编辑导语：作为营销数据策划人员，在与不同的品牌方合作数字营销相关内容时，会接触到CDP。CDP是一个什么样的存在，作者分享一些实践中使用CDP所遇到的问题和感受，并将其现实和本意进行对比，清楚CDP的定位及使用。

作为营销数据策略/CRM/SCRM领域的从业人员，近两年的工作中，不断跟不同行业、不同类型的品牌方合作数字营销相关内容，也持续接触和使用了目前市场上存在的不同CDP工具，很早就想要写一些自己在CDP使用过程中的感受和遇到的问题，但一直困扰我的是不知道从何处开始说。

“家家有本难念的经”，不同品牌会遇到不同的问题，不同CDP厂商定位和突出的内容也不尽相同。

但我想，要真正了解一个东西的功能和价值，应该先弄清楚它最底层的定义和逻辑，于是翻阅了网上关于CDP不同的文章和看法，结合自己的实践经验，有了一些有意思的感受和总结。

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很多关于CDP介绍的文章都喜欢一开始简单介绍一下CDP的定义，也就是“客户数据平台”（Customer Data Platform），但是对于这个产品的出现背景、定位、底层逻辑、以及最初想要解决的问题，少有详细介绍，更多偏市场侧的说明和分享较多。

我觉得可能先分享一些实践中使用CDP所遇到的问题和感受，会来的更真实和贴切一些，然后再回到最初关于CDP的出现背景、定义等的说明，这种“现实 vs. 本意”的落差，会让我们能更清楚的认识CDP和更好的使用CDP。

在我真正有接触市场上的CDP厂商之前，我的工作更多专注在品牌方最底层的数据策略，其中会包括用户数据整合、留存场景及链路设计、用户行为监测、及底层数据分析等，这让我及我的团队非常注重用户在营销环境中全链路的行为数据收集和分析。

由于营销环境下的用户运营变化是非常迅速的，各种内容和场景的频繁切换在营销策略中很常见，因此，业务团队对数据的要求是有较强的时间依赖性，这也是为什么很多用户数据都是基于时间序列的事件类数据。

在这样的工作背景下，开始在服务客户的Scope里面包含了CDP相关的内容，几乎市场上主流的CDP工具都有研究和使用过，这里就拿两个服务过的世界500强客户来作为实际案例分享，讲述一下自己的思考和见到的问题。

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第一个案例是我们服务的一家医药健康行业的头部企业，说起来也挺有意思，在我们确定服务的scope到客户那边第一次开会的时候，客户问我：你们能不能帮我们看一下我们老客户的画像长什么样子？要知道在当时这家企业已经用了市场上某一家CDP厂商的服务接近2年了。

于是我们尝试基于客户现有数据来看一下存量用户的特征，但是打开客户CDP后台系统才发现：we can do nothing……简单到只能说简陋的图表展示，根本看不出什么东西，完全没有一个数据可视化的逻辑，就好像你想去冰箱拿一个苹果，但是发现苹果被埋在肉、菜、鱼等一大堆食物中，只漏出一根果蒂。

我们尝试把数据导出做清洗后再分析，结果发现系统并不支持我们想要数据的导出功能。于是我们又想，是不是可以给我们开一个数据库的权限，我们自己去数据库取数做分析，但由于客户数据安全的考虑也不能实现。

可是我们还不想放弃，我们又尝试给CDP技术的团队提数据需求，客户也支持我们基于业务分析的需求向技术厂商提数据的需求，我们此时依然相信CDP厂商的数据库中肯定有我们想要的数据。

但是当我们把数据需求的格式和维度提供给CDP技术团队后，他们的反馈是我们没办法做关联查询，所以数据需求也不能满足。

这个时候不得不说我是真的对这家CDP厂商的底层数据库很感兴趣了，经过百般周折，终于，在客户帮助推进下，CDP技术的同时把他们底层数据库的数据字典（Data Dictionary）给到我了。

一般我们在帮客户做系统的数据治理/产品设计的时候，都会先设计底层的数据架构，数据字典就是所有数据的规范和规则，所以一般对于数据问题没办法解答的时候，都会查阅数据字典找到最根本的问题。

当我看完这家CDP厂商的数据字典，一切都释怀了！所有之前的抱怨、不理解在这个时候都烟消云散。

所谓的CDP的数据体系只是不同参与场景的数据统计，并没有任何基于用户唯一ID进行的行为数据或者时间维度的数据收集，更不要谈用户标签和特征类数据了。

对于这个客户的合作，最终各方的配合方式慢慢变得奇怪起来，客户会让我们帮助CDP厂商的系统做可视化的图形设计；新增的集团会员中心小程序的埋点策略让我们来做，由CDP厂商来执行技术实现；整个SCRM会员标签体系和实现逻辑由我们来设计，让CDP厂商做技术实现。

我不是在这里吐槽CDP厂商的能力，但是作为一家行业里还比较知名的CDP厂商企业（这里也就不透露他们的名字了），真正解决的问题是什么呢？

从客户角度来考虑，是否真正知道CDP应该解决什么问题呢？作为亲身经历者客观的评价，此类的CDP厂商解决的问题甚至都不能算是一个完整的技术解决方案，更不能奢求对业务对营销有了什么质的帮助，而且此类CDP厂商在市场上不占少数。

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第二个案例中包含的CDP工具我愿意称其为我用过最像CDP的工具，当然也就不透露姓名了。我们服务的另一家客户是安全防护领域的头部企业，服务的scope包括整个SCRM运营及产品设计与开发，同样涉及到与现有CDP厂商合作的内容。

纵观市场上所有的CDP工具，不尽相同也没有完美一个，这一家也不例外。在与这家CDP服务商合作的过程中，倒不涉及数据分析和清洗的内容，我们所负责的部分会以一个全新的业务场景上线，所以涉及的合作内容更多是数据打通和处理的工作。

可能是作为行业内头部的CDP厂商的任性，该厂商提供标准的API写入接口，不会针对客户的任何需求做额外开发，我们在对接中遇到的问题大多是对方的在线客服帮忙解答的。

在我们使用该产品的过程中会发现，这个工具并没有很好的业务数据呈现的部分，虽然数据分析的看板可以根据业务人员需要自定义设置，但是展示效果更多还是事实数据的呈现，对业务的帮助是要打一个大大的问号的。

我觉得这个产品很注重的功能反而是上一个案例中CDP厂商最不具备的，这个CDP厂商在产品中很注重基于时间序列的用户行为数据展示，会以每个单独用户时间轴的形式呈现该用户在每个时间点发生的行为，这个也正是我们主要与该CDP厂商实现打通的数据内容。

在与客户及CDP厂商配合的过程中我们发现，所有实时的行为都会被记录，但是查看方式显得有些鸡肋，客户的业务负责人员需要点击单个用户的个人详情页，才能看见每个用户基于时间轴发生的行为。

站在一个品牌业务负责人的角度来看这个功能，我想知道的可能并不是一个或者十个人到底发生了什么行为，而是需要一个统计的分析和洞察的结果。

那么有意思的部分来了，如果我想分析大量的行为数据怎么办？比如说我想基于全链路的用户行为分析用户在该品牌场景中的参与特征。从一个该品牌方客户（当时已离职去了另外一家品牌）那里获知，该CDP的数据是存储在厂商侧，且支持数据导出，但是，一次只能导出1000条。

要知道我们曾经做过的某个品牌行为数据监测，3个月用户有效行为数据超过1亿条，可想而知想要导出数据分析的难度有多大（当然这里只是CDP企业的一种商业策略，并不是不能批量导出）。

当然，该工具非常好的部分我觉得是基于行为数据的标签操作系统，但是在我们帮助品牌进行运营之前，该功能并没有被使用，经过我们设计的标签策略和定义方式，现在已经基本帮助品牌实现了一套完整的标签体系（包含静态、动态、模型等标签）。

这个案例我想说的是，作为品牌方在选择CDP厂商的时候是否真正已经了解了该家工具的特点，包括部署方式、产品功能等，都会对品牌的数据资产和运营空间产生极大的影响。

该客户在选购之前肯定没有想过自己的数据怎么会存储在厂商那边，且导出都会受到限制，当然也对产品功能很不熟悉，最终在我们帮他们实现之后才知道原来这个工具还能做到这么多事情。

那么之前已经合作的那么多年，每年几十万的使用成本是不是有效的品牌支出，就是一个大大的问号了。

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使用和接触了那么多家不同的CDP服务，遇到了各种各样的问题（甚至有的品牌因为CDP项目的失败，开掉了整个内部团队重新开始），也看到网络上那么多人在讨论CDP不同的观点，我花了挺久时间思考和总结，终于在某一天看到了时任Gartner Research VP 的Martin Kihn在2018年写的一篇文章：“What Is This Thing We Call a CDP ?”，解开了一些疑惑也找到了一些共鸣。

文章中提到，到底什么才是CDP? 这个类别是由Martech分析师和CDPI（Customer Data Platform Institute）创始人David Raab在2013年提出的，其中CDP的定义有两条最基本的规则限制：

1. CDP应该是一个规整的、开放的用户信息数据库；
2. CDP应该是由营销人员负责和使用的。

在经历了目前市场上不同CDP的定位和功能，以及不同品牌在使用过程中遇到的问题，再回头看到这个最初的定义，我感觉到的落差真的是只有体验过的人才知道。

就这简简单单的两句定义，我想目前市场上90%以上的CDP厂商都没办法满足，同时，90%以上的品牌方在使用CDP的时候也并不是CDP最开始被定义的那样。

基于上述的定义我们发现，CDP不一定是由技术解决方案输出的有形产品和 工具，目标也不是尽量多的收集多场景、多维度的数据，其关键是收集到的数据是否足够清晰和规范化，并为营销人员有效使用。

在我之前接触过的案例中，CDP使用遇到的问题最终都会归结为这两个关键问题：数据规范化、营销人员是否有效使用，这也是我们所有设计、采购和使用CDP的人需要提前考虑的问题。

文章中还提到了作者借鉴于CRM相关评论的思考，同样适用于目前的CDP市场，主要总结为以下几点：

1. CDP并不是一个为了记录数据的系统-CDP是一个激发创新的系统；
2. 所有失败并不是因为技术手段-而是因为人；
3. 在使用CDP之前/之中，你甚至不知道你的底层数据有多混乱；
4. 你常常会高估自己团队的技术能力；
5. 在使用CDP时，你往往想用长期的指标评估短期的效果。

其中，作者对最后一条做了强调和解释，那就是当我们观察真实情况的时候，大部分营销人员在使用CDP时口口声声希望关注用户体验，最终发现他们更关注的是自己的体验，他们想使用CDP来提高季度销售额，却在发现留存率下降后，把问题归因于CDP本身。

总结：

在我们和很多品牌合作的时候，CDP方案提出之前，很多营销负责人看起来已经了解了CDP本身的功能，和应该用其做的事情，但在实际使用过程中，需求和期望大多会有较大的转变。

这也是为什么我一直在说，并不是大部分的企业都适合采购现有CDP，甚至可以说大部分都不适合。作为企业的负责人是否已经真正理解CDP的定位及想用解决的问题，才是首要关键所在。

总结一句话：如果CDP只是一个技术解决方案，那我觉得市场上就不应该出现这么多CDP服务企业。

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