客户数据平台（CDP）在数字化营销过程中起着核心驱动作用，通过打通客户全渠道、全旅程触点数据，形成基于客户全旅程的数据链路，通过数据建模实现对客户的全方位洞察，并形成用户分层运营的策略，指导运营计划的精准实施，在什么时间，什么渠道，针对什么人群，推送什么权益钩子，实现精准转化，最大化营销ROI。
1、CDP的定义
广义的CDP是一个营销系统，它统一企业来自营销或其他渠道的客户数据，以实现客户建模、优化客户体验的目标。狭义的CDP是整合来自多个不同来源的数据，为客户洞察和交互提供数据支持；
2、CDP的架构
CDP基于轻量级的数据中台，主要包含源数据层、计算层、OneData（统一建模）、OneID（客户标签）、OneService（统一数据服务）、应用层。
源数据层：主要包含客户一方、二方和三方数据，一方数据主要指客户自有业务数据，如APP数据、线索数据、DMS（经销商管理系统）数据、销售助手数据等；二方数据主要指公域广告投放回流数据和DMP相关数据；三方数据主要是指主机厂外部合作的数据；
计算层：主要基于阿里云的大数据平台Dataworks，包含数据集成、数据开发、数据运维、数据质量、数据安全等；底层计算引擎为Maxcompute和实时计算Flink；
OneData（统一建模）：主要基于维度建模理论进行数仓健身，进行ODS（源数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（主题数据层）、ADS（应用数据层）数据分层，主要包含会员、行为、消费、活动、客户、线索六大主题域数据模型；
OneID（客户标签）：通过ID-mapping生成客户归一ID，基于oneid进行客户标签萃取，形成10大类标签：人口属性、设备属性、位置属性、客户属性、会员属性、行为属性、活动属性、消费属性、内容属性和社交属性；
OneService（统一数据服务）：统一提供离线和实时数据服务，统一口径，统一出口，统一鉴权；
应用层：主要包含客户洞察、客户360视图、人群细分和标签管理
1）客户洞察：主要为全旅程分析、RFM分析、人群分析等
2）客户360视图：根据客户10大类属性100+标签形成客户360度画像；
3）人群细分：主要为人群圈选、人群组合、人群管理；
4）标签管理：主要为标签上下架、系统标签、分层标签；
3、CDP的价值
CDP围绕数字化营销的数字化，长期价值为多方化、资产化、智能化、安全化；
多方化：集成一方数据，打通二方数据，利用三方数据，通过一、二、三方数据扩展客户维度，形成对客户更加精准的洞察；
资产化：通过自动化的标签加工方式不断的将客户数据转化数据资产；
智能化：围绕数字化营销，利用机器学习算法不断沉淀相关营销模型以达到增长的目标，如AIPL模型、RFM模型、购车意愿模型、车型偏好模型等；
安全化：打造可信安全的客户数据平台是数字化营销中台的基石，通过数据加密、隐私计算、多方计算实现数据安全和隐私保护。
作者：赵松，微信公众号：松果子聊数字化，数跑科技营销增长平台产品线负责人、阿里云大数据MVP，前阿里影业数据产品专家，7年数字化从业经历。
