团子888888
客户数据中台（CustomerDataPlatform，简称CDP）和DMP最主要的区别是数据收集的触点不同，以及在数据应用出口上有显著差异。DMP面向的人群最主要的是广告投放的受众，因此它会涵盖?量广告投放端的监播数据和广告交互行为数据。而CDP则主要面向与企业营销触点有更加深入交互的人群，例如来自CRM的数据以及潜在客户的相关数据。在数据应用上，DMP偏向于为各类广告投放提供人群数据供应，而CDP则偏向于在营销自动化、销售自动化和服务自动化等应用领域提供人群数据。不知道这样解释，你有没有理解，如果还不是很了解可以搜索创略科技的官网，上面有更多的实际应用详情。
吃得圆圆的
客户数据中台即为CDP（Customer Data Platform），是营销人员用来收集有关客户的所有可用数据并将其汇整到单个数据库的平台，该数据库与公司所使用的其他营销系统和平台集成在一起并易于访问。目前客户数据中台的概念已经普及到各个行业，威马、滴滴、MK、中国银行都在使用创略科技提供的服务，希望我的回答对您有帮助。
聪明的达人安
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文章转载自公众号「联否Linkflow（ID：linkflowtech）」
原文作者：Leonardo Federico
译文作者：卡罗
数字化浪潮中，企业已经学会利用数据驱动营销，根据数据做出决策 ，但大多数企业没有充分利用他们的数据。 企业在利用现代营销栈提升营销效率的同时，营销栈的结构却导致了大量的数据碎片。随着企业收集的数据越来越多，拼凑和管理这些数据变得越来越困难，更重要的是， 企业难以实时使用这些数据来创建更好的营销活动， 这意味着企业把钱留在桌上没赚。
客户数据中台（CDP）的出现，打破了现有的SaaS营销栈格局。 要了解现在，必须了解过去，今天，小编带大家了解，CDP是如何挑起时代重任的。
数字营销的起源：
传统CRM的诞生
早在1986年，当数字营销刚刚起步时，一家公司推出了联系人管理软件。这款软件旨在存储信息和管理客户联系信息， 所有操作均为手动。
7年后，也就是1993年，Tom Siebel认为可以将内部销售应用程序作为独立产品出售， Siebel就将此应用程序提炼出来，并将其与联系人管理解决方案软件相结合，于是有了第一个CRM。
直到4年后才出现了一个新的天才打破了CRM的行业格局。他的名字是Mark Benioff，他在1999年有幸 向商业世界介绍了第一个云端CRM。
在此之后， 云计算成了一种更具可扩展性和成本效益的方法， 让中小型企业能够根据非常具体的市场需求构建CRM，并在新的垂直细分市场中建立统治地位。
数字营销的发展时期：
营销自动化的诞生
2000年初，个人计算机的普及改变了用户做出决策的方式，而传统买卖双方关系再次发生了变化。 Mark Organ在已经非常拥挤的CRM行业看到了一个商机，并创立了最早期的营销自动化产品。 那是2003年，营销自动化刚刚诞生。
营销自动化是为营销人员打造的产品，它能够组织多渠道营销活动、细分受众群体和分发个性化内容， 营销自动化的出现让这些营销任务突然变得前所未有的轻松。
在此之后，不到几年的时间就看到下一代营销自动化平台纷纷涌现，如 Marketo、Pardot、ExactTarget、Autopilot、Hubspot等等。在此之后的几年内， 营销自动化已经成为整个数字营销领域的最大子集。
当然，正如我们今天所知，市场营销自动化存在局限性。具体体现在以下三方面：
数据利用率低
回到营销自动化刚刚诞生的早期时代，世界以网络为中心，现在情况完全不同了。与十年前相比， 现在的用户以更加复杂和多样的方式与数字产品进行交互。 正如上文所述，用户交互的复杂性和中间设备的增加，导致SaaS产品栈需要在具有特定需求的特定市场上垂直拓展。
具有特定功能产品的完美组合不仅节省成本，而且与传统的一体化解决方案相比可以确保更好的质量。
SaaS产品栈为公司提供了快速适应需求的灵活性， 但它们也是造成巨大数据碎片的原因，有价值的客户数据隐藏在这些断开连接的工具中。
数据是每家公司里许多部门成功的基石，营销也不例外。企业的SaaS产品栈越复杂，在不同工具上积累的客户数据就越多，企业就需要更多时间来重新组合零碎的客户拼图，以获得完整合理的画像。 这表示数据碎片将随SaaS的复杂性呈指数级增长。
黄色的是「个性化曲线」，即企业实际利用的数据量。可见，随着SaaS产品栈复杂性和数据碎片增加， 企业真正利用起来的数据几乎在同一个级别上，变化不大。 蓝色交叉部分就是「数据损失量」，也就是企业拥有但无法使用的数据。
营销「最佳实践」疲劳
Nathan Konty曾指出一个非常普遍的问题，战术「疲劳」存在于许多领域，如人类美学、口语、甚至电影，营销也不例外。随着观众更频繁地接触营销战术，战术的有效性就会逐渐消失，这种情况一直发生在广告中。
营销自动化中这种情况更加明显。 当每个公司的每个营销/产品团队，对每个行业都应用相同的「最佳实践」时，营销就逐渐失去了效率。 两位心理学家用下图解释了这种「疲劳」。
当我们正在处理绝对的新奇事物时，会感受到快乐。这种刺激的特征值被视为一个函数，上升到峰值（X1，特征值的最佳水平），然后逐渐会下降到幻灭阶段（X2）。 刺激的效果被认为与它的新颖性直接相关。 市场营销需要不断的创新模式来使刺激效果尽可能高，如下图所示。
PQL逐渐取代MQL模式
MQL（高质量营销线索）是对公司/产品感兴趣的潜在客户，这些客户已经准备好与销售进行互动。营销和销售部门对MQL的定义是非常一致。PQL（高质量产品线索）完全不同于传统的MQL模型。
MQL优先考虑用户的属性，即询问「这个联系人的电子邮件是什么？它是B2B还是B2C电子邮件？这个联系人在哪个公司工作？他在公司中扮演什么角色？」
而 PQL优先考虑用户的行为和产品采用水平，如「他试过产品吗？他先尝试了什么功能？」等。
换句话说，PQL模型所统计的是对产品感到满意的客户， 所以PQL模型面临的真正挑战是如何深度吸引目标用户。
但是，当涉及到产品指标数据时，传统的营销自动化平台无法直接获取这些数据，只能通过人工从产品后台采集。
营销自动化平台擅长「培育和提供个性化内容」，但在数据打通、获得首单并逐渐让新用户测试和尝试您的产品功能方面做得不好。
数字营销蓬勃时期：
CDP挑起时代重任
总结上文所述，扭曲的、错误的、偏颇的或不存在的数据，只会导致扭曲的、错误的、偏颇的或不存在的行为。
于是， CDP顺应时代而生。 首先，它与企业使用的每个SaaS产品栈无缝集成，成为获取数据的主要方式。另一方面，它具有先进的自动化功能，可实际运行营销策略。
CDP能做什么
为什么CDP会改变游戏规则
CDP将以三种重要方式填补当前的技术差距：
1. 最大程度降低数据丢失量
通过对接，CDP能够掌握SaaS工具的确切配置。因此，即使SaaS产品栈越来越复杂，数据碎片也不会增加，数据丢失减少，个性化曲线遵循的轨迹和红线十分相近。
2. 实现SaaS产品栈的可扩展性
相比之下，传统的集成供应商通常具有很高的转换成本，但CDP却能够用较低的成本让现代公司随着业务的发展随时改变SaaS产品栈。这使得公司可以非常快速地更改其团队使用的技术，同时不会丢失关键数据。
3. 解决营销策略疲劳
CDP能够处理用户在使用产品时拥有的无限数量的接触点和交互，当企业的营销栈变得更复杂时，企业反而可以通过更多渠道更轻松地创建不寻常的用户旅程。企业越了解客户，就越能提供难忘的体验。
当前企业面临的下一个重大挑战是，如何将越来越多的数据与对该数据采取行动的能力联系起来。CDP正在填补这一空白，因此如果企业担心数据丢失、战术疲劳、复杂性或可扩展性问题，请将CDP视为潜在的解决方案。
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