请选择您感兴趣的产品

得助大模型平台

模型训练平台

一站式服务简化大模型训推评全流程
智能体平台

高效、低成本构建大模型企业级应用

知识管理

财富助手

为财富顾问提供一站式智能问答服务
知识助手

组合式AI打造大模型企业知识助手

智能客服

全媒体呼叫中心

全渠道全媒体、一站式AI+呼叫中心
语音机器人

外呼大模型加持，听得准确说得自然
文本机器人

即时文本对话，自研知识引擎
智能陪练

大模型拟真，千人千面沉浸式AI对练

智能运营

音视频服务平台

全场景自研AI+RTC实时音视频服务
OCR识别

高精度、高安全的图文检测识别服务
智能RPA

AI+RPA深度融合，赋能企业自动化
多模态防伪

全链路生物数据核验，守卫安全防线
多模态质检

大模型赋能合规，金融级多模态质检
对话式BI

自然语言交互，可视化智能分析数据

企业出海

全媒体呼叫中心(海外版)

企业跨语种无界沟通，赢占国际市场
文本机器人(海外版)

多语言国际服务，跨时区沟通无障碍
语音机器人(海外版)

多语言智能交互助力全球营销与服务
智能质检(海外版)

大模型赋能国际企业多模态质检服务

智能营销

企微SCRM

智能营销服引擎，高效转化私域流量
营销平台

打通营销全链路，赋能企业增速业务
企业直播

打造超低延迟、超稳定的直播平台

其他

通用人力外包

为企业提供多场景、高质量专业服务
线路

安全稳定、应用多场景的线路服务

描述具体需求(选填)

欢迎微信扫码咨询

中关村科金得助智能-小得

跳过

完成

一文读懂：客户数据平台(cdp)适用场景、功能作用有哪些？

产品功能

2025-07-30 11:03:46

作者：lichenghong

阅读量：198

文章目录

文章摘要：有关数据显示，企业上线客户数据平台（CDP ）后，最直观的效果便是营销效率的大幅跃升：运营人员能快速启动并落地营销活动，依托数据回流分析快速测试、调整策略，运营维护成本也随之显著降低。下面一起来看看客户数据平台(cdp)适用场景、功能作用有哪些吧。

有关数据显示，企业上线客户数据平台（CDP ）后，最直观的效果便是营销效率的大幅跃升：运营人员能快速启动并落地营销活动，依托数据回流分析快速测试、调整策略，运营维护成本也随之显著降低。下面一起来看看客户数据平台(cdp)适用场景、功能作用有哪些吧。

一、什么是客户数据平台（CDP）？

1.基础含义

CDP（Customer Data Platform）是在企业数据碎片化日益突出的背景下，专为破解客户数据分散难题而设计的综合性软件系统 —— 它以集中化架构为核心，承担着客户数据的全生命周期管理重任，涵盖从多源数据的收集、清洗、整合到结构化组织的完整流程。

CDP的核心能力在于打破数据孤岛：无论是线上场景中网站的用户浏览轨迹、移动应用的交互行为、社交媒体的互动记录、电子邮件的打开与点击数据，还是线下场景中的门店消费记录、销售团队的客户跟进信息、客服系统的沟通日志等，CDP 都能实现跨渠道、跨平台的统一归集。通过构建标准化的数据模型，它将分散的零散信息转化为连贯的客户数据资产，最终形成覆盖客户基本属性、行为偏好、消费习惯、需求痛点的全维度统一视图。

而这一系统的终极目标，是基于全景客户画像赋能企业精细化运营：通过深度解析客户的行为逻辑、潜在喜好与真实需求，为企业提供 “千人千面” 的决策依据：既能支撑前端服务场景中个性化体验的打造，比如根据客户偏好定制服务方案；也能驱动后端营销体系的精准化转型，例如针对不同客户群体设计差异化营销策略，让企业在激烈的市场竞争中实现从精准触达客户。

2.看板数据

交易订单数据：从ERP、CRM、电商系统中产生的各类交易信息。包括卡券、订单、购物车、退换货订单。

行为数据：客户在微信，网站，App，小程序等各类第一方触点上产生的大量行为数据。比如关注微信，提交表单，访问页面等等。

产品等业务对象数据：这些数据不是客户数据，但会和分析极度相关。比如库存和产品价格，就是许多零售客户分析时必需的数据点。

外部工具产生的数据：现代营销必须依赖于非常多的外部工具，比如报名表单，邮件，微课堂，微店等系统产生的大量数据。

第二方数据：合作系统传回的数据，比如邮件、短信在发送后，客户是否有阅读、点击等。

二、客户数据平台（CDP）的功能作用

1.数据整合：

Customer Data Platform能够从多个渠道和来源收集数据，包括一方数据（企业自有数据）、二方数据（合作伙伴数据）和三方数据（外部购买数据），形成单一客户视图。功能打破传统数据平台的局限，实现数据的全面、无缝整合。

2.数据分析：

Customer Data Platform提供深入的数据分析能力，通过数据挖掘、行为分析等手段，揭示客户行为和偏好，为企业制定精准营销策略提供依据。分析能力使得企业能够更好地理解客户需求，做出更明智的营销决策。

3.客户画像：

基于整合的数据，Customer Data Platform能够构建详细的客户画像，包括身份数据、描述性数据、定量数据和定性数据，为企业提供全方位、多维度的客户洞察。客户画像的构建使企业能够更精准地定位目标客户，提高营销活动的有效性。

4.个性化营销：

根据客户画像和行为分析，Customer Data Platform能够自动化地制定个性化的营销策略，包括邮件营销、短信营销、社交媒体广告等，提高营销效果和客户满意度。个性化营销的实现，提升客户的购物体验，增加企业的营销回报率。

5.数据驱动决策：

Customer Data Platform提供的数据分析报表和可视化工具，帮助企业管理层做出基于数据的决策，优化产品服务，提升业务竞争力。数据驱动的决策模式使得企业能够更快速地响应市场变化，保持竞争优势。

三、客户数据平台（CDP）的适用场景

精准营销场景：整合多渠道客户数据，生成细分人群标签，支撑个性化营销活动的精准触达。

客户体验优化场景：提供统一客户视图，让客服、销售等团队快速掌握客户历史交互信息，提升服务连贯性。

销售转化场景：通过分析客户行为轨迹和需求特征，帮助销售团队定位高价值客户，制定针对性跟进策略。

客户留存场景：基于客户行为数据识别流失风险信号，触发挽留机制，提高客户复购率和忠诚度。

跨渠道运营场景：打通线上线下数据（如官网、APP、门店、社交媒体等），实现客户在不同渠道的体验一致性管理。

数据资产沉淀场景：集中管理分散的客户数据，形成标准化数据资产，为企业长期的客户洞察和决策提供支撑。

四、案例分享：中关村科金得助智能携手某大型金融信托机构，协同搭建全维度客户数据平台

用户痛点

该信托机构服务高净值客户超 50 万，业务覆盖财富管理、资产配置、家族信托等领域，但存在核心痛点：客户数据分散于 12 个业务系统（含线下网点 CRM、线上 APP、理财产品认购系统、客服工单系统等），数据格式不统一，且缺乏对客户风险偏好、资产配置需求的动态追踪，导致营销精准度不足，客户服务响应效率低，跨渠道咨询时需手动调取 3-4 个系统数据。

解决方案：引入得助智能客户数据平台

多源数据整合：通过 API 对接打通业务系统，覆盖客户基本信息、产品持有记录、交易流水、客服交互日志、风险测评结果等 8 大类数据，日均处理数据增量超万条。

智能标签体系构建：基于金融信托场景定制 320 + 客户标签，结合 AI 算法动态更新客户画像。

场景化应用落地：将统一客户视图嵌入营销、风控、客服三大核心环节，支持自动化营销触达、风险预警及客服话术推荐。