泛零售行业存在目标人群跨度大、商品特性各异、渠道种类丰富等特点，消费者营销与运营工作难度较高，企业级CDP平台可以充分支持零售品牌商与经销商基于消费者数据进行营销与运营，实现业务增长。
本报告以美妆行业为例，为零售企业落地CDP项目提供经验借鉴。
关键发现：
• CDP本质是消费者数据平台，先有数据才能有数据的业务价值变现。一个“好”的CDP，在数据层最重要的三个特征表现是：准（数据质量高）、省（越用越便宜）、快（业务响应快）；
• 为了支撑业务场景应用，CDP在应用层除了需要具备基于开发好的消费者特征标签完成人群圈选、并搭建自动化营销触达的能力以外，还需要具备支持BI平台、提供产品化算法以及服务下游业务系统的能力，以满足企业消费者业务四个子域的场景应用，即常规分析报表、商业数据洞察、分类精准营销与赋能下游业务系统。
解决方案建议：
企业建设CDP的关键成功要素有两点：
• 第一，数据部门需要打牢地基。CDP本质是消费者数据平台而不是单纯的业务系统，如何在接入多套数据源的前提下，聚合数据并高效支持前台业务应用，打牢数据基础是一个先决条件，包括数据的准确性、模型的复用性与对前台业务支持的时效性；
• 第二，业务部门需要小步快跑。在CDP的整体建设中，以敏捷开发、小步快跑的方式快速落地一些应用场景，然后不断扩展迭代，让业务部门有效参与到CDP项目的建设，往往更加有利于CDP平台的良性发展与业务价值的达成。
案例来源：云生，StartDT（奇点云、GrowingIO）资深业务分析专家
本文作者：沙丘社区分析师团队
01美妆行业市场现状
在整个泛零售业态中，美妆行业的市场竞争尤为激烈。在“人货场”三个维度上，美妆行业具有如下特征：
• 第一，人群跨度极大。按照金字塔结构来看，消费者大致可分为流量客群、品牌会员和塔尖人群。面向流量客群，主要采取相对传统的流量转化运营。升级为品牌会员后需要重点加强会员的品牌忠诚度和销售转化，以提升品牌整体的GMV。塔尖人群的特征则与奢侈品用户接近，品牌商重视塔尖人群的体验和忠诚，不允许以营销自动化等方式做触达，而需要洞察分析，为塔尖人员提供更好的服务。
• 第二，商品特性各异。美妆主要由彩妆、护肤、香水三个大类组成，消耗周期和消费者选购动机差异较大。香水相对来说是偶发性需求且消耗周期较长，彩妆有一定的消费者忠诚度和复购周期，护肤品的品牌忠诚度和复购率则更高。
• 第三，渠道种类丰富。传统品牌商常用的是线下分销及直销渠道，随着互联网的兴起，三方电商和直营电商逐渐占领更多市场。
在这样的背景下，美妆品牌商对消费者运营和营销活跃度的要求极高，强依赖于相关的消费者运营与营销工作。然而美妆品牌商存在供应商多、系统多、数据乱等问题，导致数据使用成本高、数据应用程度低。以三个大型美妆品牌为例：
D品牌是国际一线美妆品牌，各种消费者运营策略与通路已非常完善。因此，在消费者营销与运营过程中D品牌更重视数据应用，包括人群量化分析与分类营销等。但在大型活动中，由于事前分析与策略制定、事中监控与策略调整、事后量化复盘等环节的数据分析工作过重，导致相关活动的策略链路和准备周期往往过长，且需要投入大量时间和精力，因此也很难适用于Ad-Hoc模式的临时性营销需求。
I品牌同为国际一线品牌，但品牌调性更偏年轻化，营销活动频繁，消费者触点非常丰富，但数据应用程度低。为了提高活动ROI，I品牌通常在营销活动中仅触达高价值活跃客群，相对忽视塔腰与塔底人群，因而陷入了营销瓶颈，长此以往也使得品牌消费者正向流转结构的“水源”逐渐枯竭。
G品牌的标杆品类是护肤品。护肤品是美妆品类中客单价最高、复购相对规律的品类，因此，G品牌非常重视消费者忠诚度与复购率的提升。此前，G品牌外采国外算法供应商为其开发复购预测算法，以预测消费者未来一段时间之内的复购需求，投入100万+费用、耗时5个月时间，但实际效果较为有限。
人货场三个维度上的复杂程度以及消费者运营上存在的痛点，使得美妆行业更需要建设统一高效，灵活易用的CDP平台，以支持品牌商充分利用消费者数据进行营销与运营。
02企业级CDP框架
行业内通常会把CDP理解为“底层OneID+前台圈人工具+MA”，底层通过OneID打通全渠道体系，通过开发好的消费者特征标签在CDP中完成人群圈选，通过MA工具完成自动化营销动作。
但完整的CDP框架不仅仅如此，从应用层和数据层来看，企业级CDP平台的完整框架如下：
业务场景：CDP最终要支持业务决策，产生业务价值，因此在前台至少要满足四个业务场景的应用。
第一，常规分析报表。作为较为基础但又必不可少的企业日常使用的数据分析工具，CDP需要支撑分析报表的快速、低成本搭建；
第二，商业数据洞察。当前很多企业已经在CDP中实现了基于标签的人群分类和营销自动化场景搭建，沉淀了几百个用户标签、可以圈选出各类人群、也可以配置各种各样营销策略，但运营团队往往需要解决的是选什么人群、在什么节点、用什么策略去触达转化等问题，也就是来解决“WHY”和“HOW”的问题，因此CDP需要支持企业更深入的数据洞察需求；
第三，精准营销。通过商业数据洞察形成策略后，企业可以通过CDP和MA进行精准营销；
第四，下游系统赋能。精准营销只是消费者运营的一种类型，除此之外企业还会使用外呼系统、导购系统等，CDP也需要对这些下游的业务系统进行赋能。
数据应用：为了满足业务场景，数据应用层需要具备四个方向的能力。
第一，狭义的“CDP+MA”，人群分类后自动化营销触达；
第二，支撑BI平台，为常规分析报表和商业数据洞察所需的数据分析和可视化提供预处理好数据；
第三，产品化算法包，数据质量是影响算法模型成功与否的决定因素之一，以往企业搭建各类算法时需要花费大量时间在特征数据集的准备上，CDP需要在很大程度上解决数据预处理的问题；
第四，数据服务，CDP为下游系统赋能的前提是保证CDP平台能够便捷地为下游系统开放数据。
数据平台：为了保证数据应用的顺利部署实施以及在业务场景中发挥作用，需要有一个可靠的数据基座，提供数据集成、数据研发、数据运维、数据安全等能力，OneID只是数据基座中的一部分。
03 CDP能力建设
3.1 数据层能力
CDP本质是消费者数据平台，先有数据才能有数据的业务变现。一个“好”的CDP，在数据层最重要的三个特征是：准、省、快。
“准”是指数据质量高。很多企业建设的CDP项目到最后变成了“烂尾楼”，根本原因是数据层没有建好。CDP通常需要接入多个数据源，例如电商数据、线下POS数据、CRM数据、商品数据、线上埋点数据等。如果数据准确性不高，则对业务产生的价值有限。
“省”是指CDP越用越便宜。很多企业的CDP项目在一期投入建成后，后续每年还要投入大量费用，核心原因是数据设计时模型层未形成统一标准模型。
“快”是指业务响应快。响应业务需求的时效性高，如果CDP平台响应速度慢、缺少对消费者域数据的预处理与预加工，则无法及时响应业务的需求，无法充分发挥CDP的价值。为了实现“准”，CDP需要具备完善的产品层的机制以保证数据质量检验以及上下游依赖的全链路数据任务监控；为了实现“省”和“快”，CDP的数据底座需要具备通用的消费者域标准模型，通过逐层汇聚的方式提高数据层的复用性。
3.2 应用层能力
（1）常规报表分析
传统分析报表的开发流程是先与业务部门讨论分析主题、确认报表内容，开发完成后供业务人员日常使用，但缺点是开发周期长，难以支撑频发、离散的业务分析需求。
基于CDP开发常规分析报表时，是先与业务部门沟通常用分析主题，基于分析主题和现有业务数据源抽象数据的中间层模型，并将中间层模型落在指标和约束维度上，当业务需要某一分析主题时，基于中间层模型可以快速搭建业务报表。例如，搭建好的指标是销售额，两个约束维度包括品类与门店，则通过“销售额+品类约束”可以快速完成对产品销售结构的分析，而“销售额+门店约束”可以快速完成对分析渠道表现的分析。
（2）商业数据洞察
进行商业数据洞察时，往往需要基于假设验证的方法，进行多轮迭代。其中每一轮基于先前的结果做出若干假设，并提取数据进行量化分析，往往迭代2-3轮后才能得到较为有价值的商业洞察。
以奇点云为某品牌商提供的服务为例，奇点云的解决方案专家+算法科学家在该品牌已搭建好的CDP之上进行三轮假设验证，每轮有20-30个子主题，最终得到了40多个有价值的量化分析发现，例如生命周期量化断层、区域客群特征提取、目标客群人生旅程关键点识别、分类客群行为特征归因、全域触达转化分析等。
（3）精准营销
在消费者生命周期的不同阶段，会员运营目标不同。为了服务于每个阶段的业务目标，则需要有一系列的消费者运营场景，CDP平台可以更高效地赋能消费者运营场景，为企业带来GMV增长。
具体动作包括：
基于历史数据，量化计算顾客生命周期关键节点；
依托CDP+MA完成自动化、全渠道的营销与运营，并依托数据完成效果追踪；
算法加持，辅助精准的流量运营。
什么是算法加持的营销活动策略？以奇点云在2022年618大促期间为某化妆品品牌提供的营销活动为例；奇点云基于流失预警和复购预测，帮助该品牌商划分了两波人群包：
对于第一波人群包，基于存量消费者的历史消费记录、线上浏览行为等，用算法预测消费者在未来14天内的复购概率。
在520的活动节点，品牌商对划分出的人群进行了活动触达。复盘后发现，不同分层人群下，算法组（依托算法进行圈选）和业务组（业务手工打标、圈选）的转化效率有所不同，对品牌金字塔尖消费者而言，算法组和业务组的转化效率基本一致；而对于偏金字塔底的非活跃流量人群而言，算法组的效果要远好于业务组手工圈选。
因此，在下一轮营销节点到来前，奇点云助力客户依托算法划分了第二组人群包，聚焦于当年未消费、非活跃且属于金字塔偏腰尾部的消费者，进行预测和投放。和业务组的圈选逻辑相比，算法组推荐人群的转化率比业务组高0.15pp，销售总金额增长达168%，消费总人数增长达287%。
（4）下游系统赋能
正如前文所谈到的，除了CDP+MA的“常规打法”，CDP还需做到为下游系统赋能，以满足企业多样化的客户触达与服务需求。
以导购体系为例，针对需要导购一对一服务的人群，CDP能够将消费者标签推给下游导购系统（如企微），指导导购人员对会员采用个性化沟通策略和营销策略，可以促进会员购买转化并提升会员品牌体验。具体营销链路如下：
首先，CDP快速与下游系统接通，例如话务员系统、导购系统、企业微信等，CDP将消费者标签透传给下游的业务系统。
其次，任务分发与导购赋能。例如在导购系统，导购通过ID Mapping可以看到消费者的各类特征，有经验的导购可以根据消费者特征执行相应的营销策略。
最后，数据反哺。打通CDP与下游业务系统的链路后，除了CDP将消费者数据透传给下游之外，下游系统在收集更多的消费者数据后，可以通过相同的数据链路反向将数据回传给CDP，不断完整企业级大CDP中的消费者特征，起到正向循环的作用。
04经验借鉴
企业建设CDP的关键成功要素有两点：
第一，数据部门需要打牢地基。CDP本质是消费者数据平台而不是单纯的业务系统，如何在接入多套数据源的前提下聚合数据并高效支持前台业务应用，打牢数据基础是一个先决条件，包括数据的准确性、模型的复用性与对前台业务支持的时效性；
第二，业务部门需要小步快跑。在CDP的整体建设中，以敏捷开发、小步快跑的方式快速落地一些应用场景，然后不断扩展迭代，让业务部门有效参与到CDP项目的建设，往往更加有利于CDP平台的良性发展与业务价值的达成。
