数字化营销的最新趋势是什么？

数字化营销的最新趋势是什么？

谢邀，要说近年来数字化趋势，非私域流量莫属！关于私域流量的玩法，其他答案已经说得很清楚了。在这里，我想从数据的角度介绍一下关于私域流量的本质和重点。

当前环境下，企业的经营理念从以营收为核心，转变为以用户为核心，了解你的用户成了企业在竞争中脱颖而出的关键。而私域流量正是在这样的背景下产生的，毕竟当用户成为企业经营的核心，那么牢牢把握用户就成了竞争的关键。

私域流量不只是建立与用户的直接联系，更是掌握了用户的第一手数据。过去，传统行业往往只重视业务数据，而实际上业务数据只能占用户数据总量的 20% 左右。这代表着有 80% 的数据被忽略、被浪费了。用户行为数据之所重要，原因有二：首先是随着用户触点的增加，用户行为数据量急剧增加，其中所蕴藏的业务价值也越来越大。其次，基于用户行为数据能够还原用户的路径和意图，对用户进行标签、分群等分析工作，指导企业进行数据预测、提高用户触达和运营效率。

为了更加高效利用第一手用户数据，我们推荐有能力的企业构建 CDP。

作为新兴概念，每个人都在摸索并试图解释 CDP 是什么。然而解读 CDP 就有如盲人摸象，由于使用者通常只能看到 CDP 在某一应用场景上的一小部分功能，导致不同的人会得到不同结论。营销人员可能认为 CDP 就是用户标签和用户画像，产品经理可能认为 CDP 就是私有化部署的 UBA，数据分析师可能又有不同的想法。这些理解都没有错，但不全对，因为它们只是 CDP 的某种应用。

关于 CDP 的定义，我们不得不提到 David Raab ，他在 2013 年首次提出了 CDP 的概念，并将其定义为： CDP 的目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中，让企业各个部门都可以轻松使用。

作为数据聚合平台，与其他工具相结合是 CDP 的一大特征，CDP 能够结合数据分析、A/B 测试、营销自动化等众多工具，发挥更大的作用。据统计，在美国有 83.6% 的企业将 CDP 与数据分析相结合，有效整合多渠道数据，输出各部门所需的数据报表，为决策提供更为准确的数据依据；有 41.5% 的企业将 CDP 与营销自动化工具相结合，通过更深入的用户洞察开展数字化营销活动；还有 31.6% 的企业将 CDP 用于广告投放的管理与评估，通过监测用户全生命周期的数据表现，提升广告投放 ROI。

总的来说，CDP可以分成三种类型：

数据型 CDP

数据型 CDP 只具备 CDP 必须具备的核心组件，即唯一的用户 ID 数据。数据型 CDP 能够跨多个来源收集数据，并迅速将之存储在各个数据孤岛外的统一平台上，然后对数据进行整合、处理和打通，让每个用户都拥有唯一 ID 的同时提供完善的 360 度单一用户画像。数据型 CDP 仍然可以自动从脱机和联机源收集数据，无需任何手动输入，非常适合已经具备多个数据分析、营销自动化、CRM 等工具且有成熟解决方案，但希望获得单一用户视图的企业。

分析型 CDP

数据型 CDP 向前迈一步便是分析型 CDP。分析型 CDP 能提供更强大的数据可视化功能以及预定义的报告，帮助我们进一步分析所有数据并更好地了解用户行为。先进的数据可视化还能联通企业内各个部门，共享数据洞察。产品部门、市场部门、运营部门、销售部门等各部门都能充分分析和应用用户数据，为工作提供帮助。

分析型 CDP 还能提供预测功能，为用户即将发生的任何问题提供预警，并自动监视用户输入数据和用户偏好的任何变化。不仅如此，分析型 CDP 还包括某种类型的机器学习组件，以使我们能够实时地处理用户行为数据，从而更好地优化用户生命旅程。

综合型（数据+分析+营销）CDP

综合型 CDP 包含数据型 CDP 和分析型 CDP 的所有功能，此外，还具有跨渠道营销的功能，能够根据历史用户数据和用户行为预测，自动化为每个用户在每个渠道提供量身定制的内容推送或者营销活动。例如，我们可以先通过历史用户数据区分用户，为不同的用户个性化推荐产品、展示广告，然后再通过用户点击、购买等行为产生的实时数据进行用户行为预测，不断优化和调整策略来影响用户生命旅程中的用户行为，最终达到提升转化率、购买率等结果。

作为消费者，你一定能够感受到大量企业努力将用户引流到自己的 App。表面上，源自企业对于私域流量和直连用户（DTC）的重视。而本质上，是掌握第一手用户数据对于企业的价值之大，“迫使”企业必须这样选择。想要掌握第一手用户数据，搭建企业 CDP 是绕不过的步骤。

一个合格的CDP应当满足以下 4 大原则：

客户视角原则

通过统一数据，CDP 可以将属于一个人的多个标识符连接在一起。它可以告诉你多个网站访问是来自一个消费者还是多个。因此，如果 Web 端获取电子邮件地址和Cookie ID，并且呼叫中心获取相同的电子邮件和电话号码，CDP 将识别所有这些标识符属于同一个人。

数据统一原则

CDP 有能力快速对接企业内外部的各种数据源，包括广告投放、CRM、客服系统、网站、微信、App、大数据分析与 BI 等。只有数据流动起来，CDP 才能产生更大的价值。

系统开放原则

CDP 可以将数据应用到每个营销渠道，不仅限于广告，还包括呼叫中心、微信、短信等。真正的 CDP 可以与现有工具，例如营销自动化工具、BI 或者第三方数据集成工具等无缝结合。并且可以从这些系统中结构化输入，同时将输出推送给这些系统。通过这种方式，CDP 支持营销人员对策略管理、市场分析和商业智能的需求。

业务导向原则

业务人员可以自行决定需要什么数据源、如何对用户打标签、把数据传递到哪些平台等。CDP 应该极其易用，业务团队可以直接在 CDP 上进行操作，而不是依赖于数据部门。

CDP 的业务价值主要是以下三点：

● 多数据源集成、整合能力：在现代营销工作中，用户数据往往分散在多端、多触点，数据的类型也十分复杂。CDP 能够建立以用户为唯一视角的用户数据统一视图，对用户数据进行有效整合、处理和应用。

● 分析洞察及用户研究：基于统一视图完成用户洞察、用户细分、用户研究、产品渠道洞察、营销时机洞察等，并制定策略；

● 基于营销自动化的用户运营：用户分群、全渠道对接、营销活动管理、A/B 测试、活动策略、个性化推荐、营销风控策略、数据回流及效果分析来迭代营销活动效果。