CDP是Martech的關(guān)鍵底座，營銷科技是產(chǎn)品+技術(shù)+運營服務(wù)的整合，交付的不只是一個純系統(tǒng)的產(chǎn)品，更需要讓營銷部門感受到價值，那這樣的數(shù)據(jù)底座一定必須做得很重嗎？

創(chuàng)略科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁楊辰韻受北拓資本「數(shù)字科技百日談」邀請，從產(chǎn)品PMF和規(guī)模化GTM的角度，如何看待CDP的輕重問題。

以下內(nèi)容為訪談實錄：

主持人：CDP、DMP、MA、SCRM，它們之間的差別是什么？又比如說像做數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)分析的，這類公司跟創(chuàng)略的差別是什么？

楊辰韻：

在數(shù)據(jù)中臺類的公司，有一些底層的偏一些數(shù)據(jù)的治理，包括像數(shù)據(jù)血緣關(guān)系、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)一致性等等。這一塊更多的是偏IT相關(guān)，并不在具體的應用場景上有絕對的確定性。

在延展場景的時候會看到，營銷應該是一個離量化結(jié)果、客戶價值感知比較近的場景，會往營銷這邊延展。基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)做分析類的公司，在找第二曲線的時候，也有的會往營銷這樣的場景去做相應的延展。

另外一類是較為傳統(tǒng)的，以前本身做業(yè)務(wù)流程自動化的MA，SCRM或者是CRM等等的類別，以及公域的DSP、DMP的企業(yè)，在私域發(fā)展起來之后，業(yè)務(wù)向CDP方向延展。

從定義角度上來講，數(shù)據(jù)中臺更偏底層，更偏數(shù)據(jù)治理一些，CDP是當中B2C企業(yè)消費者客戶數(shù)據(jù)層面的，不涉及到其他的純IT或者非客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動的其他數(shù)據(jù)。

在公域的DMP、DSP主要是對公域廣告投放的效果提升，而CDP更多的是實時數(shù)據(jù)采集、對非實時的CRM、訂單管理系統(tǒng)的導入，基于oneID、標簽、畫像，最終支持私域營銷為主，也包含客戶洞察、客戶體驗管理、C2M，基于客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動的去做新品研發(fā)等場景。所以跟數(shù)據(jù)中臺類的，或者是營銷側(cè)的一些相應公司的切入點，定位還是有比較大的區(qū)別的。

主持人：在比較成熟的美國市場里，專注于做CDP甚至是做MarTech賽道，跟Adobe、Zoominfo、HubSpot這種偏應用層的公司來比，聲量不是很大，估值體量也較小，您怎么看待這樣的市場情況？

楊辰韻：

Zoominfo、HubSpot、Adobe這幾家公司，從細分市場來講肯定不算是直接與CDP相關(guān)，比如說Zoominfo，是我們還在硅谷的時候就會使用的B2B的獲客工具，特別是通過爬取相關(guān)線索，最終通過EDM去觸達客戶。這一塊，國內(nèi)的探跡、火眼云等等，對標的都是B2B新客戶獲取的這一端。HubSpot更多是偏CRM和傳統(tǒng)MA的部分。Adobe這個范疇就更大了。

我覺得不存在直接的相關(guān)性比較，當然在長期的延展過程當中，像我們提到的，包括我們自己的產(chǎn)品矩陣，從CDP作為一個數(shù)據(jù)樞紐，延展到包括新的數(shù)據(jù)源，比如說實時行為數(shù)據(jù)的埋點、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、基于自然語言處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的介入，再到剛剛提到的MA或者是其他場景的應用。

從長期而言，一家公司肯定不會由具體一個產(chǎn)品來定義，更多是會從一個點來切入，而后逐步延展出整體的產(chǎn)品矩陣。

主持人：從應用出發(fā)和從我們這種從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，哪種公司最終會形成更大的體量，或者是跑到行業(yè)No.1的公司，哪一種路徑更優(yōu)？是做應用的，例如MA、SCRM這種，還是以CDP出身的這種公司？

楊辰韻：

我覺得MA、SCRM和CDP并不是對立的關(guān)系。從時間上來講，MA、SCRM是更早時代的產(chǎn)物，是零幾年在美國出來的流程自動化的產(chǎn)物，再到開始做基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)CDP來做數(shù)據(jù)樞紐的應用。首先這兩者并不是一個對立的關(guān)系，而是上下游、一家公司，或者是我們自己的產(chǎn)品矩陣當中都涵蓋的部分。

第二，跑出來的前提一定是想清楚，PMF最終商業(yè)的本質(zhì)是一定要為客戶創(chuàng)造價值。在我們講拓展性、成長速度之前，真正將PMF這一塊想清楚的創(chuàng)業(yè)公司并沒有那么多。換句話說，無論是CDP或者是其他的模塊，很多企業(yè)并沒有想清楚為什么我們要把產(chǎn)品推給客戶？換句話說，沒有想清楚PMF的情況下，合作的必然不好，或者不會讓客戶最終創(chuàng)造真正意義上的業(yè)務(wù)場景價值。而且在想清楚之前，就開始規(guī)模化的復制，這是我們認為最需要避免的一種情況。

所以回到剛剛說的那個點，在MarTech層面上來講，首先你一定要讓客戶在具體營銷場景上，可以感知到價值提升，為客戶創(chuàng)造KPI提升的回報。無論你是從哪一個模塊切入，最終的目標一定是一致的。

在這個基礎(chǔ)上，MarTech不僅是這幾個模塊的組合，還提供了產(chǎn)品層面的技術(shù)和性能。因為有的場景是脫離于CDP或者是單一模塊，如MA無法解決的。舉個例子，如果是億級別的客戶數(shù)量，營銷短信是一分鐘內(nèi)發(fā)送，還是五分鐘還是五天，這極為考量數(shù)據(jù)處理能力，需要在數(shù)據(jù)源的層面上就予以解決。還有實時性、數(shù)據(jù)孤島的問題在應用層面是非常關(guān)鍵的，基于CDP解決這些問題不需要寫代碼，使營銷部門可以不依賴于IT部門，實現(xiàn)個性化和實時營銷。

所以歸根到底，對PMF來說，產(chǎn)品、技術(shù)和能夠讓客戶真正用起來都是必要的。

有一些偏純技術(shù)背景或數(shù)據(jù)中臺類型的公司，在并沒有完全理解營銷場景的情況下，將自己定位成CDP。但在實操下來，沒有相應Engagement的觸達環(huán)節(jié)，這更像一種數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)。在這個情況下，甚至還做以純定制化的形式，低毛利、低人效的去做項目。

商業(yè)的本質(zhì)和基礎(chǔ)在于選擇什么樣的客戶合作，以及能為客戶創(chuàng)造什么樣的價值。在這個基礎(chǔ)上，再考慮GTM的事情，或者是怎么規(guī)模化的事情。

在這個過程當中有一個很關(guān)鍵的點，到底是做定制化程度非常高的數(shù)千萬級別的純解決方案？或者做百萬級別的KA？還是十萬級別就可以合作起來？換句話說，我們最擔心的情況是如果只能做超大客戶，產(chǎn)品定力不足就很容易做成純定制化的，導致毛利和人效特別低，在這樣的情況下追求規(guī)模是沒有意義的。

當然行業(yè)頭部客戶解決方案的沉淀是非常重要的，可以去覆蓋更多的腰部或者是中小企業(yè)。但是在這個當中，要考慮scalability的問題，當你合作了第一個客戶，第三個客戶，或者是第五個客戶的時候，能否為最終100個客戶降低邊際成本，讓產(chǎn)品和服務(wù)提供的更加標準化，這是發(fā)展快慢的關(guān)鍵。

從另一個角度出發(fā)，純做中小客戶的公司，如果第一曲線天花板不夠高，有可能幾千萬就很難做上去，所以我們認為大客的能力依然很關(guān)鍵。但是長期來看，如果說我們的目標是在百億級別、千億級別，要具備標品的能力，以及通過PLG、MLG去持續(xù)覆蓋更多的客戶。像剛剛提到的HubSpot，CRM的部分先免費的讓你先用起來，或者是有一個能夠輕量級切入客戶的鉤子，然后再去延展第一個場景、第二個場景、第三個場景。

一家公司未來能持續(xù)發(fā)展，需要有一個金字塔型的客戶基礎(chǔ)，以及可以服務(wù)到輕量級客群單點場景的產(chǎn)品矩陣。同時在客戶有預算的情況下，也可以通過盡可能標準化的產(chǎn)品和服務(wù)去服務(wù)到數(shù)百萬級別或者是千萬級別的大客戶。

主持人：因為我們今天的主題也提到了營銷科技是產(chǎn)品+技術(shù)+運營服務(wù)。我很好奇的是我們是怎么實現(xiàn)前述這些客戶的運營服務(wù)的？與傳統(tǒng)意義上的客戶成功CSM之間有什么樣的區(qū)別？

楊辰韻：

怎么通過CDP的產(chǎn)品交付和運營，讓客戶在場景上感知到KPI的提升，這里面核心有幾個點：

第一，基于標準化產(chǎn)品的成熟度，我們在投入層面和成熟度上是領(lǐng)先的。在這個當中，標品能夠滿足客戶相應的需求，即便是幾百萬量級的客戶，我們也可以直接按照純標品去做相應的交付。產(chǎn)品側(cè)的成熟度，最終客戶只需通過實施過程當中的簡單配置，就可以很好地使用。本質(zhì)上是在業(yè)務(wù)部門不需要動代碼的情況下，提升用戶使用的友好度。

第二，在實施過程當中的效率和速度，能夠快速讓客戶把這個系統(tǒng)和產(chǎn)品用起來。

第三，在垂直行業(yè)里面沉淀下來標簽體系、分析指標維度和模型場景。我們從售前到交付實施的過程當中，通過解決方案側(cè)的調(diào)研與梳理，幫助客戶梳理清楚現(xiàn)在關(guān)鍵需要去實現(xiàn)的場景，以及目前數(shù)據(jù)源的現(xiàn)狀。基于這樣的情況下，去盡可能快的走到業(yè)務(wù)場景，感知到價值。

在場景上，可以將行業(yè)經(jīng)驗預置成行業(yè)云的標簽體系等，讓客戶可以在最開始的時候就運用已經(jīng)沉淀的行業(yè)方法論。并且在每個場景上，都有算法驅(qū)動的預測性營銷模型，不依賴于人的運營。例如，我們通過算法驅(qū)動而非人工設(shè)置的規(guī)則或者是經(jīng)驗規(guī)則去選擇營銷對象，更加快速、精準地實現(xiàn)營銷預測。

比如說在航空行業(yè)，我們的一個項目在CDP上線兩周以內(nèi)，幫助企業(yè)預測復購場景。1億的乘機人，3000多萬的會員，預測未來7-14天以內(nèi)，400條航線里面，消費者當中的哪一條會有復購的概率。在全量數(shù)據(jù)和字段特征導入的情況下，算法驅(qū)動去選擇相應的人群，遠遠超過客戶預期，兩周之內(nèi)就產(chǎn)生10倍以上的轉(zhuǎn)化率提升。客戶之前的7天轉(zhuǎn)化率在0.7%-0.1%，我們第一次測試就是14%，遠遠超過客戶預期和行業(yè)平均水平。但事實上這就是做CDP的目的，不僅純粹通過經(jīng)驗去選擇應該對哪些人以什么樣的形式觸達。在全量的，可能有上百個字段特征的情況下，由算法驅(qū)動去完成人群的選擇。

類似于這樣的在各個行業(yè)場景上，都沉淀下來一些算法驅(qū)動的去選擇人群的案例。我們最早從2018年幫助客戶打通數(shù)據(jù)之后，就不需去人工設(shè)置規(guī)則選擇人群，而是算法驅(qū)動選擇人群。在MA的部分，客戶可能三五年已經(jīng)創(chuàng)建了上萬個營銷活動，在什么條件下，CDP過來的人群在什么觸發(fā)的情況下，對什么觸點，什么渠道推送什么樣的內(nèi)容。長期來講，上萬個營銷策略可以被算法驅(qū)動和數(shù)據(jù)自驅(qū)的模型所取代。客戶只需要明確能接受的最低的KPI以及最少的投資回報率，剩下的AB測試交由算法和數(shù)據(jù)去完成。這是我們認為2.0和3.0做的，2.0是可以沉淀和融合到產(chǎn)品當中去的輔助決策，3.0可以數(shù)據(jù)自驅(qū)地、智能地去完成相關(guān)策略創(chuàng)建和營銷結(jié)果的實現(xiàn)。