数字体验平台（DXP）在全球市场中正以惊人的速度增长，成为企业数字化转型的关键工具。然而，在国内，尽管市场需求旺盛，DXP 的普及程度却远不及预期。本文深入探讨了 DXP 的定义、市场规模以及国内外的主要参与者，分析了其在中国面临的机遇与挑战。

什么是 DXP数字体验平台？

DXP 即数字体验平台(Digital Experience Platform)，著名的 IT 咨询平台 Gartner 将 DXP 定义为： 数字体验平台DXP是一组集成的核心技术，支持情境化数字体验的组成、管理、交付和优化。 这些工具提供了一种有意义的方法，既能通过创建的内容与用户沟通，又能通过收集的数据了解用户的需求。 它们还可以协助管理复杂组织的数字资产，确保所有系统协调运行。

类比于 OA 系统、CRM 系统，DXP 也是企业数字化转型不可或取的一环，承载着企业对内对外多场景的体验输出，这里讲的“体验”，可以是网站、客户中心、营销落地页、活动海报、学习系统、在线社区、APP 小程序等应用的集中表述。

DXP 数字体验平台市场规模

DXP数字体验平台市场规模近年来持续增长，主要受到企业对数字化转型和客户体验提升的需求推动。根据市场研究机构的报告，预计到2025年，DXP市场规模将达到数百亿美元，年复合增长率在20%以上。

国内外 DXP 平台相关参与者

DXP 成为一个热门赛道，参与者众多，竞争激烈。其中包括 IBM、Adobe、Oracle、Salesforce等头部知名 SaaS 软件厂商，国内则有注重知识协同的飞书、语雀、WPS，注重数字内容管理的爱设计、特赞，以及一站式数字内容体验平台Baklib等。

就单拿 Adobe Experience Cloud 来举例，Adobe 的 DXP 具备一站式、一体化的全平台支撑能力，支持企业无论是电商，还是数字化品牌传播，从内容创意生产、网站建设，到商业、分析，广告、活动等等，系列产品组合多达多达 20+个。

从 Adobe 公布的 2024 年财务目标可以看出，DXP SaaS订阅收入预计达 48 亿美元，DXP 项目服务收入预计达 53.75 亿美元。可谓是非常的厉害了，而且明显我们发现订阅付费以及跟项目服务持平，可见DXP SaaS在国外的采购率相当的高。

中国 DXP 所面临的机遇和挑战

个性化数字体验需求不断增长推动中国企业收入增长，预计到 2033 年，中国数字体验平台 (DXP) 行业的价值将达到 26.538 亿美元。预测期内，该行业的复合年增长率将达到 15.1%。

后疫情时代，经济下行将会是一个长周期事件，全球品牌正在将广告资源从第三方转移到内部（19%），并在团队之间调动人员以满足新需求（47%）。约 30% 的品牌正在将预算从线索获取转移到客户保留，45% 的品牌正在调整其内容以适应新情况。

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机遇

数字化转型：企业越来越重视数字化转型，以提升客户体验和运营效率；其中 DXP 可改进企业的用户（员工）的参与度、客户在线服务的满意度、品牌的线上知名度和企业数字化成熟度，这些指标越来越得到企业的重视。

多渠道整合：DXP能够帮助企业整合多个数字渠道，提供一致的客户体验。AI 驱动的个性化兴起，以及 IoT 和多渠道体验的增长，移动端的普及，都要求企业必须具备响应多终端、多场景的数字体验能力。

技术的进步：技术的进步（特别是 AI 的加持）是 DXP 发展的催化剂，通过整合这些先进的金属，组织可以为消费者提供工具吸引力和个性化的数字体验。

相比国外 DXP 的如火如荼，国内还鲜有人知晓 DXP 的魔力，原因主要是大部分企业的数字化还是从单一部门发起的，而不是成为企业的战略目标来统筹规划，如果企业站在战略层面去思考数字化转型，则 DXP 将首当其冲成为必选项。尽管 Baklib针对国内 2B 企业做了许多本土化功能适配，取得了快速的发展，但仍然需要长期的坚持和布道。

挑战

企业数字化的碎片化和整合的挑战：将各种系统、遗留应用程序和第三方工具整合到统一的 DXP 框架中的过程可能非常复杂，并且对资源要求很高。对于已经拥有基础设施的组织来说，这一障碍尤其明显，这使得顺利迁移到全面的 DXP 解决方案的过程变得复杂。

应对数字化实施和采用的复杂性：组织在尝试以无缝方式将 DXP 集成到其预先存在的基础设施中时，尤其是在面对遗留系统和各种技术平台时，经常面临挑战。此外，还需要对团队进行全面培训和技能发展，以优化 DXP 的潜力，从而加剧了复杂性。

但是，全球企业越来越意识到数字体验在培养消费者参与度、提高品牌忠诚度和保持竞争优势方面的重要性，预计将推动对全面 DXP 的需求大幅增长。数字体验平台市场将经历一个有弹性和不断变化的轨迹，其特点是不断的进步和持续的扩张。人工智能、机器学习和数据分析等尖端技术的结合将进一步推动 DXP 的进步，这将促进更复杂的个性化和预测功能的开发。