客户数据平台(CDP) 帮助企业汇总和分析来自多个渠道的客户数据。随着品牌通过各种接触点与消费者互动，CDP 会清理和统一数据以构建更完整的客户档案。
但真正全面地了解用户行为仍然是
项挑战随着我们超越业务流程 手机号码数据 自动化（数字化转型 1.0），并深入研究人工智能、机器学习和物联网 (IoT) 等新兴技术，CDP 并不总是能达到预期。
尽管承诺构建单一客户视图，但大多数 CDP 无法处理与新一波数字化转型（许多人称之为 DT 或 DX 2.0）相关的高速、大容量分析。因此，业务目标和客户体验都会受到影响。
继续阅读，了解 CDP 的不足之处，以及如何将您现有的 CDP 与实时客户情报相结合，帮助您进入现代数字经济。
广告技术品牌在 DX 2.0 经济中需要什么
正如我们提到的，CDP 是帮助企业收集和存 真正的休息可以让 储客户信 缺陷及其解决方法 息的平台。它们丰富了客户资料，以便更好地进行细分和个性化。
但在 DX 2.0 经济中，CDP 很难满足广告技术品牌的需求：
1. 跨媒体测量
广告技术品牌希望了解客户曝光度并跟踪所有渠道的用户活动，最终目标是从广告投入中获得最大收益。在优化广告覆盖率、频率以及最终的投资回报率之前，跨媒体衡量至关重要。
例如，假设根据测试，您知道目标受众需要看到您的广告至少三次才能引发转化。您如何确保您的营销活动在多个渠道上达到这一覆盖率和频率？您如何才能做到这一点，而不会轰炸用户或在无法转化的平台上花费过多？
理论上，CDP 应该通过快速简便的全渠道数 西班牙比特币数据库 据跟踪来支持跨媒体测量。它应该结合数据源来创建个性化、一致的客户旅程，甚至跨越多个接触点和时间线。通过跨渠道的单一视图，广告技术营销人员可以更好地优化营销目标并避免广告支出过高。
2. 统一的客户360°视图
如果没有单一客户视图 (SCV)，您可能会对受众的实际需求或潜在客户产生误解。因此，品牌需要一种解决方案，能够根据行为、兴趣和购买历史等洞察，将收集到的用户数据处理成单一、统一的视图。
CDP 应整合客户与品牌的所有互动形式（包括销售、营销、支持或交易），以便统一了解客户行为。然而，尽管品牌需要更好地服务客户并提供更加个性化的体验，但 CDP 并不能保证这一点。
3. 超个性化
市场的发展已经远远超出了近期典型的个性化策略。现在 缺陷及其解决方法 的问题是通过超个性化来满足客户的独特偏好。
例如假设某位用户在周六下午
花了 15 分钟浏览网站寻找橄榄绿色鞋子，然后没有购买就离开了。个性化可能表现为向用户发送一封电子邮件，在主题行中添加他们的名字，并鼓励他们返回网站购物。
超个性化则更进一步——可能更像是在 30 到 60 分钟内发送电子邮件或应用通知，宣传橄榄绿鞋子的折扣。超个性化还使用人工智能和实时数据来满足特定需求并传递精细化的信息。这不是 CDP 所具备的能力。
4. 预测客户分析
以客户为中心的团队需要能够采用机器学习从客户数据生成预测模型的 CDP。预测客户分析使用现有数据来帮助广告商和发布商更好地将广告活动定位到合适的受众。
例如如果您从事专注于体育游戏
和娱乐的广告技术，您可能希望在足球大型比赛（如超级碗）之前和之后及时推广内容和广告。预测性客户分析可以根据客户过去与相关文章和广告的互动情况以及人口统计数据、在线行为和过去的购买情况，帮助确定哪些客户最有可能与这些广告和内容互动。
但是，由于 CDP 目前功能有限，这些用例都无法完全实现，我们将在下文中深入探讨。
CDP 在 DX 2.0 时代落后的 5 个方面
尽管 CDP 有其优势，但它们是为不同的时代而 缺陷及其解决方法 构建的，那时隐私还没有变得比以往任何时候都重要，第三方 cookie 也还没有消亡。简而言之，CDP 不是为满足 DX 2.0 世界中工具的需求和新功能而构建的。CDP 有几个关键的缺点：
1.实时分析
不幸的是，CDP 通常无法提供您在分析、迭代和处理用户数据时所需的完全控制。大多数 CDP 实施都无法提供跨第一方数据的全面或集成分析，也无法实时连接到多个数据源。在最好的情况下，您可能只能看到部分近乎实时的信息，从而导致每一秒、每一分钟、每小时都错失良机。换句话说，广告技术品牌无法获得优化其广告活动和广告支出所需的 360 度客户视图。
非实时数据会影响整个生命周期的客户体验并延迟决策。由于 CDP 缺乏实时分析来收集有关客户的数据，因此您会错过提高投资回报率的机会。您无法了解客户在浏览产品目录或购买时想要什么。如果没有这种即时可见性，您就无法使用适时的折扣来推动转化、追加销售机会或重新定位来弥补错失的销售。
2. 直接数据连接
直接数据连接是指直接插入各种数据源（如您公司的 CRM 或网站分析工具）来收集和处理客户数据，而不是依赖中介或第三方来访问。
直接数据连接可确保您的数据准确、最新且全面，帮助您更好地了解客户行为和偏好。所有这些都意味着根据从客户数据中获得的见解做出更快、更明智的决策。
虽然许多 CDP 提供了一些直接数据连接和集成功能，但它们在某些方面可能存在不足。例如，一些 CDP 的连接选项可能有限，或者无法与某些数据源集成 – 而且无法预测数据流动的速度或能否及时生成准确的见解。
此外，建立直接数据连接可能是一个复杂且耗时的过程，通常需要技术专业知识和资源。最后，一些公司可能更愿意使用第三方工具或中介来收集和处理他们的客户数据——这是 CDP 无法独立完成这项工作的另一个产物。
3. 临时探索
临时探索是广告技术公司保持敏捷、响应不断变化的市场条件并实时优化广告的关键。
例如，假设您正在为一个体育博彩和娱乐网站投放广告，同样针对对篮球疯狂三月感兴趣的用户。广告投放几周后，您注意到点击率 (CTR) 并不像您希望的那么高。通过使用临时探索深入研究数据，您发现之前点击过与获胜球队和高水平球员相关的广告的用户更有可能参与您的广告活动。有了这些信息，您可以调整广告活动以针对这一特定受众群体并提高点击率。
由于灵活性有限、数据源有限以及数据分析能力较差，CDP 在临时探索方面可能会有所欠缺。通常，CDP 中的临时探索需要大量的数据科学或编程专业知识，以至于对于需要它的营销团队来说毫无用处。
4. 隐私设计架构
如今，消费者和政府比以往任何时候都更需要以客户为导向的企业提供更高级别的安全性和隐私性。当涉及到客户数据时， 您绝对不能忽视隐私控制和合规性。
不幸的是，大多数 CDP 架构在构建时都没有考虑到隐私问题。将第一方数据连接到 CDP 会增加数据泄露的风险，因为数据会从客户环境之外转移到 CDP。这会带来一个问题，因为超个性化广告活动和实时定位等计划很容易与数据安全、数据控制和数据集成的某些方面发生冲突。
在选择 CDP 时，遵守不同国家和地区不断变化的数据隐私法规应该是首要考虑因素。
5. 成本和价值实现时间
在 DX 2.0 时代，您的广告和营销敏捷性必须跟上数字化发展的闪电速度。CDP 是您的 Martech 堆栈中必不可少的组成部分，但就其本身而言，它们无法让您充分发挥潜力。
CDP 的局限性（例如缺乏实时数据、设置复杂、数据可访问性有限、需要技术团队的帮助以及无法进行自发探索）都会对您的成本和洞察时间产生负面影响。更不用说 CDP 可能很昂贵，而且随着品牌要求的每次添加、功能或更多集成，成本可能会增加。