CDP和DMP到底有何关系?企业该如何抉择?

 

CDP和DMP到底有何关系?企业该如何抉择?

继DMP(Data management platform)之后,CDP(Customer data platform)成为行业热词。一时间,各家媒体争相报道,多篇CDP与DMP的对比报道把大众认知导向二选一的局面。然而,在细读了国内外的多篇报道后,TOP君发现,正如“一千个读者中有一千个哈姆雷特,”一百篇报道中也有一百种CDP的定义, 但对于“CDP到底是什么”,很多广告主还是一头雾水。

CDP和DMP到底有何关系?企业该如何抉择?

DMP与CDP的起源

 

解铃还须系铃人,想理解DMP与CDP还要问它们的创始人。

 

DMP名词诞生于2008年,最先由BlueKai的联合创始人Alexander Hooshmand提出,最初目的是为广告的程序化购买精准投放而提供数据采集、整合、分析,以此来提高ROI(投资回报率)

 

而CDP是由营销技术专家David Raab在2013年提出,目的是建立永久、完整、可共享的客户数据库,可接入其他系统帮助营销人员解决具体某个场景的问题。根据David的解释,最开始CDP就是一个将客户数据集中整合并且能够永久保存的数据库,可以应用于某个特定的营销场景,但是具体用于哪个场景、怎么用,还需要和其他系统配合,并不能管理整个用户旅程。

 

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关于CDP的定义,David Raab与Forrester给出了相似的解释,都是“集中的客户数据库”

 

追溯到概念的根源,DMP一开始就有很明确的目的,为了程序化购买,广告精准投放而做数据。而CDP就是为了集中处理客户数据,但是它怎么用,用在哪,其实是不明确的,加之市场上想做CDP公司的技术实力各不相同,导致了之后较为分散的市场局面。

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现实情况中,CDP与DMP是什么关系?

 

在综合整理了DMP方、CDP方以及权威机构Forrester的定义后,TOP君发现DMP与CDP的概念并不是很多人想象中的对立关系,相反,现实中,在市场需求导向下,两者相向而行,目标朝向都是做整合,即将数据全面打通,形成用户360度画像,管理用户数据从治理、挖掘到激活的整个生命旅程,做一站式解决方案。

 

面临这种趋势,David作为创始人也表示认同。在去年年末写的“What’s next for the CDP industry”一文中,他明确指出,只做CDP的公司很难存活,从很多独立CDP公司被巨头收购就可以明显感知到,“CDP inside”才是未来趋势即CDP作为一个模块被加进更完整的数据解决方案中。而最初的那些做CDP的公司在整合的大方向下也开始注重用户体验,为客户提供邮件营销等具体解决方案。此时,用户体验服务的拓展狭义上已经偏离了最初的CDP概念。

David的“CDP inside”的概念正与品友互动在最近的媒体交流沙龙中提到的CDP是DMP子集的关系不谋而合

 

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 品友版:CDP与DMP关系图

 

这里提到的DMP也不再是传统意义上的DMP,黄晓南称它为“full scale DMP”。相对于DMP,full scale DMP触达渠道更广,运用ID打通后形成360度用户画像,并针对更多的场景利用AI赋能营销决策。

 

CDP和DMP到底有何关系?企业该如何抉择?

品友版:CDP与DMP的异同图

 

从差异图可以看出,品友认为其Full scale DMP平台是包含CDP这个功能的

CDP更强调企业已有客户的数据整合,而DMP发展到现在已经能够整合并打通第一第二方及第三方数据,并运用Lookalike模型发现更多潜客。此外,与Full scale DMP相比,晚起步的一些CDP公司由于技术能力有限,只能解决局部问题,并且触达较为薄弱。而事实上,如David所说,现在CDP在市场中的定位更多的是一种数据整合的“功能”,而非一种数据管理“系统”。对比之下,DMP公司发展更为成熟,起初的一些公司已经成为业内的领头羊,其技术可以支持全渠道触达,解决多场景复杂问题。

CDP和DMP到底有何关系?企业该如何抉择?

究竟是DMP还是CDP?其实不是个问题

做了这么多功课,TOP君认为,在数据平台供应商参差不齐的市场环境下,打着哪个名词的招牌做生意其实并没有那么重要,能不能理解CDP、DMP这些专业名词更不影响任何,而有没有足够的技术实力解决客户痛点才是关键

 

“其实CDP和DMP,在我们今天看到客户的实际情况是混用的”品友创始人黄晓南讲道,“我们认为最后营销者需要的也不是一个CDP,也不是DMP,而是一个完整的营销数据管理解决方案,因为今天的广告主不管招标叫什么,如果问他们的CEO和CMO,他们最终要解决的问题都是利用数据做生意增长的问题”。

 

因此,不管是CDP还是DMP,广告主应结合自身情况,以解决自身需求为前提进行多方位考量,再选择适合自己的数据管理平台。

 

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