大家如果是从事数据领域的小伙伴对CDP这个名词应该并不陌生。一些行业分享经常会有提及。对我来说更是十分“亲切”，今年一部分okr就是搭建CDP平台。
当接到这个目标时，我内心一度是黑人问号脸：“那会最纠结的一个问题是，已经有了画像系统，为啥还需要投入人力去做CDP。”不知道此时此刻会不会有小伙伴也出现和我一样的问题，现在我就将这段时间的一些心得通过这里分享给大家。
01 CRM、DMP、用户分析、CDP的区别
上面提到的这些系统应该是影响理解CDP系统的最大问题，好像都和用户分析有关，是不是有了一个就不用搭建CDP了，答案肯定不是的，我们来逐个分析一下。
1.CRM
CRM中文名字叫客户关系管理（Customer Relationship Management）。最早笔者接触CRM的时候是在大学《企业战略管理》和《企业信息化规划》两门课里提到过，它是作为一项管理方法引进国内：其核心在于将企业的客户作为十分重要的资源，通过完成的客户服务和客户分析来满足客户的需求，在向客户不断提供最大价值的同时来实现企业的价值也就是实现盈利。随着企业规模和信息化建设技术的提高将两者结合形成了CRM管理系统，它可以有效的：
⑴改善服务
可以提醒对接人什么时间该去拜访客户，什么时间可以进行祝福和人文关怀，也可以及时的发现客户所存在的问题，总而一句话：可以提醒你主动去维护你的客户让他觉得你家的东西就是比别人家的好。
⑵提高效率
早期的管理都是根据名片，记事本，电话之类的进行管理，人一多总会遗漏掉一些客户，年终客户分析时也不知道从何下手。而系统可以实现快速查询，通过多种分析方法可以更快速的管理客户。
⑶降低成本
极大的降低了时间成本、运作成本等CRM系统中的分析主体是真实的人或团体，其发生的行为主要是交易行为。
2.DMP
DMP又叫数据管理平台，也是一项来源于国外的技术。1994年第一个banner广告诞生，预示着在线广告时代的崛起，随着大数据技术的发展， 在2007-2010年期间DMP应运而生，当时的DMP是作为dsp的数据供给，其作用是把多方数据统一管理，经过采集、梳理、归类、挖掘，尽可能帮助营销取得相对大的效果随着互联网红利的消失，有目的的进行经营将成为各厂主流的操作手段。
例如：只为质量高的用户花钱，让即将流失的用户重新活跃，挖掘潜在用户进行投放等等。这些都离不开DMP的支持。DMP系统中的主体是匿名用户，其发生的行为主要是时间切片上的行为。
3.用户分析系统
用户分析系统与DMP系统从功能上个人觉得差别不是很大，区别在DMP主要服务于在线广告，而用户分析系统主要服务产品与运营团队，其目的为：过特征找到产品目标用户画像，作为产品设计的依据。并通过日常行为分析与用户触达手段结合实现精细化运营用户的效果该系统中的主体也是匿名用户，其发生行为多了时序性的行为。
4.CDP
CDP是David Raab 在 2013 年首次提的概念，他认为 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。
CDP统筹了和企业相关的所有用户资产比CRM系统，多了很多匿名用户的行为数据、活动数据甚至生物特征类的数据等比DMP系统，多了用户的反馈数据，真实用户数据，交易数据等比用户分析系统，多了更多的真实用户数据CDP的发展是营销规模、精准诉求以及公司战略的必然趋势，也是一家以数据为导向公司的一项重要基础建设，它能够帮助企业沉淀用户的数据资产，为企业后期的发展提供了更多的可能。那接下来我们看下如何取搭建一个CDP平台以及有了CDP平台如何进行用户分析。
02 CDP系统的搭建
之前翻阅资料很多文章都描述了CDP是营销部门管理和控制的，但从上面的发展和系统间的区别来看，CDP是crm+dmp+用户分析系统等所有用户类系统的功能集成，他的受众应该是全公司：产品、运营、用研、商业化、营销等各个想要触达和分析用户的部门，每个人都可以从中找到自己所关心的用户分析角度，所以这个平台搭建的前提必须是公司层面的战略问题，这样便保证了各部门的有效配合。
至于负责平台搭建的团队，可以是各部门抽调组成的项目组，也可以是公司的数据科学或数据中台部，如果是没有自研能力的还可以选取市场上一些第三方公司进行服务的购买，以下列举了几个服务公司可供大家参考：
九枝兰；
创略科技；
Linkflow；
Convertlab；
神策、growing Io等。
下面我们接着来说自研部分，搭建一个CDP需要哪些功能。
1.用户分群
根据条件筛选出符合条件的用户群体用以观测或进行数据对接，该模块可提供多种圈选方式方便，开发、运营、产品、营销进行锁定用户。
分群管理便于在人群池中进行管理，可通过分组、权限、群生命周期等进行控制。方便在用户群“井喷“的时候快速查找。
2.个体查询
查询单个用户行为，便于找寻badcase，方便修正策略（包括线上策略也包括修正标签准确度、覆盖度的策略）
3.群体分析
结合目标群体对其进行多角度分析，对群体进行多角度评估。
4.标签管理
信息化的标签管理即可以管理标签产出流程、了解产出进度，也便于业务了解全局标签知道从何“下手”来使用。同时也为分群、个查、分析维度实现快速上线提供了可能。
5.系统管理
画像数据有一定隐私性和数据安全性，良好的权限控制（可精确到标签）有利于降低数据泄露的风险。
6.接口服务
经过系统的层层分析与圈定的用户最终要应用到业务方，可通过统一接口服务将用户同步到各个业务系统。实现精细化分析与触达用户的最终闭环。
除了以上这些功能模块，CDP平台还可以具备标签衍生能力、数据挖掘能力、质量监控能力等。
03 用户分析方法
有这样一个利器，按照正常剧本推演的话，接下来的画面应该是：业务同学人人用到飞起，给业务增长提供了极大的助力。但现实却特别的骨感，，数据团队与业务团队虽然各有所长，却谁也不挨着谁，即便平台已然完备，但苦于没有数据思维无从下手。这就需要平台负责方来培养业务的数据能力，下面简单介绍几个用户分析的方法：
1.RFM分析
定义：RFM是一种识别用户价值的工具模型，3个特征指标分别是最近一次消费时间（R）、消费频率（F）和消费金额（M）。
最近一次消费时间（R）：指用户最近一次的交易时间距离现在的时间。
消费频率（F）：指用户的购买次数。
消费金额（M）：指用户消费的总金额。
通过对以上三个维度的建模将用户分成8个层次，可以直接选取所关注的用户群体进行用户触达，也可以对其进行进一步的细化分析。
2.漏斗模型
漏斗模型是能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要模型，以内容型app举例：无论是详情页内部的流程流转，还是整个应用使用过程中流转甚至app推广时每个大环节上的流转都可以通过漏斗模型进行分析。找到漏点-详细分析-提升转化。
3.对比分析
对比分析是把客观事物加以比较,以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价的分析方法。可以分析同一拨用户在不同时间上的表现，也可以在同一时间分析两波人群的差异（如AB测试）。
4.关联分析
关联分析是一种常用的挖掘算法，用来发掘数据之间的内在关联，最经典的例子应该就是啤酒与尿布的关系。通过关联分析来找到与目标相似的群体，找到与目标实际发生行为相似的行为，找到与目标用户商品相似的商品对其进行分析结论的补充。有助于更全面的了解用户。
5.用户行为分析
用户行为由简单的5个元素构成：时间、地点、人物、行为以及行为主体，埋点的事件模型也是这样进行构建的，通过对用户行为的分析有助于我们了解用户的使用习惯，例如：使用时间偏好，使用习惯，付费偏好、使用路径，兴趣，甚至心理特征等。
6.用户生命周期分析
用户生命周期起源于营销学里面的客户生命周期，也就是对用户从开始使用到完全弃用这段时期的管理。用户生命周期分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。不同时期的用户有不同的行为特征，也对应不同的策略：
引入期：扩大宣传，引起注意，培养习惯；
成长期：促进活跃，提升依赖；
成熟期：提升好感、激励刺激、促进传播；
休眠期：适当刺激，提升活跃；
流失期：精准分析，进行召回。
以上分析方法算是对用户分析的一些通用方法，大家要结合分析的目标、业务形态以及平台上所有的数据以及功能选择适合自己的分析方式，也可以引入心理学、人口学、数据挖掘等多种策略综合对用户进行分析。
04 总结本文简单描述了CDP的一些概念和知识点，更多的还是要各位同学理解CDP的思想，掌握分析用户的方法。通过精细化的手段实现业务的持续增长，以上希望可以给有相关需求的小伙伴一些解惑。也欢迎大家进行线下交流。
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