Convertlab企业业务型cdp与营销技术发展研究报告（附RFP指南）

随着 5G、云计算、人工智能等技术的发展，大家对互联网越来越依赖，尤其是近年来疫情引发的数字化热潮， 让线上交易的份额不断攀升，使得企业的客户数据呈现爆发式增长。企业开始对自身运营所产生的数据有了 新的想法，沉淀和管理自己消费者数据资产的需求开始变得越来越旺盛，CDP 悄悄火了起来。

CDP(Customer Data Platform) 客户数据平台这个概念 2013 年在国外被首次提出，2017 年前后进入中国市 场。国内现在主流的 CDP 供应商大概分为三类，大数据和软件服务背景的厂商，广告与营销背景出身的厂商， 还有营销与数据以及软件服务结合的厂商，即技术型 CDP 厂商、DMP/AdTech 背景厂商、SCRM 营销类背景 厂商。

技术型背景的 CDP 厂商，将 CDP 定位于企业业务层面的数据“集市”，属于技术难度最重的一类 CDP。它 们将企业各种数据源整合到 CDP 中，不仅支撑营销场景，还包括企业各类业务场景。正是因为这个原因，这 一类的 CDP 在数据对接与处理时，需要大量的定制化数据源，品牌客户在部署这一类的 CDP 往往需要的时 间周期更长。

以 DMP/AdTech 起家的 CDP 厂商，最初以广告投放为核心，拥有生产相关的 DMP 能力，继而进一步拓展 至 CDP 业务。这类公司的天然优势是有相对成熟的技术可以做投放渠道对接、用户标签赋能等等，与其他厂 商最大的不同是 CDP 产品的深度、交付经验积累，导致它们实施难度相对更低，但数据格式相对固定以及不 同的毫秒级数据输出能力。

SCRM 营销类的 CDP 厂商，这类企业拥有庞大且丰富的 B 端数据的管理经验，可以根据客户需求丰富不同 行业的用户画像。通过加深对应用场景的理解，也可以快速产生行业标品服务。在应用层面的用户标签、用 户分群和画像功能上的业务性更强。

CDP 的工作重点并不是单纯保存数据，是从数据的采集、身份的匹配识别，到数据的存储和挖掘，再到应用 和赋能，通过数据与数据之间关联和分析，洞察人与人、人与物的关系，最后赋能企业营销，形成一套完整 的体系。

即使市面上各类的 CDP 厂商越来越多，但是依据《数据新视界》调查发现，从 2020 年到 2022 年，企业产 生的数据以 42.2% 的年增长率增加，但是 68% 的企业数据价值并未真正激活。

我们在与众多企业的沟通中发现导致业绩增长乏力甚至停滞的，往往是数据资产的冗余状态与低效管理。企 业无法打破数据孤岛，业务数据量庞杂且分散业务数据分散存储于内外部各个应用、渠道及触点，海量数据 无法打通和集中管理，缺乏统一认知，数据生态无法成型，数据缺乏应用价值。

企业关注 CDP 带来营收增长，在这种要求下，我们认为一个优秀的 CDP 产品应该兼具业务场景与技术能力。