺乏唯一的标识。ID mapping 的过程就是将这些零散得像拼图一样的数据,进行重新归类整理,并且以用户为唯一标识进行合并。用户分群和画像系统业务人员无法直接应用用户数据,哪怕这些数据是经过清洗的。运营人员需要的是根据他们的需求筛选用户群体,或者了解用户的群体特征、找到运营工
22、作的增长点。前文我们提到,CDP 必须服务于业务人员,所以强大且易用的用户分群和画像系统是 CDP 必备的功能。用户标签系统我们在服务客户的过程中,常常听到运营人员提到打标签的需求。而多数人对于标签的具体含义却又模棱两可。本质上,标签体系是一种用户群体的划分方法,而标签是一个维度。比如说客单价就是一个标签,标签的数值可能是 10、100、200 等数值。在业务上,客单价这个标签可能就代表了用户的消费能力。12|用数据驱动企业增长标签并不能直接解决精细化运营的问题,因为它只是划分方法。那么如何对用户进行划分,实现怎么样的运营策略,我们常常建议用户结合业务模型具体问题具体分析。图 1-4:RFM
23、模型下的用户标签例如,RFM 模型就是电商领域常用的一种业务模型。根据最近一次消费、消费频率和消费金额这三个指标对用户进行分层,而这个分层的实现就需要借助标签体系(见图1-4)。我们给用户打上这三个标签,然后根据我们的经验或者数据分析确定标签分层的数值,就能够把群体划分出来,进而通过运营手段即可落地具有针对性的运营策略,就实现了简单的精细化运营。关于如何使用标签体系,读者可以阅读专业内容进行学习,在这里只是阐述标签系统是 CDP 的重要组成部分。没有标签系统,那么 CDP13|用数据驱动企业增长的业务价值将会大大降低。数据应用就像在 CDP 的概念中所强调的那样,CDP 是具备很强业务属性的,
24、这也是 CDP 区别于传统数据仓库的特征。在组织中,数据通过一定的权限控制系统,就可以服务于不同业务部分,满足产品、运营、市场等人员的数据需求。CDP 作为数据基础平台,必须具备强大的数据对接能力,将这些“半成品”数据输出到 BI 系统、运营系统等,产生业务价值。我们服务的一个客户,甚至将 CDP 的数据导出到他们自己开发的可视化系统中,将数据大屏放在办公楼里,让所有人实时掌握随时关注核心业务数据。同时业务部门的工作也将会产生更多的数据重新输入到 CDP 之中,将数据的价值发挥到极致。14|用数据驱动企业增长1.3 CDP 和 DMP、CRM、数据湖的异同CDP 并非有一套严格的标准和执行流程
25、,而是一种概念。这很像近年来大火的“数据中台”,实践过程中各有各的标准,并不能做到完全统一。与此同时,CDP 时常与数据管理平台(DMP)、数据湖、数据仓库的概念相混淆,也会因为都是以客户视角而与 CRM 产生交集。CDP 在功能上会与这些概念产生交集,而又不是完全相同。CDP数据湖DMPCRM使用者业务部门数据&研发市场营销销售&市场目标业务场景基 于 用 户 进 存 储 所 有 数 基 于 第 三 方 针 对 用 户 触行营销据,帮助企业 数 据 实 现 精 点,进 行 记数字化转型第一方数据准广告投放录和分析数据类型第 三 方 数 据为主第一方数据第一方数据图 1-5:CDP 和 DMP
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