SAS软件-什么是客户数据平台？

客户数据平台这一概念由 CDP 研究所的 David Raab 于 2016 年正式定义，指“能够创建可供其他系统访问的、持久且统一的客户数据库的套装软件”。

早期的客户数据平台具备四项基本特征：从多个来源摄取数据、管理身份信息、划分受众群体以及向其他系统提供数据。其初始价值在于为营销人员提供基于一方客户数据的统一、跨渠道视图，并通过数据供给简化实时客户互动的部署流程。

然而，随着个性化需求压力加剧及技术环境日趋复杂，客户数据平台的功能边界正在扩展，传统客户数据平台与综合性多渠道营销套件之间的界限逐渐模糊。

SAS 是否拥有客户数据平台？

是的，SAS® Customer Intelligence 360 在其数据驱动的客户互动平台中内置了综合性的客户数据平台。该方案超越了传统客户数据平台的范畴，通过嵌入式预测营销分析、覆盖入站与出站渠道的上下文客户互动，以及针对每位客户旅程定制的体验，提供更深入的客户理解。

客户数据平台需求背后的驱动因素

当前营销领域环境复杂且客户期望较高。企业若能在实时场景下跨越渠道与设备提供具备信任感的个性化沟通，则有助于赢得客户忠诚。但营销人员面临着碎片化的营销技术供应商环境，市场上现有超过 200 家不同的客户数据平台供应商，整合分散数据并快速采取行动变得愈发困难。

根据 SAS 赞助的《哈佛商业评论分析服务》调查，91% 的受访者表示客户信任对组织成功极其重要。实现客户信任带来的主要收益包括提高品牌声誉、增强客户互动、改善客户忠诚度以及扩大客户优势。

然而，构成客户信任威胁的因素多集中于客户沟通与数据访问层面，具体包括：响应客户需求变化的滞后、跨渠道信息不一致、内容与客户需求不匹配、客户服务不足以及客户数据孤岛。

关于客户数据平台需知的关键点

尽管客户数据平台市场增长迅速（据 Custom Market Insights 预测，到 2032 年增长率将达 33.2%），但市场也存在一定混淆。供应商背景各异，从标签管理、数字监测到广告活动管理均有涉足，另有部分“纯业务”供应商提供类似强化版主数据管理的独立数据库功能。Forrester 分析师指出，该领域仍存在功能成熟度不足、产品营销信息模糊及实施结果不及预期等问题。

营销技术分析师群体中逐渐形成一种观点：客户数据平台的功能可能不足以作为独立技术方案长期存在，未来或将融入大型企业营销套件（如多渠道营销或实时交互引擎）成为标准组件。Gartner 预测，到 2028 年数据管理市场将融合为统一的数据生态系统。

传统客户数据平台可能存在的三个短板：

1. 既有数据基础设施的同步成本：对于已拥有成熟数据架构的组织，将全部客户数据导入客户数据平台可能产生显著的执行与同步开销，即“提取与转移”问题。部分方案支持在不物理移动数据的情况下提供身份管理、细分与数据供给能力。

2. 分析驱动的数据启动能力：传统客户数据平台的分群多基于规则，当涉及算法型细分、实时决策或次优建议执行时，其能力可能受限。若需求超出基础功能，宜考虑企业级营销套件这类专为广泛旅程编排与分析活动设计的工具。

3. 集成与营销技术功能重复：许多大型营销云通过收购而非原生设计构建，导致数据需在各云或收购产品间复制，集成薄弱。这会推高成本并影响实时更新等执行效率。采用嵌入式客户数据平台的方案有助于缓解此问题。

面向未来的客户数据平台应具备哪些能力？——以 SAS Customer Intelligence 360 为例

• 可组合性：通过按需启动数据，削减重复与同步成本，并支持直接从云数据存储启动数据，避免全量迁移到独立客户数据平台数据库。

• 实时数字事件：鉴于消费者使用多设备与渠道且期望即时响应，捕获实时事件并据此采取行动（如决策、触发）极其重要。方案需提供可定制的事件采集能力，并具备对隐私个人身份信息的识别与保护机制。

• 人工智能驱动的旅程编排：通过人工智能支持的全渠道适时旅程编排，结合综合分析、次优建议与实时决策，缩短从洞察到行动的周期。

• 延展的客户体验活动：客户体验管理不限于营销部门。完整的旅程管理需涵盖欺诈定价、信贷与催收等所有面向及影响客户的职能。将客户数据平台能力延伸到营销之外，并集成实时决策引擎，对当前及未来的客户体验具有重要意义。