DMP与CDP:哪个技术平台将赢得营销战?

来源:创略科技 时间: 2019-08-02

 

就在上个月,Salesforce正式公布了其第一个客户数据平台(CDP)。

 

这一举措与包括Adobe、IBM和Oracle在内的营销技术公司脚步一致,都推出了自己的“CDP”版本。最初,这个类别充满了标注标签管理的供应商和最优秀的新兴企业,事实上,企业Martech玩家现在正在认真采用CDP平台,这就是CDP存在的理由

 

当然,《CMO状况》(State of the CMO)研究表明,CDP越来越受欢迎,16%的受访者表示计划在未来12个月内购买CDP。

 

这就提出了一个大问题:对于长期存在的数据管理平台(DMP)来说,这意味着什么?这些平台会继续共存,还是CDP会取代DMP?

 

Salesforce本身是DMP的支持者,2016年曾斥资约7亿美元收购了领先的DMP企业Krux。在宣布CDP的时候,前Krux A/NZ的领导者,现在是Salesforce负责数据与受众副总裁助理Jo Gaines告诉《CMO》,这个决定是为了适应不断变化的客户

 

JoGaines 表示,“在DMP的早期,它主要是帮助客户管理广告投放频次,了解他们的钱花在了哪里,以及受众对广告的看法。现在,演变为要求在一个地方访问客户的所有数据。”

 

这不是创造你必须购买的东西,而是把你所有的东西连接起来,然后把它们拼接在一起。这里有一个简单的方法,使用一个身份来连接所有渠道。

 

挖掘与创新

 

简而言之,CDP创建持续且统一的客户数据库,可以提取不同的数据源,尤其是第一方数据以便呈现并实施一个统一的客户画像。CDP最早是由Raab Associates的创始人兼校长David Raab(戴维•拉布)在2013年创造的,他后来成立了一个CDP机构来监督其发展。

 

ForresterB2C营销高级分析师王晓峰(Xiaofeng Wang)表示,CDP是一个日益受到关注的热门术语。然而,王晓峰认为CDP既不成熟又不如大家想象中的那么具有颠覆性。

 

王晓峰告诉CMO:“大多数的噪音来自于那些为了营销利益来挖掘而非构建这一类别的供应商。CDP缺乏真正的市场需求,Forrester收到的关于CDP的询问中,只有15%来自营销人员。”

 

“事实上,CDP是一个松散定义的类别,而且还处于早期阶段。” 正是基于这个原因,王晓峰认为CDP不会很快取代DMP或任何现有的营销技术,因为产品功能还处于萌芽阶段。“今天的CDP缺乏与现有解决方案的功能对等性。早期的CDP使用者提供的反馈意见多为无效或不如预期。“ 

 

CDP与DMP:技术能力对比

 

那么,DMP能提供什么CDP不能实现的功能,反之亦然。王晓峰指出,首先CDP只覆盖现有客户的洞察,而DMP则被积极地用于针对未知潜在客户。这一基本区别被描述为个人身份信息(personally identification information,简写为PII)与非个人身份信息,或已知客户与未知客户。CDP存储个人身份信息数据,DMP只存储匿名数据。

 

王晓峰表示,CDP提供了一种精简且一致的方法来收集、连接和激活第一方的营销数据,但没有那么多第二和第三方的数据。DMP则可以处理这三种数据。

 

然而,CDP和DMP在为市场营销人员服务的使用案例中有一些重叠。这些包括受众分析、目标定位、营销个性化和一些跨渠道活动管理功能。

 

 

CDP并不包括程序化媒介购买,而这是DMP的关键使用案例之一。DMP的另外两个主要使用案例是跨数字渠道的跨渠道营销执行,以及数字营销中的数据驱动决策。

 

根据Raab的研究,DMP和CDP经常被混淆,但它们实际上大相径庭。 

 

Raab认为,“DMP主要用于在线广告的受众管理,主要处理的是匿名数据,是很快就会陈旧的cookies,而且通常会利用不是广告主自己收集的第三方数据。如果DMP支持对程序化广告进行实时竞价,还需要约30毫秒的时间来快速地返回数据。DMP设计和技术针对这些任务进行了优化,包括存储相对简单的数据。“

 

这是通过一组标签来完成的,这些标签包括诸如“男性”或“未婚”等个人属性。DMP还可以处理大量的ID以实现快速访问。

 

另一方面,CDP针对不同的需求进行优化。它们主要存储第一方数据和个人身份信息,如姓名,地址和电话号码等。但它们存储了更多的细节,例如网页浏览历史,CDP会无限期地保留这些数据。 

 

Raab表示,“CDP确实具有实时功能,但与DMP属于不同的类型。CDP返回的数据更多,有时还有预测模型分数或推荐值,所以会更慢,响应时间以秒为单位,而不是毫秒,这需要采用不同于DMP的技术方法。

 

事实上,Raab已经建立了一个识别CDP的五点清单。清单包括:从各个渠道收集数据;保留完整的细节;无限期地存储数据;构建统一的客户画像;与外部任一系统共享数据。

 

 

将CDP与DMP进行功能对比,你会立即发现DMP在每个方面都有一定程度的不足,除了数据共享。

 

这就是为什么Raab预计CDP与DMP之间会有一个清晰的长期界限。

 

CDP将客户资料数据提供给DMP,DMP将广告曝光和响应数据反馈给DMP是非常常见的。DMP更擅长于与广告生态系统的其他部分整合,有些还扩展到了广告活动管理和分析领域。CDP则更善于收集所有类型的数据,在不丢失细节的情况下存储数据,并根据不同的系统、不同的格式来使用数据,例如预测模型构建、活动管理、网站个性化和跨渠道归因。

 

 

系统之间的技术差异使得一种产品很难将两者的功能结合起来。虽然这并非不可能,但是任何声称要这么做的人都应该仔细研究,以了解目前的实际功能。

 

正如IDC营销技术分析师Gerry Murray所说,CDP和DMP之间的区别在于数据,用例和工作负载。

 

GerryMurray告诉《CMO》,“DMP通常会处理有关广告点击和网络访问的匿名数据,并运用数据主要提升数字领域的各种跨渠道的营销效果。”

 

CDP主要(但不完全)是关于使用个人身份信息处理第一方数据,同时对包括电子邮件、文本和广告在内的各种渠道进行复杂的细分。从其他系统摄取和存储数据,以减少交互和分析之间的滞后时间。

 

Murray相当有信心,作为拥有庞大数据库、海量流量和庞大媒体支出的品牌解决方案,DMP将继续留在martech生态系统中。

 

他表示,“CDP更有可能成为大型企业数据集成工作的基础,或至少是其中不可或缺的一部分,特别是那些希望提升分析并准备充分利用机器学习和AI的品牌。就大多数AI项目而言,数据准备往往消耗了最多的时间,而且由于数据准备通常是一项繁重的工作,在大型企业中可能需要一年或更长时间,因此对先行者来说有明显的优势。”

 

Raab同意,DMP的第一方数据仍主要用于拥有大量客户和大量媒体支出的大型企业。需要触达非客户的小公司可以访问具有第三方数据的DMP。这些DMP可能由广告交易平台或媒介公司主导。

 

然而,困惑仍然存在。Raab将此归结于DMP有时被过度销售,成为主要在欧洲和美国的管理所有客户数据的完整解决方案。

 

他说:“过度销售DMP的结果是导致对DMP的幻想破灭,这掩盖了DMP为广告受众管理的价值。一些DMP供应商试图重新定位为CDP,以逃避DMP的不好名声。由于技术的限制,这很难,从设计DMP到设计CDP需要大量新的工程。

 

Raab说,尽管如此,一些DMP已经在一定程度上朝着这个方向发展,例如通过添加安全管理个人身份信息(PII)所需的功能。为了避免隐私问题,DMP通常将个人身份信息排除在外。

 

他补充道:“但这只是一个功能,本身并没有为DMP提供CDP所需的能力。”

 

DMP创新

 

在DMP创新方面,王晓峰指出,基于AI应用的不断增加,应该通过高级分析进一步释放数据的力量。他指出:“领先的DMP正积极投资于机器学习和数据科学,以提高预测分析等能力。”

 

Raab认为,通过在一组画像中,例如当前客户与其他的非客户中进行相似性匹配,AI可以帮助DMP更好地定位目标受众。

 

DMP还可以通过发现当前活动反应良好或不好的部分,适当调整目标标准,来支持活动优化。

 

Murray表示,“由于广告堆栈基本上是自动化的,因此人工智能现在可以帮助实施细微的竞价策略、精细的受众细分、动态内容优化、自动内容标签、持续测试和优化等方面提高效率。而人工智能在CDP方面增加了相似的价值,因此从长远来看,人工智能本身并不是一个关键的区分因素。”

 

Murray总结道,无论DMP与CDP的发展轨迹如何,很明显该行业正在进入一个需要集成数据基础架构的未来,其中的组件针对特定工作负载和用例进行了优化。许多大型组织将需要DMP、CDP、主数据管理(master data management)、流分析(streaming analytics)等,来处理不同用例和应用于客户记录不同部分的管理策略,所需要的各种数据和容量。

 

“我不期望一个平台可以做任何事情。我认为这在技术或实践上都是不理想的,因为不同的团队和他们的预算仍将决定哪些解决方案用于哪些数据集合。“  

 

 

原文作者: NADIA CAMERON

原文标题:DMP versus CDP: Which tech platform will win the marketing war?

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