导读： 随着营销 3.0 时代的到来，企业愈发需要依托强大 CDP 能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是 CDP 、好的 CDP 应该具备哪些关键特征文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时 CDP 建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。

一、CDP是什么

1.1 CDP由来

C DP（Customer Data Platform）是近些年时兴的一个概念。随着时代发展、大环境变化，企业在自有媒体增多的同时，客户管理、营销变难，数据孤岛问题也愈发严重，为了更好的营销客户 CDP 诞生了。纵向来看，CDP 出现之前主要经历了两个阶段 ：

• CRM 时代，企业通过电话、短信、E-mail 与现有客户和潜在客户的互动，以及执行数据分析，从而帮助推动保留和销售；
• DMP 阶段，企业通过管理各大互联 平台进行广告投放和执行媒体宣传活动。

• 客户管理：CRM 侧重于销售跟单，CDP 更加侧重于营销。

2.DMP vs CDP

• 数据类型：DMP是匿名数据为主，CDP 以实名数据为主。

• 数据存储：DMP数据只是短期存储，CDP 数据长期存储。

1.2 CDP定义

2013 年 MarTech 分析师 David Raab 首次提出 CDP 这个概念，后来其发起的 CDP Institute 给出权威定义：packaged software that creates a persistent, unified customer database that is accessible to other systems。 这里面主要包含三个层面：

• Packaged Software ：基于企业自身资源部署，使用统一软件包部署、升级平台，不做定制开发。
• Persistent , Unified Customer Database ：抽取企业多类业务系统数据，基于数据某些标识形成客户的统一视图，长期存储，并且可以基于客户行为进行个性化营销。
• Accessible to Other Systems ：企业可以使用 CDP 数据分析、管理客户，并且可以通过多种形式取走重组、加工的客户数据。

1.3 CDP分类

CDP 本身的 C（Customer）是指 all customer-related functions, not just marketing 。面向不同场景也对应不同类型的 CDP ，不同类别的 CDP 主要是功能范围不同，但是类别之间是递进关系。

主要分为四类：

• Data CDPs： 主要是客户数据管理，包括多源数据采集、身份识别，以及统一的客户存储、访问控制等。
• Analytics CDPs： 在包含 Data CDPs 相关功能的同时，还包括客户细分，有时也扩展到机器学习、预测建模、收入归因分析等。
• Campaign CDPs： 在包含 Analytics CDPs 相关功能的同时，还包括跨渠道的客户策略（Customer Treatments），比如个性化营销、内容推荐等实时交互动作。
• Delivery CDPs： 在包括 Campaign CDPs 相关功能的同时，还包括信息触达（Message Delivery），比如邮件、站点、APP、广告等。

二、挑战与目标

2.1 面临挑战

随着营销 3.0 时代的到来，以爱番番私域产品来说，主要是借助强大的 CDP 为企业提供线上、线下数据的打通管理的同时，企业可以使用精细化的客户分群，进行多场景的增育活动（比如自动化营销的手段，节假日促销通知，生日祝福短信，直播活动等等）。更重要的是，企业可以基于纯实时的用户行为进行更加个性、准确、及时的二次实时营销，帮助企业加温线索、促活客户，提升私域营销转化效果。那如何做好实时 CDP（Real-Time CDP，缩写为 RT-CDP ）驱动上层营销业务，面临诸多挑战。

业务层面

爱番番的客户涉及多类行业，有的B2C的也有B2B2C的。相对与B2C，B2B2C的业务场景复杂度是指数级上升。在管理好B、C画像的同时，还要兼顾上层服务的逻辑里，比如身份融合策略、基于行为的圈选等。另外，在许多业务场景也存在很多业务边界不清晰的问题。

技术层面 1.全渠道实时精准识别要求高 当今时代一个客户行为跨源跨设备跨媒体，行为轨迹碎片化严重。如果企业想营销效果好，精准、实时识别客户、串联客户行为轨迹是重要前提。那如何在多源多身份中做到高性能的实时识别也是个很大挑战。 2.需要具有实时、低延迟处理海量数据的能力 现在客户可选择性多，意向度不明确，基于客户行为实时营销，以及基于客户反馈的实时二次交互是提高营销效果的关键，比如企业营销部门群发一个活动短信，客户点没点，点了有什么样进一步的动作，代表着客户不同的意向程度，企业营销、销售人员需要根据客户动作进行及时进一步的跟进。只有实时把握这些变化，才能更高效地促进营销活动的转化。如何实时处理海量数据驱动业务 3.需要可扩展的架构 在多租户背景下，爱番番管理数千、万中小企业的海量数据。随着服务企业数量的不断增加，如何快速不断提升平台的服务能力，需要设计一个先进的技术架构。另外，如何做到高性能、低延迟、可伸缩、高容错，也是很大的技术挑战。 4.多租户特性、性能如何兼顾 爱番番私域产品是以 SaaS 服务形式服务于中小企业，那一个具备多租户特性的 CDP 是一个基本能力。虽然中小企业客户一般十万、百万量级不等，但随着企业进行的营销活动的累增，企业的数据体量也会线性增长。对于中大企业来说，其客户量级决定了其数据体量增长速度更快。另外，不同企业对于数据查询的维度各异很难做模型预热。在此前提下，如何兼顾可扩展性、服务性能是个难题。 5.多样部署扩展性

CDP 目前主要以 SaaS 服务服务于中小企业，但不排除后续支持大客户 OP 部署 （On-Premise，本地化部署）的 需求，如何做好组件选型支持两类服务方式

2.2 RT-CDP建设目标

2.2.1 关键业务能力

经过分析和业务抽象，我们觉得，一个真正好的RT-CDP需要做到如下几个关键特征：

• 灵活的数据对接能力： 可以对接客户各种数据结构多类数据源的客户系统。另外，数据可以被随时访问。

• 同时支持 B2C和B2B两类数据模型： 面向不同的行业客户，用一套服务支撑。

• 统一的用户、企业画像： 包含属性、行为、标签（静态、动态（规则）标签、预测标签）、智能评分、偏好模型等等。

• 实时的全渠道身份识别、管理： 为了打破数据孤岛，打通多渠道身份，是提供统一用户的关键，也是为了进行跨渠道用户营销的前提。

• 强大的用户细分能力（用户分群）： 企业可以根据用户属性特征、行为、身份、标签等进行多维度多窗口组合的用户划分，进行精准的用户营销。

• 用户的实时交互、激活： 面对用户习惯变化快，实时感知用户行为进行实时自动化营销能力尤为重要。

• 安全的用户数据管理： 数据长期、安全存储是数据管理平台的基本要求。

2.2.2 先进技术架构

明确平台业务目标的同时，一个先进的技术架构也是平台建设的目标。如何做到平台架构，我们有如下几个核心目标：

1.流数据驱动

在传统数据库、数据处理上，还主要是『数据被动，查询主动』。数据在数据库中处于静止状态，直到用户发出查询请求。即使数据发生变化，也必须用户主动重新发出相同的查询以获得更新的结果。但现在数据量越来越大、数据变化及时感知要求越来越高，这种方法已无法满足我们与数据交互的整个范式。

现在系统架构设计如下图，更倾向于主动驱动其他系统的架构，比如领域事件驱动业务。数据处理亦是需要如此：『 数据主动、查询被动 』。

举个例子，企业想找到访问过企业小程序的用户进行发短信时，两种分别如何做

• 传统方式：先将用户数据存入存储引擎，在企业发短信之前再将查询条件转换成sql，然后去海量数据中筛选符合条件的用户。

• 现代方式：在用户数据流入数据系统时，进行用户画像丰富，然后基于此用户画像进行符不符合企业查询条件的判断。它只是对单个用户数据的规则判断，而不是从海量数据筛选。

三、技术选型

没有万能的框架，只有合适的取舍。需要结合自身业务特点和架构目标进行合理选型。结合 RT-CDP 建设目标，我们做了如下几个核心场景的组件调研、确定。

3.1 身份关系存储新尝试

在 CDP 中跨渠道身份打通（ID Mapping）是数据流渠道业务的核心，需要做到数据一致、实时、高性能。

传统的 ID Mapping 是怎么做

1.使用关系型数据库存储身份关系一般是将身份关系存成多表、多行进行管理。该方案存在两个问题：

• 数据高并发实时写入能力有限；

• 声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！