SaaS 廠商紛紛入局，CDP 會成為下一個風口嗎？

文 | 易圓

CMO 頻道出品人 | 周效敬

編輯 | 燕子   排版編輯 | 譯之

全文 4472 字

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數據是企業的核心資產，數據的價值不僅在數據量，更在于如何讓數據有效釋放能量。只有將數據業務化，讓數據真正地用起來才會有未來。

隨著 DT 時代的來臨，一路高歌、突飛猛進的 SaaS 企業營銷數字化建設卻開始出現諸多發展瓶頸和痛點，如數據資產分散、缺少客戶了解、數據安全等問題，為此，企業需要一個技術平臺管理、整合和運營自己的數據，建立數據運營團隊以及在短期內實現快速部署和落地。在此背景下，客戶數據中臺（Customer Data Platform，以下簡稱 CDP）應運而生，推動企業數字化轉型。

本文為牛透社特別推出的系列文章之「國內 CDP 行業盤點」，維度涵蓋定義、主要玩家、行業大事件和應用場景等，希望為大家提供觀察行業的新視角。

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什么是 CDP？2013 年，David Raab 首次提出 CDP 的概念，將其定義為， CDP 的目標是匯集所有客戶數據并將數據存儲在統一的、可多部門訪問的數據平臺，以供企業各部門輕松使用。

2016 年，Gartner 在數字營銷與廣告技術期望值曲線上給出更明確的定義：CDP 是由營銷人管理的客戶數據庫，將來自不同渠道、不同場景的實時和非實時的客戶數據進行采集、整合、分析和應用，以提升營銷效率和優化客戶體驗，從而促進企業業績及利潤的增長。

人們有時會將 CDP 與 DMP（數據管理平臺） 和 CRM （客戶關系管理系統）解決方案相混淆。其實，這三者之間存在一定的差異。

 

CDP、DMP、CRM 的區別

CDP 專為營銷團隊而設計，它可以從多個來源收集和統一第一方客戶數據，創建一個全面、一致的客戶視圖，進而助力營銷人員基于數據，有針對性地創建個性化營銷活動。另外，CDP 由營銷部門控制，即便是非技術人員也能輕松、快捷地訪問和查詢數據。這意味著，營銷部門可以完全掌控數據，不必浪費漫長的時間向 IT 部門尋求幫助。

DMP 專為廣告團隊而設計，主要業務場景是精準投放廣告。它可以從 Cookie 中收集數據，幫助企業創建行之有效的營銷活動以獲取新客戶。與 CDP 不同，DMP 收集的數據通常是匿名的，且通常只保留較短的時間。

CRM 為銷售團隊而設計，與 CDP 一樣，可以幫助營銷人員收集客戶數據，基于數據構建更牢固的客戶關系。區別在于它通常不會聚合或分析多個來源的數據，但可以使用 CDP 提供的數據。

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近年來，CDP 市場規模迅速擴大，CDP Institute 在 2019 年 1 月曾發布一份報告稱，所有 CDP 廠商（加入CDP Institute 的）在 2018 年的收入達到了 7.4 億美元，預計 2019 年能達到 10 億美元。根據CDP Institute 的最新報告，在 2021 年上半年，這個數字已激增至約 16 億美元。

關于 CDP 的發展潛力，援引市場研究機構 Markets and Markets 的調研數據：CDP 的全球市場規模將以 29.3% 的年均復合增長率不斷擴大，預計 2023 年將達到 33 億美元。

縱觀國內 CDP 行業的發展，主要經歷了認知-探索-應用三個階段：

第一階段，2018 年，許多品牌企業就意識到數據的價值，開始采購 CDP 系統，比如汽車、金融、電商、快消、零售行業等等。

第二階段，2019 年，市場對 CDP 的關注度很高，但觀望者多而入局者少。

第三階段，2020 年，疫情的爆發對企業營銷在線化能力發起拷問，企業開始將目光鎖定 CDP，利用數據資產來服務業務能力。2021 年，更多 AI 大數據和營銷領域的廠商紛紛布局，CDP 真正駛入快速道。

牛透社通過梳理 27 家 CDP 廠商，將目前在中國市場上的 CDP 廠商大致分為三種類型：

1. DMP / AdTech 背景出身。前期主要應用于廣告精準投放領域，隨著品牌方對數據安全的重視以及會員數據的增加，他們開始進行 CDP 的建設。這類廠商的優勢是投放渠道對接、用戶標簽賦能，代表廠商如 Marketin。

2. AI 大數據背景出身。前期主要應用于企業 IT 基礎設施，大數據技術能力強，在硬件和軟件方面都有涉及。后期，隨著業務的發展和場景的深入，逐漸從基礎的硬件設施轉向軟件及解決方案，并拓展了 CDP 業務。代表廠商如惟客數據、明略科技、神策數據。

3. CRM / MA 廠商延伸 CDP 業務。B 端業務的發展使他們快速積累大量線索，需要開發 CDP 業務，升級其數據處理能力。這類廠商深耕數字化營銷領域，對營銷場景理解深刻，可以快速產生行業標品服務。代表廠商如數云、徑碩科技。

 

目前，CDP 廠商的商業模式主要有兩種：一種是純 SaaS 的訂閱模式，另一種是產品+服務模式。

CDP 作為一款 SaaS 產品，在整體層面上走的是標準化產品路線，根據客戶需求快速迭代產品，并將定制化的需求轉化為可復用的標準化模塊，嵌入到整個標品中。針對不同的用戶規模，商業模式也會有所調整，通常面向大客戶提供定制化的系統，面向腰部客戶提供 SaaS 的標準化模式，按月費/年費訂閱。由于其本身產品的專業屬性，部分廠商還會提供咨詢或代運營服務。

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要厘清 CDP 的源頭，還要從中臺說起。

2015 年，阿里巴巴集團去芬蘭考察游戲公司 Supercell 接觸到中臺，回國后很快啟動了中臺戰略并開始構建符合 DT 時代的、更靈活的“大中臺，小前臺”組織機制和業務機制，阿里描繪了中臺的未來圖景：集合整個集團的運營數據能力、產品技術能力，對各前臺業務形成強力支撐。

阿里初嘗螃蟹之后，到 2018 年中臺思維已經滲入互聯網大廠核心。騰訊、阿里云、美團、百度、京東等國內頭部科技公司不約而同提出中臺戰略， 做了一系列的技術體系、業務模型或組織架構重整。也就是在這個時間段，市場對 CDP 的期望值達到頂峰。

然而，中臺概念五年長跑沒有站穩腳跟，只換來了拆分。2021 年 12 月，阿里集團董事會主席兼 CEO 張勇宣布，從 2015 年的中臺戰略升級為“多元化治理體系”。也就意味著，拆分“大中臺”，合并“小前臺”，從過去的職能架構轉變成事業群架構，把中臺能力分拆至各事業群。

此次拆分，暴露了數據中臺的兩大缺點。1. 成本高，更新頻率低；2. 與業務側脫節。一方面缺少實際的業務場景，數據價值未得到真正應用，另一方面業務人員應用難，溝通成本高，不能及時反饋業務需求。

同時，這也給 CDP 廠商敲響了警鐘。數據中臺必須變輕變薄，將數據和技術能力內化到業務端，通過高效協同幫助業務產生價值，數據業務化才有未來。

客戶數據平臺誕生之初就與業務緊密結合。過去五年間，國內 MarTech 廠商通過自主研發，從低代碼、MA、CRM、廣告投放、AI、分析云等不同側重點切入 CDP 賽道。

近年來，CDP 廠商的重大動作如下：

2018 年 5 月，賽諾貝斯推出具有跨域營銷能力的 CDP 產品「SmartOne」，幫助企業更好的管理數據資產，提升數據價值，為企業發展提供數據指導。

2019 年 7 月，品友互動（后改為“深演智能）推出一站式智能企業數據管理平臺「AlphaData」，全面管理并打通第一方用戶數據、第二方媒體數據、第三方外部合作伙伴的數據，幫助企業將私域和公域領域的各方數據實現整合利用，形成全面的洞察和分析，響應企業對于對數據管理的全面需求。

2020 年 8 月，分析云廠商 GrowingIO 推出客戶數據平臺，幫助企業整合、處理和應用客戶數據，沉淀企業數據資產，實現數據驅動業務增長。

2020 年 10 月，明略科技集團旗下「恩億科」發布 CDP 平臺宙斯版，強調數據的整理、清晰化、標準化以及Super ID（統一的身份標識）的建立。

2021 年 6 月 ，Convertlab 發布“全渠道、全場景、全鏈路”營銷云產品矩陣。通過 AD Hub、AI Hub 、CDP等產品，幫助企業與客戶進行大規模的個性化溝通。

2021 年 8 月，創略科技發布了第三代企業級 CDP 平臺「NEXUS3.0」，助力企業運營和營銷人員更高效地應用企業的私域數據資產。本次產品升級引入了增強版營銷引擎、埋點采集引擎和數據處理開發、智能模型能力，結合業務與 IT 需求，賦能企業實際落地場景。

到了今年，隨著數字化轉型加速，MarTech 領域出現了新變化，部分企業選擇并購重組以整合各自的產品、能力和市場資源，沖刺更高的企業階段。

2022 年 3 月，新生代數字營銷科技公司 SparkXGroup 邑炎科技宣布戰略并購 Marketin 。雙方將充分發揮各自優勢，加速企業數字化營銷升級，為企業提供全鏈路、一站式的數智化營銷服務。

2022 年 4 月，奇點云和 GrowingIO 共同發布聲明，宣布兩家企業并購重組，在并購前奇點云和 GrowingIO 各自市場估值加在一起，已經接近獨角獸。不出意外，新公司將成為今年 MarTech 領域的獨角獸。

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CDP 應用場景廣泛，不僅能實現多方數據從采集、整合，到分析、應用的一系列環節，幫助企業構建完整統一的用戶畫像和細分人群，以提升營銷效率和優化客戶體驗。同時，還能夠融入企業營銷、消費者運營、客戶旅程體驗、互動等全鏈路環節，提供完整的數據能力支撐。

值得一提的是，CDP 與其他營銷技術結合使用時可發揮最大價值。它能夠充分利用現有的 DMP 和 CRM 解決方案，驅動企業向前發展。通過 AI 分析，營銷人員可以構建更出色的營銷計劃，提升業績，提高客戶留存率，通過低代碼快速響應客戶需求。

場景一：打破企業數據孤島，建立統一 ID

隨著信息化的深入，在企業內部用戶數據分散，內部的數據之間以及外部與內部的數據之間無法連接互通，產生了諸多數據孤島。

首先，收集多方數據源。CDP 能夠對行為、CRM、交易等多種數據類型、Web、App、小程序、H5 等全渠道、短信推送等外部觸點實現高效集成。其次，建立 One ID。把不同時期孤立建設的系統，用統一的 ID 串聯起來，以解決數據源分散、類型零散且缺乏唯一標識的問題。

最終，這些數據實時應用到客戶檔案中，以便營銷人員隨時獲得有關客戶的最新信息；清洗多方數據源并整合到動態且互聯的客戶檔案中，以便構建企業數據模型。打通數據為 SaaS 企業提供完整的客戶畫像，精準評估客戶價值，為精細化運營夯實數據基礎。

場景二：智能細分，改善客戶互動和忠誠度 

 

智能細分是個性化運營的基礎，能夠有效改善客戶互動和忠誠度，同時也是企業的重要需求。客戶數據平臺會呈現消費者行為，通過打標簽、分群的方式使營銷人員洞察消費者意圖，將營銷內容傳遞給正確的群體。

標簽來源于多種數據信息，如行為屬性，包括近 N 天有訪問店鋪、近 N 天有收藏商品等；客戶標簽，包括性別、年齡等；互動行為，包括參與互動類型、獲得獎勵形式等；店鋪關系，包括店鋪會員等級、店鋪會員積分等；消費記錄及偏好，包括首次下單時間、最近成功交易時間，等等。

通過自動更新、靈活的標簽規則等多種技術優勢，營銷人員可以結合業務模型，自主為客戶打標簽，劃分客戶群體，幫助企業落地個性化營銷策略。

場景三：數據應用，后鏈路運營＋廣告投放 

 

CDP 的功能邏輯架構是數據的收集、處理和應用。數據應用是核心環節，主要有兩個應用方向：一是在后鏈路營銷中進行針對性、個性化的觸達與互動；二是精準定向投放廣告。主要途徑有：

1. 與營銷、數據洞察、私域運營、廣告投放等業務模塊有機結合，充分釋放數據價值；

2. 精準完成消費者、內容、權益的匹配，為客戶提供更好的營銷體驗；

3. 通過 CDP 尋找潛力客戶，通過第三方平臺擴大人群，投放數據回流歸因；

4. 實時數據接入及分析能力，幫助營銷人員及時做出業務反饋及調整；

5. 提供 API 查詢、事件上報、數據同步、實時計算引擎等多種接入方式。

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通過對國內外廠商現狀的比較分析，并結合業內專家的調研觀察，關于 CDP 的發展趨勢得出以下結論：在發展模式方面，并購重組將成為頭部玩家的重頭戲；在商業模式方面，軟件＋服務的市場需求會越來越凸顯；在產品性能方面，AI 分析將是今后發展的重點；在數據安全方面，信息獲取和 CDP 維護流程逐步走向正軌。

CDP 可以看作是 CRM 和 DMP 的升級版本，隨著營銷數字化轉型的深入，CDP 能否接棒 CRM、DMP ，成為新風口，還有待時間驗證。

參考資料： 

2021 年品牌 CDP 與營銷數字化轉型報告，紛析咨詢

數據中臺：讓數據用起來，付登坡等

營銷云的下半場，CDP 的過往與未來，谷海松

本文來自微信公眾號 “牛透社”（ID：Neuters），作者：易圓，36氪經授權發布。