除了精准营销，CDP还能为企业做些什么

在数字化发展的旅程中，企业经历了挖掘数据源的初始阶段，往往会获得大量的冗余数据，而CDP解决了这个问题:在营销前端优化广告推送，在营销后端建立更敏捷的运营体系。企业决策者越来越意识到在营销层面和企业决策层面表现出的巨大价值，CDP它不仅能帮助企业实现数据的精准营销应用，还能给企业带来巨大的商业价值。

帮助企业实现全面精细化运营

• 指导用户洞察和个性化操作方向

CDP涵盖营销、销售、客户服务等业务层面，挖掘不同渠道的客户数据进行整合，洞察和分析潜在客户的行为偏好，创建360个多维度的客户特征标签和行为数据°用户肖像，指导品牌个性化营销方向，完善产品运营，提升服务体验；

• 以用户为中心的价值体现

CDP统一标准化数据采集和存储，实时监控和提供智能数据挖掘、统计，方便营销人员选择多渠道与用户沟通互动的最佳方式，深入了解用户的购买和使用需求，推荐个性化产品和服务，改善用户体验，实施以用户为中心的运营政策；

• 功能强大，便于实时营销监控和应用

数据是数字时代的必杀武器。据预测，到2025年，非结构化数据将占所有企业数据的80%，而大部分数据将占所有企业数据的80%CDP非结构化数据可以收集和管理。CDP还提供SDK，市场营销人员可以通过移动应用程序直接将数据下载到中央数据库，以便随时查看数据监控并使用数据管理功能。

实现企业多系统大数据联动，实现多品牌数据共享

在企业传统信息系统建设中，各部门的数据独立存储、独立维护，缺乏统一的输出口径，直接导致功能重复建设，数据难以获取和共享。CDP核心价值是整合不同来源的异构数据，统一管理应用，并行形成服务系统，支持全渠道用户操作场景，为新应用的快速开发和迭代提供数据服务支持。

特别是在大型企业中，下属公司和品牌众多，独立经营，自身数据资产和系统功能相对孤立，造成资源浪费。下属公司和部门通过CDP整合和打开数据，每增加一个新数据，CDP它将自动通过共享，使品牌摆脱独立探索的困境，实现共同发展。品牌间数据共享和用户行为偏好的分析结果相互学习，可以对用户进行更深入的多维认知和洞察，有效提高接触的准确性和销售转型，实现全业务水平的成本降低和效率提高。

随着新技术的发展，CDP也呈现出更多的发展趋势，对促进企业商业模式创新起到积极作用

• 快速发展的数据应用技术

新技术解决业务问题的能力越来越强，但也增加了技术实现的复杂性，对人力资源分配和组织结构提出了更高的要求。企业必须不断开展商业模式创新实践，以适应外部技术趋势的发展；

• 数据架构更加灵活

从单体到微服务架构转型后，企业的业务和数据形式也发生了很大的变化，数据架构已经从集中架构转变为分布式架构；

• 数据多样化，数据格式多样化

数据源逐渐从单个业务数据转变为复杂的多元化数据，数据格式也从结构化转变为结构化和非结构化模式混合；

• 智能数据应用更广泛

企业将借助深度学习和AI优化业务流程，实现智能、准确的营销、反欺诈、风险控制和数字业务运营，提高企业数字智能转型效率。

辅助决策，指导企业战略方向

CDP整合大数据和AI技术，基于动态数据和业务模型，具有自适应和自优化能力，帮助企业实现数据授权营销自动化和运营智能，形成全链接企业私人数据管理和应用闭环、辅助营销决策，甚至在优化产品升级、业务分析和竞争分析中发挥积极作用，直接影响企业发展战略：

• CDP统一调度和管理企业在营销和运营中面临的各种对象和人群资源，形成了自己的管理体系，可定义为高度垂直于营销和运营BI该系统可以为企业获得洞察力和建立战略提供重大帮助；

• CDP它不仅使自动化媒体交付和自动化人群运营成为可能，而且在实现营销和运营后，从整体统一的角度指导决策的制定和实施；

• CDP基于用户的需求和偏好，对数据的多维分析可以实现深刻的用户洞察力，指导产品和业务的发展方向。

帮助企业提高业务效率，不断实现新增长

在企业中，营销只是业务环节之一。只有与其他业务环节协调，共同提高综合业务效率，企业才能实现更大的发展。CDP之所以能吸引决策者的注意力，最大的原因激发用户数据的价值，提高业务运营效率，通过技术授权推动业务的持续增长。根据对效率提高的不同定义，企业可以从三个层面实现CDP提高效率：

1.强调业务底层数据的质量和对接效率；

2、 通过多期项目共建增长目标，从长远角度进行分析判断，实现内外数据更有效的连接；

3.对于一个单独的场景，只注重提高效率的结果。

无论如何，企业要实现以用户为中心的数字化发展战略，共同的基础是通过构建用户全生命周期的运作CDP只有构建自己的数据管理和应用系统，才能实现。

为了实现数据驱动企业决策和新增长，需要收集和处理大量的结构化、半结构化和非结构化数据，基于复杂的网络推理和决策，这不仅可以依靠简单的数学统计，而且需要建立大数据、人工智能等智能客户数据平台应用系统，整个生命周期贯穿据采集与预处理、数据存储与计算、数据分析与挖掘、数据显示与交互。建设如此高效智能CDP虽然投资相对较大，收益周期相对较长，但它给企业带来的价值可替代的。