客户数据平台(Customer-Data-Platform),简称CDP;通过采集多方客户数据(主体与线索)等,从而进行精准的客户分析和人群细分,进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。
业务面上看Cdp是客户管理流程上的一个节点,技术面上看是重度偏向数据分析的一个平台。
数据构成
不断的完善客户主体的数据,完善相关画像分析,然后通过相关行为采集,进行精准实时的跟进,例如新客的浏览行为,老客户的点击等,都有潜在需求的可能,在Cdp系统采集到这类线索之后,迅速对客户进行沟通跟进,进行精准高效的服务。
基础流程
核心价值
流量背景下获取客户的成本是非常高的,所以获客之后的精细运营,避免大量流失就尤为重要,建立一批忠诚度高的客户是成本最低但价值最高的运营手段,而CDP系统就是为了支撑该策略的实现。
与客户管理概念相关联的系统有不少,例如常说的CRM、CDP、DMP等等,可以不过度纠结这些系统的概念,只需要整体上有认识即可,在大多数场景中可能都是高度聚合在一个系统中,只是通过权限进行划分控制。
系统平台的划分其本质是对业务流程节点的拆解,当业务复杂度较高时,这样有利于单个业务系统的快速迭代与扩展;在初期可能就一个管理系统,划分很多模块,以此降低开发和运维的成本;不同时期有不同的处理策略,对整个流程环节有清晰的认知才是应对业务多变的核心能力。
客户主体
客户的基本档案信息,这类数据的最大特点就是变化的频率相对低,不易获取但是容易维护,除此之外相对完善的客户主体还包括:客户联系人、系统跟进人等模块;这样构成一个完整的客户主体档案。
线索事件
通过多个产品端和业务线,进行埋点采集数据,作为跟进客户的核心线索,可以精准触达用户的需求,例如新客注册、浏览点击、其背后都是需求的驱动,通过线索事件捕捉用户需求,进而进行跟进销售推广。
客户跟进
通过线索获取客户的潜在需求,进而进行快速跟进,明确客户的需求,不断维护客户的跟进记录,持续提供精准服务的能力,这里的跟进方式可以是多样的,例如电话、拜访、短信等。
维度分析
对于客户的分析是多个方面的,常用的手段中,人群细分、标签化管理、业务报表、综合维度评分、流失预警、周期模型等,细致化的客群分析是数据识别的核心手段,这样从技术层面对客户有一次价值评估,在不同业务场景下跟进相应的重点客群。
营销推广
通过对客群数据的分析,以及标签化体系的建立,这样就可以对客群进行精准式的推广和营销,例如:基于标签的智能营销,基于种子人群的客户获取,数据越精准,营销的成本就越低,回馈的价值就越高。
Cdp平台背后的业务本质,即对客户生命周期的识别和管理,不同阶段下有相应策略与手段,例如常见的客户周期划分:
不管是什么类型的客户,都存在一定流失的风险,当客户流失情况出现时,从业务侧提供流失原因分析,也要从技术侧反思,是不是流程周期上不够细致,流失风险识别不及时等。
围绕客户数据采集和业务模型的搭建,从而明确客户的周期,建设已有客群的精细化运营能力。
对于任何业务平台的建设,首先都是明确其背后需要解决的业务逻辑,然后对业务流程进行拆解,模块化管理和落地实现,当基本结构完善后,就是不断的迭代和优化:
客户增长
客户档案
客户分析
客户营销
基础能力
上述是针对Cdp平台业务流转去分析的,像一些系统基础功能,例如:权限控制、操作日志等没有多余的描述,实际上当数据体量不断膨胀时,会逐步引入大数据相关组件、规则引擎等技术来处理。
很多能力都是在遇到问题情况下,找方案、学习、试错、处理、反思总结,然后就这样积累下来了。
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