文章来源Marteker技术营销官
A品牌是一家3C集团品牌，近年来，随着电商的发展，在拓展线下渠道的同时，也在开拓线上资源。他们希望在有限的预算下使广告尽可能覆盖到更多的目标用户，并且提升用户与广告互动的可能性。经过多年线上线下的同步发展，A品牌积累了大量的数据，其数据来源主要包括CRM、售后服务、App、施行实名制的社区，以及通过官网、自有电商网站、数字广告、线下零售店和线下活动等等。
如此多的数据来源，构成了一个一个数据孤岛，如果不能打通形成数据闭环，无法发掘更大的价值;且数据质量参差不齐，精准度不够高。但是如此多的触点，形态多样，整合难度可想而知。
这一问题最终的解决方法是：A品牌与悠易互通合作，搭建了专门的CDP，进行统一ID的数据管理和广告管理。首先，A品牌从广告前端到后端官网电商等全站部署YOYI监测代码，实现从前端到后端的数据打通;将不同来源的数据都汇聚到统一的CDP里，对人群进行模型细分，根据用户群体的差异化，通过EDM、App推送、广告等多种形式触达用户，实现差异化营销;同时进行广告形式和媒体的多维度优化。最终投放结果发现，电商购买页人群曝光量级小，但是最终贡献最高转化，具有很高的召回价值;LBS策略能带来较大的曝光量和较好的ROI。
未来企业竞争
将是用户数据量的竞争
数字营销已成为众多企业市场营销中的重要利器，助力品牌市场传播的快速发展。调查显示，2019年企业预算数字营销平均投入占比达到35.8%。其中，数字营销投入规模在50%以上的企业增速最快，比2018年的占比增加了2倍。
以数字营销成为主流营销手段为背景，数据开始逐步替代创意，成为企业关注的焦点。毕竟营销技术的开展或是广告投放的优化，都是在数据驱动下得以实现。调查显示，在众多数据类型中，企业对浏览数据、社交数据和购买数据尤为关注。营销人通过数据分析，指导营销决策，包括受众定向、客户旅程跟踪、精准媒体投放、个性化内容推荐等。而技术+数据的结合能更全面第分析、预判和洞悉用户需求，实现更精准的用户触达，提升营销效果。
2019年IAB ALM活动现场，WPP集团创始人Marin Sorrell提出「消费者关系 (第一方数据的赋能)」是品牌的关键。未来企业竞争将是用户数据量的竞争，是企业用户关系管理的竞争。调查显示，29.2%的数字营销从业者看重企业的自有数据，同时，49.4%的数字营销从业者在营销应用中运用企业自有数据、媒体数据和其他检测数据第三方数据，数据整合成为数字营销的大势所趋。
虽然广告主普遍意识到数据的重要性，但在数据应用层面，还处于相对比较早期的阶段——悠易互通CTO李旸认为数据应用分为两个阶段，首先是积累数据，形成数据资产;接下来才是在数据资产基础之上，挖掘更多的数据应用的场景。很多企业处于第一阶段，把散步在各个渠道、平台的数据先沉淀下来，形成自己的数据资产。
不易解决的数据孤岛
数据积累以形成数据资产，首先需要解决的问题，也是A品牌所遇到的问题，即「数据孤岛」，根据知萌咨询机构的在线调查，企业目前数据应用过程中面临的最大挑战是数据孤岛，这一比例达到61.5%。从某种意义上说，数据孤岛是企业内外部普遍存在的现象。受众行为数据分散在不同的触点渠道，企业内部数据以部门为单位割裂存在，缺乏融合、连接与沟通。这无疑对企业的数字化转型造成了阻碍。
调查显示，目前企业获得的数据主要来自微信、广告、企业官网等多种渠道。这些渠道之间并没有打通。用户的触媒渠道分散、接入设备多元化，导致数据形态多样，增加了数据整合的难度。
仅次于数据孤岛的问题，是数据质量参差不齐、精准度不高，数据在企业数字营销中应用不充分等问题。企业想要直击目标受众，达到提高转化的目的，除了在数据方面要打破数据孤岛，还需要提高数据应用程度，使数据和技术 结合。调查显示，80.9%的企业在营销活动中对数据应用并不充分。
「融数据」助力品牌形成数据资产
为了解决企业在营销活动中数据应用存在的种种问题，悠易互通提出「融数据」的概念，代表了数据打通和融合的趋势。具体来说，「融数据」即通过AI算法、营销云、标签识别等技术进行数据的整合和应用。也是企业要推动数据从孤立的「大」到具备流动性的相互融合之道。悠易互通以用户为中心，运用AI算法、营销云、标签技术等打通多方、多触点、多屏的数据壁垒，不仅能实现更精细的数据挖掘，还能为品牌与用户搭建长效沟通环境，助力品牌形成数据资产。
首先，「融数据」可以通过数据管理平台实现多方数据整合，即数据管理平台打通第一方数据，并通过接入第二方、第三方数据;其次是多触点数据的整合，即通过AI算法融合不同触点的用户ID，构建完整的用户数据全息图;第三，通过家庭同源WIFI，反复验证PC Cookie、Mobile Device ID及OTT Device ID间的匹配关系，围绕家庭建立设备关联，并通过算法识别移动端与PC之间的一对一关系，实现多屏数据的整合。这一套跨屏用户识别的算法，同样适用于企业内部的线上线下数据打通。
李旸同时介绍说，解决「数据孤岛」，数据打通包含组织架构层面与技术层面两方面的问题，而更关键在于组织架构层面，也就是说：各部门首先有一个共同目标，为整个企业服务的数据中台，而不是说「各自为战」的数据管理方式，否则很难解决数据打通的问题。当组织架构的问题解决之后，剩下就是技术层面的问题。
数据如信息，如现金流，只有实现了真正的互联互通，才能够发挥它最大的价值。
DMP与CDP的边界
目前，常见且成熟的融数据主要应用实践为CDP与DMP。所谓CDP(Customer Data Platform)，根据秒针《营销数据中台白皮书》的定义，指的是「技术难度稍低的数据中台，定位是营销层面的数据大集市，目标是支撑各种利用广告主自有数据的营销场景。」而DMP定位是「支撑以程序化广告为主的实时营销场景，和Data Lake、CDP的最大不同是毫秒级数据输出。」
李旸认为，DMP更偏广告投放层面的应用，以设备ID为单位，收集整合内外部数据、分析并输入标签供内外部应用，所解决的是站外引流的问题。
而CDP解决的是站内运营时数据的积累和应用的问题。CDP则更多的助力企业管理自己的第一方用户数据，让企业在已知用户身份的情况下进行数据归集与分析并与之沟通，更适合「人本营销」 中的一对一个性化沟通。
从DMP到CDP，实现由大规模触达用户到精细化运营的转换。作为数据管理平台，CDP、DMP存在一定区别，但在数据应用逻辑上都乘持着同样的架构：收集数据——打通数据——处理数据——应用数据。
李旸同时提出，DMP和CDP的概念在国内应用的时候，边界并不是很清晰。「很多企业说想要一个DMP的时候，不仅仅是需要管理服务于广告投放的数据，也包括很多第一方数据管理的需求。」
CDP产品的功能与选择
具体来说，CDP可以帮助企业提升营销效率与效果：
打造营销闭环：CDP通过融数据为企业展现了一个完整的客户行为轨迹，形成用户360度画像，通过多维洞察，帮助企业优化用户数字化体验，针对反馈的营销数据进行分析，输出结果，形成完整闭环。
绘制用户专属标签画像：通过CDP平台，企业可以融合多维度数据，完整绘制用户全行为360度画像，进行社交化、有温度的精准营销。
洞察用户生命周期阶段：通过CDP，企业可以多层次(潜在访问者消费者)和多维度(人口统计学兴趣购买意向)进行用户洞察，识别用户所处生命周期阶段，采取不同营销模式，开展精细化运营。
获取新客，激活老客：通过CDP对用户的生命周期阶段洞察，采取新客获取和老客激活两种策略，帮助企业实现用户增长。
差异化营销：针对用户不同生命周期阶段的不同需求，进行差异化沟通，提高转化效率。
个性化与精准性的内容推送，提升用户体验：通过对融数据的洞察，判别用户属性，根据用户的兴趣特点和购买行为，制定千人千面的广告内容，并找到合适的时间、渠道、方式进行推送，不会让用户感觉被打扰，从而提升用户体验。
指导程序化购买媒体策略：企业通过CDP进行品牌与受众分析，明晰市场定位，制定推广方案。通过投放效果的实时监控，优化媒体的资源组合投放。
归因分析，持续优化：企业通过数据反馈结果，对营销全链路的环节进行分析，找到影响用户的行为因素，优化行销策略，选择最合适的投放渠道，做到让营销每一个环节都可以提质增效。
当然，这些功能并非所有企业都需要。不同的企业构建数据中台时，面临的场景环境，对业务的需求，其实都不一样。李旸建议说，企业选择CDP产品，首先从数据和业务需求角度去出发，例如先评估企业内部有哪些数据，有什么样的用户触点，所希望的数据应用场景，未来的应用场景，等等，再结合需求评估所有CDP服务厂商的相关能力。
2014年，悠易互通推出了数据管理的解决方案DataBank，之前作为第一方数据管理的DMP，帮助企业解决广告投放阶段的问题。2018年，DataBank进行了升级，成为悠易互通的CDP产品，强化了第一方数据管理、采集、打通等方面的能力，包括提供更多的数据分析的功能。
这是悠易互通所希望达成的智能营销的关键一步。所谓的智能营销，即在用户的整个生命周期里，基于数据和智能算法，持续不断地提供最正确的营销决策，即在合适的时间合适的地点，通过合适的渠道，让合适的营销内容去触达用户。而CDP在智能营销中扮演着「营销大脑」的角色。李旸介绍说，CDP首先收集全渠道的数据，然后打通;在数据打通的基础上，形成用户的单一视图和更加丰富完整的用户画像，基于标签和人群管理能力，能够帮助企业对用户做精细化的运营。同时提供这种数据分析的能力，以及个性化推荐的能力，能够对接不同的营销的渠道，完成从前面的广告投放到后面的战略运营，整个链条的打通，真正实现千人千面的用户运营。
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