1、基本概念
客户数据平台(Customer-Data-Platform)，简称CDP；通过采集多方客户数据(主体与线索)等，从而进行精准的客户分析和人群细分，进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。
业务面上看Cdp是客户管理流程上的一个节点，技术面上看是重度偏向数据分析的一个平台。
数据构成
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主体资料：多方客户（一方、三方、线下）数据汇集，基于唯一ID标识进行客户主体构建与行为数据映射，实现结构化的模型数据管理；
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行为线索：通过SDK埋点的方式，采集客户多种事件类型的行为数据，例如注册、登录、点击、浏览、购买等，作为客户跟进的核心线索；
不断的完善客户主体的数据，完善相关画像分析，然后通过相关行为采集，进行精准实时的跟进，例如新客的浏览行为，老客户的点击等，都有潜在需求的可能，在Cdp系统采集到这类线索之后，迅速对客户进行沟通跟进，进行精准高效的服务。
基础流程
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数据采集：客户主体即多端(Web、APP、小程序等)注册用户的汇集或者渠道拓展的录入，线索多来自埋点手段的采集；
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客户模型：基于唯一客户ID标识，构建客户的主体结构，业务模型等，收集与整合多个业务场景下的需求数据；
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数据分析：对于客户数据的基本分析能力，常见的分层细化，标签化管理，画像与报表分析等，以此精准的识别客户；
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营销运营：上述的一系列操作，皆是为了能够对客户进行精细化的运营，以此提高客户价值降低维护的时间和营销成本；
核心价值
流量背景下获取客户的成本是非常高的，所以获客之后的精细运营，避免大量流失就尤为重要，建立一批忠诚度高的客户是成本最低但价值最高的运营手段，而CDP系统就是为了支撑该策略的实现。
2、对比Crm系统
与客户管理概念相关联的系统有不少，例如常说的CRM、CDP、DMP等等，可以不过度纠结这些系统的概念，只需要整体上有认识即可，在大多数场景中可能都是高度聚合在一个系统中，只是通过权限进行划分控制。
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CDP：核心围绕客户数据的获取、管理、精细运营、营销等，促进客户产生交易行为；
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CRM：核心围绕客户交易环节，数据层面相对静态，主要在于交易流程的管理、记录、服务等；
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DMP：核心围绕标签化的数据管理平台，与CDP有部分牵扯和联系，基于标签透视客户群体；
系统平台的划分其本质是对业务流程节点的拆解，当业务复杂度较高时，这样有利于单个业务系统的快速迭代与扩展；在初期可能就一个管理系统，划分很多模块，以此降低开发和运维的成本；不同时期有不同的处理策略，对整个流程环节有清晰的认知才是应对业务多变的核心能力。
二、业务周期1、核心模块
客户主体
客户的基本档案信息，这类数据的最大特点就是变化的频率相对低，不易获取但是容易维护，除此之外相对完善的客户主体还包括：客户联系人、系统跟进人等模块；这样构成一个完整的客户主体档案。
线索事件
通过多个产品端和业务线，进行埋点采集数据，作为跟进客户的核心线索，可以精准触达用户的需求，例如新客注册、浏览点击、其背后都是需求的驱动，通过线索事件捕捉用户需求，进而进行跟进销售推广。
客户跟进
通过线索获取客户的潜在需求，进而进行快速跟进，明确客户的需求，不断维护客户的跟进记录，持续提供精准服务的能力，这里的跟进方式可以是多样的，例如电话、拜访、短信等。
维度分析
对于客户的分析是多个方面的，常用的手段中，人群细分、标签化管理、业务报表、综合维度评分、流失预警、周期模型等，细致化的客群分析是数据识别的核心手段，这样从技术层面对客户有一次价值评估，在不同业务场景下跟进相应的重点客群。
营销推广
通过对客群数据的分析，以及标签化体系的建立，这样就可以对客群进行精准式的推广和营销，例如：基于标签的智能营销，基于种子人群的客户获取，数据越精准，营销的成本就越低，回馈的价值就越高。
2、客户周期
Cdp平台背后的业务本质，即对客户生命周期的识别和管理，不同阶段下有相应策略与手段，例如常见的客户周期划分：
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新客：新注册的用户，需求不明朗；
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普通客户：有特定的需求，但是具备一些不确定性；
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会员：需求明确，同时具备确定性；
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超级客户：提供专人跟进，差异化服务；
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流失客户：持续跟进没有效果，多次唤醒失败；
不管是什么类型的客户，都存在一定流失的风险，当客户流失情况出现时，从业务侧提供流失原因分析，也要从技术侧反思，是不是流程周期上不够细致，流失风险识别不及时等。
围绕客户数据采集和业务模型的搭建，从而明确客户的周期，建设已有客群的精细化运营能力。
三、架构设计对于任何业务平台的建设，首先都是明确其背后需要解决的业务逻辑，然后对业务流程进行拆解，模块化管理和落地实现，当基本结构完善后，就是不断的迭代和优化：
客户增长
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数据采集：主要针对两个方面数据，主体资料持续完善，新数据与线索不断积累；
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渠道管理：数据采集来源的管理，不单是线上，还有线下，商务自拓等多个渠道；
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场景分析：不同场景下数据特点分析，识别高质量的采集环境，数据优先处理；
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质量监测：通过数据采集的维度，或者信息质量的识别，进行初始化过滤或者清洗；
客户档案
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主体数据：客户主体信息的完善，进而在各个业务环节使用，在结构上需要相对独立；
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线索事件：在不同业务节点采集到的线索数据，不同线索事件的背后是需求的挖掘；
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跟进管理：跟进人员分配，跟进结果反馈，基于结果分析客户的需求是否明确，价值高低；
客户分析
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细化分层：数据分层是基础能力，例如基于：客单价、交易次数、区域划分、业务价值等；
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标签识别：基于标签体系的客群管理，画像透视，在客户精准搜索和营销中十分关键；
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维度评分：综合评估客户的价值，例如常说的：活跃度、需求、购买力、数据完善度；
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周期模型：基于历史数据分析，阶段性评估客户所在的周期节点，进行策略化管理；
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流失预警：不同周期或者级别下的客户提供静默度分析，并提供预警信息，避免流失；
客户营销
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运营活动：在运营体系中，针对客群的特征，提供不同特点的活动，进行差异化的产品推广；
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营销策略：不同标签类别下的客户，进行差异化营销，或基于优质客群的共同特征营销；
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结果反馈：不管采用何种营销手段，对结果的反馈是至关重要的，以此验证优化营销策略；
基础能力
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数据存储：不同特点的数据采用相应的存储组件，在数据库选型上视野要开阔；
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搜索引擎：高度依赖数据的平台，对于搜索引擎建设极其重要，支撑多维度的数据查询；
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业务对接：例如Crm、DMP等系统对接，通常核心在数据层面，以及应用中的交互；
上述是针对Cdp平台业务流转去分析的，像一些系统基础功能，例如：权限控制、操作日志等没有多余的描述，实际上当数据体量不断膨胀时，会逐步引入大数据相关组件、规则引擎等技术来处理。
本文作者:知了一笑 来源:CIO之家的朋友们
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