伴随着营销数字化转型速度的加快，传统车企可以通过线上线下多种渠道获取流量；与此同时，企业内部对CDP的诉求也有一定差异；这些因素，都助推了CDP平台的重新定义。那么，如何理解CDP并建设CDP？不如来看看作者的解读。

互联网进入瓶颈期，而汽车行业正如火如荼，大批人才涌进新赛道，尤其是新能源汽车行业。本文将分享重新定义车企CDP的意义和思路。主要包括以下内容：

• 为什么要重新定义CDP；
• “重新”定义的意义；
• 某新能源车企CDP建设思路；
• CDP的一些思考。

一、为什么要重新定义CDP

首先分享一下为什么要重新定义CDP。

1. 流量结构发生变化

互联网行业营销模式从品牌方到渠道都是直营体系，但是传统汽车的经销商模式是断层的，汽车厂只制造汽车，卖车的是4s店，两者是合作的关系。

传统汽车行业流量基本上来自于垂媒会员（汽车之家、懂车帝、易车）和线下的4s店。近年来汽车行业核心流量结构发生了变化。2018年开启营销数字化转型之后，线上线下结合，通过主APP、小程序的建设捕捉流量，形成了自己的私域流量池。汽车行业的流量转化周期长，大致如下：

• 媒介投放、垂媒、社交媒体、转介绍、线下活动引导APP形成私域流量池；
• 流量池汇聚到统一的线索库；
• 线索库下发4s店/直营门店；
• 销售伙伴线索跟进；
• 邀约试驾；
• 大订转化。

2. 不同部门对CDP诉求不一样

汽车行业，IT部门和数字化营销的部门很多是分开的。IT部门承接营销数字化业务部门提过来的需求，如获客的需求或者品牌传播需求。

IT部门主要是工具化思维，会从技术角度去衡量和开发需求，意在构建一个支持多部门的高可用，可扩展的系统。

数字化营销业务部门主要是效果思维，会更关心效果价值。媒介投放，线索转化率，活动效果衡量，期待CDP可以快速搭建营销活动，并可对投放策略进行管控，对效果指标进行监控。

3. 对CDP理解不一致：一千个人有一千个CDP

2018年国内CDP的概念还是非常少的，像阿里2020年才推出Quick Audience产品，很多公司也是将DMP改装一下，变成CDP。这样的市场行情导致车企对CDP概念的理解也不一致。

1）数据系统/用户数据中台

偏大数据系统，用户画像，人群圈选等。

2）营销系统/营销自动化

自动化配置营销活动，CMS，触达工具，活动推送。

3）CRM/SCRM

集成抖音、微信等社交平台的用户管理和营销。

……

大家理解的不一致，那么如何重新定义CDP，也就会引起大家的思考。

二、“重新”定义的意义

1. 现在的CDP是什么

目前市场上CDP的类型主要有三类：数据型、分析型、营销型。

1）数据型

含义：这些系统从源系统收集客户数据，将数据链接到客户身份，并将结果存储在可供外部系统使用的数据库中。这是满足 CDP 定义所需的最小功能集。在实践中，这些系统还可以提取受众细分并将其发送到外部系统。此类系统通常采用专门技术进行数据管理和访问。一些最初是标签管理或 Web 分析系统，并在这些领域保留了相当多的传统业务。

供应商类型：DMP / AdTech 背景出身。

2）分析型

含义：这些系统提供数据组装和分析应用程序。应用程序始终包括客户细分，有时还扩展到机器学习、预测建模、收入归因和旅程映射。这些系统通常会自动将数据分发到其他系统。

供应商类型：DMP / AdTech 背景出身。

3）营销型

含义：这些系统提供数据组装、分析和客户处理。它们与细分的区别在于，它们可以为细分中的不同个体指定不同的处理方法。处理可能是个性化消息、站外营销活动、实时交互或产品或内容推荐。它们通常包括跨渠道协调客户处理。

供应商类型：CRM / MA 厂商延伸 CDP 业务。

2. “重新”的含义？

1）价值上重新定义

• 财务视角：车企行业单个车的线下转化是非常漫长的，包括线索下发、400邀约、到店试驾、车友会、粉丝见面会、一次不成二次到店……这些环节所产生的所有费用和成本，要分摊到这辆车里面。所以只有把所有环节的费用和权重占比都做到以后，才能真正从财务视角去衡量每个活动它带来的一些价值。
• 用户数据资产视角：用户画像的标签不强调价标签的数量，而是强调标签的价值。
• 产品定义视角：通过汽车CDP产品，去赋能智能座舱的定义、汽车功能的定义、汽车造型的定义、新款车型产品人群定义，做一些价值的支持。

2）范围上重新定义

以前CDP的数据范围基本上围绕着私域或者公域，半公域比较少。由于当前整个流量结构的转变，以抖音、微信、小红书……的社交媒体占比越来越重，车企行业对于对于半公域营销也是非常重视。

3）用户数据重新定义

结合营销数字化全链路过程可以定义为五个阶段：

① 流量阶段

主要是公域投放，媒介投放，发文，发布会等等。

② 粉丝阶段

主要是围绕着公域的粉丝数据。

③ 用户阶段

主要是围绕着私域数据。比如APP/小程序里注册的用户的相关数据。

④ 线索阶段

主要是观测用户能否成为线索，汽车销售对线索进行跟进。

⑤ 车主阶段

主要是针对车主（保客）进行转介绍和保客营销，以及车生活等场景。

4）底座工具重新定义

采用规范统一的数据处理方式去搭建CDP数据底座。

• 统一采集
• 统一清洗
• 统一建模
• 统一分析
• 统一输出

3. 重新定义后的价值

1）快速支持不同营销阶段的业务

CDP对于不同营销阶段的业务需求可快速支持。如：针对新车上市发布，那么CDP最合适的切入点，应在大订之后有订单、车辆交付，这个时候开始起CDP项目。前期以快速搭建活动工具为主，然后再切入到更精细化的分层运营。

2）增强CDP复用性

在车企对于主机厂来说，可能会存在个典型的问题：市场部、销售部、售后部每个部门都有一个自己的CDP，且三者脱节。所以我们重新定义，并提高CDP的复用性，将市场、销售跟售后衔接起来，数据打通。

3）提高CDP可扩展性

扩展性指的是从卖车营销扩展到智能座舱营销。也就是可管控从流量到车主整个生命周期的营销。

4）避免重复性建设

不同的部门都会有不同的CDP，统一以后，避免进行重复建设。

三、某新能源车企CDP建设思路

1. 某新能源车企CDP全景图

这是一个比较典型的全域CDP产品架构图，围绕着流量获取和大订单转化全链路数据过程。主要分为4个环节：集成、建模、洞察、转化。

1）数据集成

主要是集成各业务系统数据。对于公域、半公域、私域渠道数据统一接入，统一管理，便于计算全链路的CPS。

2）数据建模

主要分为是标签中心、策略中心和分析中心。

• 标签中心：主要是对标签的创建和管理。
• 策略中心：主要对投放和营销活动策略的管理。
• 分析中心：主要是针对投放和营销活动的效果、转化率、受众等进行分析。

3）数据洞察

洞察环节主要是全域的用户画像和人群洞察。基于公域、半公域、私域、APP/小程序等数据进行构建个人用户画像和群体用户画像，从而支持业务部门进行人群洞察营销。

4）数据转化

数据转化环节主要是MA营销自动化。如：新车发布上市，需要一周内快速构建一个车展的活动页来去收集线索。MA作为较好的快速搭建工具，可以来支持这种场景。

2. 实施策略

CDP在实施的时候有6个核心阶段。

1）产品搭建

全域产品（DMP&CDP&MA）部署。

2）全域数据接入

投放数据&社交媒体&私域数据。

3）公域营销支持

投放效果监测&策略支持。

4）半公域营销支持

社交媒体“两微一抖”效果分析、社交媒体自动化运营。

5）私域营销支持

用户&销售&交付&售后业务精细化运营支持。

6）业务共创&平台自建

• 共创：扩展新场景，如：智能座舱个性化推荐；
• 共建：长出自己场景化应用。

四、CDP的一些思考

主要偏向于车企行业

1. 采购VS自研

很多车企主机厂会面临一个难题，就是CDP这个产品是要采购，还是要自研。针对这个问题可以从两个方面去分析，前期产品搭建和后期使用。

1）产品搭建

采购一个成熟的CDP产品，可能一个月就可以部署完成，并支持当前业务使用。自研的话最快也得3个月或者半年才能完成。

2）产品使用

后期的业务发展复杂化，个性化，当前CDP平台不能满足的话，那么此时产品的核心问题就是它的拓展性和兼容性。采购的产品能快速搭建使用，但是采购的产品都是由供应商把控，他的后期扩展性和兼容性相对自研会受到限制。

所以最好的方式是自研加采购。前期先模块化采购，采购核心功能，快速构建，后期自研扩展，形成共建的方式。

2. 能力扩展

新能源行业火爆，大家把重心在产品定义、智能座舱、自动驾驶，这些模块。虽然说CDP在整个互联网或者零售行业的一些营销场景，已经是很成熟的产品了，但是在智能驾驶、智能座舱的这个领域还属于一个比较初级的阶段，还是需要去探索的。

3. 数据安全及隐私保护

随着企业数字化发展，数据安全越来越重要。CDP中有很多用户的敏感数据，所以在前期建设时需要考虑到用户数据隐私保护。很多时候需要合规部门去介入，梳理各链路用户敏感数据，通过工具规避敏感数据泄露。不仅是CDP平台，底层的数仓大数据平台各层级数据也需要存在合规性，规避敏感数据。