“A Customer Data Platform is a marketer-managed system that creates a persistent, unified customer database that is accessible to other systems.” — David Raab
顧客數據平台 (CDP, Customer Data Platform) 協助企業整合「內部系統」與「外部渠道」的資料，透過數據互相打通、數位足跡追蹤彙整、客戶分眾管理等功能，讓企業有效管理資料，在現今資訊爆炸的時代，實現精準行銷。
Google Chrome 瀏覽器第三方 Cookie 將於 2024 Ｑ1被淘汰，讓廣告、行銷、零售產業有諸多變革，企業該如何建立自有數據系統，更有效精準的運用資料，創造行銷效益極大化？
CDP 協助企業將數據整合、分析、並有效精準地利用
顧客數據平台的概念由 David Raab 在2013 年提出，他認為 CDP 能夠協助企業搜集並彙整跨渠道的數據，進而針對行銷提供預測性的即時數據分析，接著以此為基礎，在不同的渠道進行不同的行銷操作。針對 CDP 三個英文字的縮寫命名，David Raab 也有其見解：「Customer」代表和顧客相關的資料搜集，並非僅聚焦在透過「行銷」手法獲取的數據；「Data」點出此系統的精隨為「數據」本身；「Platform」則指出和其他系統的相容性，此概念並非僅僅是顧客數據的「管理」，而是一項可和其他系統資料整合的「平台」。
為什麼需要 CDP？企業的數據運用四大痛點逐一檢視
全通路行銷興起，跨渠道資訊整合困難
現今數位廣告、社群平台的競爭愈趨激烈，流量紅利逐漸降低，投資單一平台的成本上升，消費者也不會只在單一渠道與品牌互動，全通路行銷因而備受關注。
然而企業常面臨跨渠道的資訊整合困難，不僅是內部不同廠商負責的 CRM、POS、庫存管理系統，外部官網、社群媒體、對話式商務平台等數據都包含在內。除了多元渠道的整合，企業還須即時掌握消費者在這些渠道的數據並持續追蹤、累積，接著進行分析應用。透過 CDP，企業能真正解決過往資訊來源破碎、無法精準評估成效的痛點。
數據取用耗費時間及溝通成本
以往行銷人員若要取用數據做為行銷活動使用，通常要花費相當大的時間進行溝通，因為企業數據資料由 IT 部門負責，會需要請工程師花時間撈取資料，若策略跟著市場狀況有即時性的調整，又得要回頭再請 IT 部門協助。如此來回的溝通時間造成了效率低落，行銷團隊也無法敏捷的隨時彈性調整以符合市場需求。而 CDP 「去程式化 / IT 部門溝通」的特性得以改善此情況，行銷人員可即時從 CDP 後台檢視所需數據，免去了複雜的技術需求及來回溝通，可以增加數據取用的效率。
(推薦閱讀：透過 MarTech 進行數據整合與分析，是敏捷行銷成功的關鍵)
難以精準計算投入回報與終身價值
在行銷活動上的投入與顧客終身價值 (LTV, Lifetime Value) 的計算，能幫助評估及優化行銷活動。許多企業透過 CRM 系統的導入以達成此目標，但可能出現資料累積不完整的狀況，導致成效計算不精準。CDP 在既有的 CRM 之上，進一步整合企業內外部的渠道，將 CRM 的資料與其他數據打通，能夠更精準的描繪消費者的輪廓，進而協助企業獲取更精確的投入回報及 LTV 數據，並得以作為後續優化的基礎。
消費者期待一致的互動及個人化體驗
現今網路世代的消費者，習慣從多元數位管道獲取資訊，不會只在同一個渠道與品牌互動。他們可能在 Facebook 被產品貼文吸引，接著到 Instagram 看看精美的圖片呈現，又到 Line 官方帳號提出相關問題，最後才回到商城下單。但同時，消費者也期待在不同接觸點中，能接收到品牌帶給他們的一致性體驗，例如：在 Line 官方帳號中填過的問卷，在商城中不需再填一次，甚至商城可以針對消費者在 Line 官方帳號提供過的資料，提供個性化商品推薦。
為了滿足消費者需求， CDP 的導入便極為重要，唯有追蹤消費者在不同渠道的行為，才能完整描繪他們的輪廓，針對個人需求提供對應素材及內容，在資訊爆炸的時代，透過具一致性的個人化體驗，創造與消費者的深度互動，並提高黏著度。
企業與顧客都追求一致性：完整單一顧客資料、統一面向企業溝通
對企業來說，多渠道整合能協助他們更有效管理並利用數據；同時消費者也期待，無論他們從什麼通路接觸產品或服務，都能看到企業的統一形象和品牌溝通。CDP 的出現能滿足上述雙向需求，將企業各通路的數據歸一，並用以貼標、分析與預測，再統一在各渠道傳遞，提升精準度與一致性體驗，是全通路行銷策略的核心工具。
專人聯繫➡️ https://accu.to/uz5zQd
愛酷官網➡️ https://accu.to/hUyU5Z
推薦閱讀➡️ D2C策略，直接接觸消費者可為品牌行銷帶來最大價值