电信企业CDP的建设探讨

panjl | 2023年12月26日 | 2023年 | 评论已关闭 | 520

摘要：电信企业是一个拥有海量客户数据的行业，但是这些数据往往分散在不同的系统和部门中，难以形成一个统一的客户视图。这就导致了电信企业在客户管理、营销、服务等方面的效率低下，无法提供个性化的客户体验，也无法有效地挖掘客户价值。为了解决这个问题，电信企业需要建立一个客户数据平台（CDP），即一种专用于收集和统一多个来源的第一方客户数据，可为每一个客户构建一个一致、全面的视图软件。

关键词：客户数据平台（CDP）、全面的视图软件

一、什么是CDP

CDP是Customer Data Platform的缩写，中文意思是客户数据平台。它是一种软件，它专用于收集和统一多个来源的第一方客户数据，可为每一个客户构建一个一致、全面的统一视图。根据《2018年中国大数据行业市场现状及发展趋势分析》报告，随着大数据技术的不断发展和应用，企业对客户数据的需求越来越高，因此CDP作为一种重要的数据分析工具，将会在未来得到更广泛的应用和发展^[1]。

CDP 的作用是帮助企业管理和分析客户数据，以实现以下目标：

1、了解客户的需求、偏好、行为和价值

2、提供个性化的客户体验和服务

3、优化营销策略和效果

4、提升客户满意度和忠诚度

5、实现客户数据驱动的数字化转型和创新

二、CDP 与 CRM 的关系和区别

CDP（客户数据平台）和 CRM（客户关系管理平台）都是用于收集和管理客户数据的软件，但它们有以下几个主要的区别：

CRM 和 CDP 是相辅相成的系统，CRM 更侧重于管理已知的客户数据，而 CDP 更侧重于整合和分析全域的客户数据。电信企业可以根据自己的业务需求和目标，选择合适的系统或者结合使用两者。

三、CDP 与数据湖的关系和区别

数据湖作为一种用于存储大量原始数据的技术架构，可以容纳各种类型和格式的数据，并支持多种分析工具和方法。它已经成为现代企业中不可或缺的一项技术，可以帮助企业更好地管理和分析海量数据，从而获取更多的商业价值^[2]。

CDP 与数据湖有以下几个主要的区别：

数据湖（Data Lake）和CDP（Customer Data Platform）是不同层次的概念。数据湖是一种基础设施，用于存储和管理大规模的原始和结构化数据，而CDP是一种应用系统，用于整合、管理和激活客户数据^[3]。根据电信企业的数据规模和分析需求，可以选择使用数据湖、CDP或两者结合，以提升数据管理和分析能力。数据湖提供灵活的数据存储和处理能力，可适应各种数据类型和分析需求。CDP则专注于收集、整合和管理客户数据，并提供个性化营销和用户体验的能力^[4]。

四、CDP 的三大特征

数据整合能力（Ingestion）：CDP能够快速整合来自各个部门和不同类型数据源的客户数据，为电信企业提供全面且持续更新的客户画像，而不仅仅是表面上的统计数据。

数据流动性（Flow）：CDP具备与内部和外部数据源快速对接的能力。只有数据能够流动起来，CDP才能产生更大的价值。例如，CDP可以将客户画像和行为数据传递给广告投放平台，实现精准营销；也可以将客户画像和偏好数据传递给CRM系统等[5]。

业务驱动：CDP应该是为业务人员建立的，具有简洁易用的界面，使业务团队能够直接在CDP上进行操作，而不需要依赖IT部门的支持。这样可以提高电信企业的敏捷性和创新性，迅速响应市场变化和客户需求[6]。

五、建立 CDP 需要面对的困难和解决方案

CDP 是客户数据平台，是一种软件，它专用于收集和统一多个来源的第一方客户数据，可为每一个客户构建一个一致、全面的统一视图，实现用户细分，进行精准的自动化营销和广告投放的系统。

建立 CDP 需要面对的困难主要有以下几个方面：

1、数据源的多样性和复杂性。客户数据来自于不同的渠道、平台、系统和设备，需要进行数据采集、清洗、整合、标准化、匹配等操作，才能形成完整的客户画像。

2、数据质量的保障和监控。客户数据需要保持实时、准确、完整、一致和安全，需要建立数据质量管理体系，定期进行数据质量检测、评估和改进。

3、数据分析的深度和广度。客户数据需要进行有效的分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察，支持业务决策和营销策略。

4、数据应用的效果和价值。客户数据需要转化为可执行的行动和营销活动，实现个性化、智能化、自动化的客户沟通和触达，提升客户体验和忠诚度。需要建立数据应用评估体系，衡量数据应用的效果和价值。

建立 CDP 的解决方案主要有以下几个方面：

1、建立跨部门的协作机制。CDP 的建设涉及到多个部门的参与和协作，需要建立跨部门的协作机制，明确各部门的职责和目标，形成统一的数据视角和语言。

2、制定合理的 CDP 实施计划。CDP 的建设是一个循序渐进的过程，需要制定合理的 CDP 实施计划，分阶段实现 CDP 的功能和目标。可以从以下五个阶段进行规划：

1）第一阶段：完成数据治理。多源异构数据的集成管理，赋予数据业务价值支撑应用理解。

2）第二阶段：CDP 完成部署。可以通过统一完整的客户视图来洞察消费者，为营销策略提供分析依据。

3）第三阶段：实现复杂的个性化沟通和对细分人群的自动化营销，降低营销成本并带来更高的回报。

4）第四阶段：精细化运营客户数据，带来节约成本和价值突破的新机会。

5）第五阶段：实现全域投放优化，数据驱动实现敏捷营销，形成以客户为中心的全渠道营销体系。

6）不断优化和迭代 CDP：CDP 的建设不是一次性的项目，而是一个持续的过程，需要不断优化和迭代 CDP，适应市场变化和客户需求，提升 CDP 的性能和价值。

六、电信企业需要建立CDP

电信企业是一个拥有海量客户数据的行业，但是这些数据往往分散在不同的系统和部门中，这就导致了电信企业在客户管理、营销、服务等方面的效率低下，无法提供个性化的客户体验，也无法有效地挖掘客户价值。

为了解决这个问题，电信企业需要建立一个客户数据平台（CDP），这是一个复杂而系统的工程，需要考虑多方面的因素和条件。

根据 GrowingIO 的经验，建立 CDP 大致可以分为以下几个阶段：

1、概念阶段：这个阶段主要是明确电信企业搭建 CDP 的必要性和可行性。

2、规划阶段：这个阶段主要是确定整个 CDP 建设项目的合作范围和项目计划。

3、实施阶段：这个阶段主要是按照项目计划进行 CDP 平台软件的部署、集成和测试。

4、运营阶段：这个阶段主要是利用 CDP 平台进行数据分析和运营活动，实现业务增长。

每个阶段都有不同的难点和挑战，需要根据电信企业自身的情况和目标进行调整和优化。以下是一个搭建 CDP 的流程图：

图1 搭建 CDP 的流程图

在概念阶段，电信企业可以通过以下几个问题来进行需求识别：

1、我们有哪些客户数据来源？这些数据来源是否可靠、完整、及时？

2、我们的客户数据是否分散在不同的系统和部门中？我们是否能够形成一个统一的客户视图？

3、我们的客户数据是否能够支持我们的业务目标和策略？我们是否能够利用客户数据进行精准营销、个性化服务、智能决策等？

4、我们的客户数据是否能够带来可衡量的业务效果和收益？我们是否能够评估客户数据的贡献和回报？

在可行性研究中，电信企业可以通过以下几个方面来进行可行性研究：

5、技术环境：我们有哪些现有的客户数据系统和平台？这些系统和平台是否能够与 CDP 平台进行兼容和集成？我们是否有足够的技术资源和人力来支持 CDP 平台的部署和运维？

6、组织环境：我们有哪些涉及到客户数据的部门和团队？这些部门和团队是否有共同的客户数据目标和愿景？我们是否有足够的组织支持和协作来推动 CDP 平台的建设和使用？

7、市场环境：我们面对的市场竞争和客户需求是怎样的？我们是否有足够的市场机会和优势来利用 CDP 平台提升我们的竞争力和客户满意度？

8、数据能力：我们在客户数据采集、整合、分析、应用等方面有哪些优势和劣势？我们是否有足够的数据素养和专业知识来使用 CDP 平台提升我们的数据能力？

在规划阶段，电信企业需要确定与 CDP 平台供应商（如 GrowingIO）的合作范围，包括合作模式、合作期限、合作费用等

1、规划阶段：电信企业需要确定与 CDP 平台供应商的合作范围，包括合作模式、合作期限、合作费用等。同时，电信企业也需要制定一个详细的项目计划，包括项目目标、项目范围、项目里程碑、项目风险等。此外，电信企业还需要与 CDP 平台供应商确认一个合适的解决方案，包括平台架构、平台功能、平台接口等。

2、实施阶段：电信企业需要按照项目计划进行 CDP 平台的部署、集成和测试。在部署阶段，电信企业需要为 CDP 平台提供必要的软硬件资源。

3、在集成阶段，电信企业需要将 CDP 平台与各个数据源和数据目的地进行连接和对接，以实现数据的收集和传递。在测试阶段，电信企业需要对 CDP 平台的功能和性能进行验证和评估，以确保平台的稳定和可靠。

在运营阶段：电信企业需要利用 CDP 平台进行数据分析和运营活动，实现业务增长。

4、数据分析阶段：电信企业需要使用 CDP 平台提供的工具和方法，对客户数据进行清洗、转换、聚合、分析等操作，以生成有价值的洞察和报告。

5、运营场景阶段，电信企业需要根据不同的业务目标和策略，使用 CDP 平台提供的功能和接口，对客户进行分群、标签、触达等操作，以实现精准营销、个性化服务、智能决策等。

通过以上五个阶段，电信企业就可以建立一个CDP平台，从而提升自己的客户数据能力和业务效果。CDP 不仅可以帮助电信企业解决客户数据分散、不一致、不可用等问题，还可以帮助电信企业实现客户数据驱动的数字化转型和创新。

江西移动的 CDP 案例：江西移动拥有超过 3000 万的用户，面临着用户增长放缓、流失率上升等挑战。为了提升用户运营能力，江西移动搭建了基于用户行为数据的 CDP 平台。

该平台具有以下特点和功能：

1、实现了对用户的全生命周期管理，从引流、激活、留存、转化、忠诚到复购，形成了闭环的用户运营体系。

2、实现了对用户的全方位画像，从基础属性、行为轨迹、偏好标签、价值评估等多维度对用户进行分析和细分。

3、实现了对用户的精准触达，根据用户画像和行为数据，自动触发个性化的营销活动，通过短信、微信、APP 等多种渠道进行沟通和推送。

4、实现了对用户的智能运营，利用机器学习和人工智能技术，对用户进行预测分析，如流失预警、转化预测、推荐优化等。

通过 CDP 平台的建设和应用，江西移动取得了以下成效：

5、用户转化率提升 30% ，留存率提升 15% ，复购率提升 20% 。

6、营销成本降低 50% ，营销效果提升 100% 。

7、用户满意度提升 10% ，忠诚度提升 15% 。

中国联通的 CDP 案例：中国联通是中国三大电信运营商之一，拥有超过 3 亿的用户，面临着市场竞争激烈、服务体验不佳等挑战。为了提升客户服务能力，中国联通搭建了基于 Oracle CX Unity 的 CDP 平台。

该平台具有以下特点和功能：

1、实现了对客户的实时洞察，通过实时数据采集、整合、匹配和更新，构建了完整的客户档案，并实时反馈给各个业务系统。

2、实现了对客户的个性化服务，根据客户档案和行为数据，自动触发个性化的服务活动，通过电话、短信、邮件等多种渠道进行沟通和响应。

3、实现了对客户的智能推荐，利用机器学习和人工智能技术，对客户进行意向分析，推荐最适合的产品和套餐，并实时调整推荐策略。

通过 CDP 平台的建设和应用，中国联通取得了以下成效：

4、客户满意度提升 20% ，忠诚度提升 25% 。

5、客户流失率降低 30% ，续约率提升 40% 。

6、客户收入增长 15% ，利润增长 20% 。

美国电信的 CDP 案例：美国电信是美国最大的电信运营商之一，面临着用户增长饱和、流失率高、营销效果差等挑战。为了提升用户营销能力，美国电信搭建了基于 Tealium AudienceStream 的 CDP 平台。

该平台具有以下特点和功能：

1、实现了对用户的跨渠道识别，通过统一的用户标识符，将来自网站、APP、社交媒体、电子邮件等多个渠道的用户数据进行关联和匹配。

2、实现了对用户的细分营销，根据用户的属性、行为、偏好等多维度对用户进行分析和细分，并实时更新用户群体。

3、实现了对用户的跨渠道触达，根据用户群体和行为数据，自动触发个性化的营销活动，通过网站、APP、社交媒体、电子邮件等多个渠道进行推送和互动。

通过 CDP 平台的建设和应用，美国电信取得了以下成效：

4、用户参与度提升 50% ，转化率提升 40% 。

5、营销成本降低 60% ，营销效果提升 80% 。

6、用户留存率提升 20% ，复购率提升 30% 。

七、结论

CDP 是电信企业在数字化时代的必备利器，也是电信企业与客户建立长期稳定关系的关键。电信企业应该尽快行动起来，搭建自己的 CDP 平台，以抓住市场机遇，提升竞争力，赢得客户心智！

参考文献

《2018年中国大数据行业市场现状及发展趋势分析》. 中国信息通信研究院.

《The Rise of the Data Lake: How Enterprises Are Transforming Data Management》

[3]Inmon, W.H., and L. Imhoff. “Using a Data Lake for Scalable, Secure, and Sustainable Enterprise Data Systems.” Journal of Organizational and End User Computing, vol. 28, no. 3, 2016, pp. 50-65.

[4]Gartner. “The Customer Data Platform (CDP) Primer for 2021.” https://www.gartner.com/en/marketing/insights/articles/the-customer-data-platform-primer-for-2021. Accessed: February 25, 2022.

[5] Sajid, S., et al. “Customer Data Platform: A Comprehensive Review of Capabilities, Benefits, and Challenges.” Journal of Marketing Analytics, vol. 9, no. 4, 2021, pp. 390-409.
[6]Luo, J., et al. “Unlocking the Power of Customer Data Platforms: Strategic Perspectives and Managerial Implications.” Journal of Interactive Marketing, vol. 61, 2020, pp. 1-16.

作者陈震原,广州市服务贸易与服务外包协会呼叫中心专委会主任。

本文刊载于《客户世界》文集2023第四辑•数据与智能。