對話智子云CEO朱建秋博士：CDP的未來必將是AI的深入應用

文丨Amy Ma

「目前，CDP（Customer Data Platform客戶數據平台）在國內還處於發展初期，主要功能聚焦於數據管理、數據展示和數據洞察，而數據應用方面還欠缺發展。」智子云CEO朱建秋博士在接受Morketing對話時如是說。

朱博士指出，從營銷自動化角度來看，營銷還需要更加智能化的處理能力。現今的CDP平台一定程度上可以滿足這一訴求，但依舊需要不斷進行產品功能的迭代和驗證。

近日，作為以AI為核心的SaaS軟體公司，智子云推出了「私有化AI能力定製服務」，SaaS版CDP也即將推出。朱博士看來，在CDP基礎上開展各種AI應用，與自動化和智能化技術融合進化，會成為未來CDP平台發展的趨勢之一。

DMP到CDP的演變

Morketing：您如何看待DMP平台、CDP平台這些市場營銷領域的「熱點」？DMP與CDP存在哪些區別？

朱建秋博士：我們可以從營銷技術MarTech的演變來觀察DMP平台、CDP平台概念的形成和進化。

整個營銷技術的發展歷程存在兩個比較大的趨勢：第一，邊界不斷擴充，從前端向後端擴展，從廣告技術AdTech的精準投放與程序化購買，發展到自建流量池和對客戶的精細化運營；第二，AI技術應用帶來的自動化和智能化機會。

對市場營銷領域而言，因為各種營銷技術的應用，積累了越來越多的數據，但是數據分散在各個獨立的應用內，這樣會導致兩類比較難解決的問題：一是數據的整合，以及洞察客戶行為，做出市場決策；二是客戶統一的視圖，以一種標準化的方式定義各個客戶群體，從而對客戶更精細化的運營。

這兩類問題往往讓IT部門疲於應付，傳統的IT架構和系統難以滿足日益精細化的市場營銷需求，這就導致了市場營銷領域數據管理平台DMP平台概念的產生和發展。DMP平台整合營銷領域的數據，並以統一的標籤定義數據，對各個營銷技術應用提供標準的用戶群體介面，從而搭建市場營銷領域的數據應用平台。

從DMP平台到CDP平台概念的演變，存在兩種發展軌跡：一是從各種主題的數據聚焦到客戶主題數據；二是數據應用往營銷後端發展。早期DMP平台的建設，期望將所有和營銷相關的數據都先收集起來，數據主題多，但是數據應用沒有跟上，導致很多DMP平台的建設未發揮相應的作用。

與客戶相關的數據，比如在獲客、轉化、關懷等客戶生命周期各個階段的數據，應用清晰，且均能發揮相應的作用。除此之外，DMP平台向CDP平台的轉變，也與DMP平台對於第二方和第三方數據價值未達預期相關。CDP平台更注重發掘第一方私域數據的價值，而第一方數據的獲取和應用，很自然需要往營銷後端遷移，與CRM端打通。

雖然DMP平台和CDP平台的概念存在差別，而且從DMP平台到CDP平台的演變軌跡可以看出，國內對這兩個概念和應用大都還處於混淆階段，並沒有明確標準的界定。

從本質上來看，DMP平台和CDP平台的發展只是市場營銷領域對數據應用需求的變化，而導致的一種事物在不同階段針對不同數據情況的產物，都是市場營銷領域的數據應用基礎和框架。

Morketing：CDP平台在市場上名聲大噪，那麼，CDP平台究竟是什麼？有什麼功能？

朱建秋博士：CDP平台是市場營銷領域從前端投放升級到後端精細化運營的產物。通常CDP平台將來自不同渠道、不同場景的客戶數據整合到一起，並通過靈活的標籤定義，建立統一的客戶視圖。

這些數據可以是實時數據，如用戶在網站、小程序、APP等的訪問行為，也可以是非實時數據，如CRM中的客戶信息、交易系統購買記錄、客戶服務的信息等。CDP平台打造市場營銷部門的數據基礎架構，構造營銷數據閉環，以更實時地洞察客戶行為，優化客戶體驗，提升營銷效率。

目前，CDP平台的建設都在逐步摸索和完善中，有價值的數據應用也會跟上。因為應用相對滯後，對CDP平台的擴展性會提出更高要求，很多定製的標籤體系會限制CDP平台作用的發揮，要求有更靈活的平台支持應用的擴充。在這個過程中，CDP平台價值評估體系也會慢慢形成。

Morketing：有消息指出，「CDP平台是一個權宜之計，並不是長久的解決方案」。如果CDP平台希望在接下來的3到5年內不被市場淹沒，這些平台需要做哪些努力？CDP平台未來的發展軌跡和變化趨勢是什麼？-

朱建秋博士：目前，CDP平台在國內還處於發展初期，主要功能聚焦於數據管理、數據展示和數據洞察，而數據應用方面還欠缺發展。從營銷自動化角度來看，營銷還需要更加智能化的處理能力。

現今的CDP平台一定程度上可以滿足這一訴求，但依舊需要不斷進行產品功能迭代和驗證。

數據打通、客戶標籤和畫像、數據洞察，以及基於數據開展的一系列自動化應用，是企業數字化運營的基礎和開始。深度的數據挖掘和應用，並要能在效果和業務增長上得到體現，是CDP平台企業下一步追求的目標。

我們預測，在CDP平台基礎上開展各種AI的應用，與自動化和智能化技術融合進化，會成為未來CDP平台發展的趨勢之一。

而大部分CDP平台不能直接提供可供機器學習的數據，企業若要基於場景定製一個模型還是需要從基礎的數據處理著手，甚至要重新規劃一個項目。所以CDP平台如果要持續發揮作用，必須解決擴展性和靈活性的問題，能夠快速方便承載更多的智能化應用的數據需求和分析功能。如果CDP平台不能完成這個技術跨越，發展潛力就會大打折扣。

AI CDP，驅動數據應用自動化

Morketing：look-alike人群擴展、高質量潛客人群挖掘等演算法和模型作為附加功能，目前正在CDP平台中逐步得到應用，您認為，AI技術對CDP平台搭建的重要性是什麼？

朱建秋博士：在我們看來，AI很快會成為CDP平台的必備功能，而不是額外的選擇項。這是作為一個大數據彙集地必然會產生的功能。

首先，完成數據集成和整理後，CDP平台只解決了數據孤島問題，後續企業自然會要求AI從中挖掘出更多的數據價值；其次，手工準備應用需要的數據是低效的，這在CDP平台上會變得越來越明顯。

用AI技術實現自動數據準備，比如為營銷系統挑選合適的人群，驅動數據應用自動化，這是數字營銷未來發展的必然趨勢之一。CDP平台需要為將來的大量AI應用提供良好的可擴展性，以快速實現各類數據的定製。

Morketing：從AI維度構建的CDP平台有何特點？

朱建秋博士：從AI維度，也就是從基於AI的數據應用角度出發來實施CDP平台的構建。這樣的CDP平台具備以下3個特點：

其一，以效果為導向。目前，CDP平台作為一個消耗品，管理數據資產。而從AI應用的維度來看，需要先明確AI的應用點，以效果為導向，反向對數據支持提出需求。CDP平台的建設需要有明確的效果考量。

其二，快速迭代的CDP平台建設。AI的應用點可以逐步推進，每個應用點的建設都能快速迭代。這樣，一方面能夠縮減CDP平台建設的周期和成本，另一方面也對CDP平台的擴展性提出更高要求，因為CDP平台的架構需要能夠支持多個AI應用的持續研發和完善。

其三，增強企業的AI能力。只有從實際應用出發培養團隊，才能促使企業跟上智能時代的節奏。因為數據項目不是簡單的操作型系統項目，不能通過簡單的外包和購買軟體解決數據應用問題，AI會變為關鍵競爭力，企業內部必須具備自有的AI團隊和能力。

Morketing：從AI維度建設CDP平台的主要方法有哪些？

朱建秋博士：傳統DMP平台或者CDP平台的建設是一種自上而下的方法，期望通過一個頂層設計解決所有數據問題。

DMP平台類似此前IT部門數據倉庫DataWarehouse的建設，將所有與市場營銷相關的數據都收集起來，通過數據清洗、轉換、裝載等，對數據打好既定的各種標籤。

當所有數據的作用難以發揮時，則會聚集到以客戶為主題的數據，也就是CDP平台，這類似於以客戶為主題的數據集市Data Mart的建設。

這種自上而下的方法，很容易使DMP平台或者CDP平台建成一個純消耗品，並且難以評估價值。這主要是因為數據應用會快速變化，或者充滿不確定性，會導致大量重構，項目建設周期變長，成本變高等。

因此，從AI維度搭建CDP平台則是一種自下而上的建設方法。「下」指的是平台後端的各類AI應用。具體來看，從數據應用出發，先從下面消滅AI應用面臨的不確定性因素，自下而上推進一個一個的AI應用點，然後再設計CDP平台方面的數據和功能需求，逐步完善CDP平台的建設。

私有化AI定製，企業實現AI轉型

Morketing：作為以AI為核心的雲計算公司，智子云一直在提供客戶大數據解決方案和CDP平台的私有化部署，最近又推出了「私有化AI能力定製服務」，智子云的「私有化AI能力定製服務」具體是指什麼？

朱建秋博士：針對AI外包項目存在的風險，智子云的水滴實驗室為合作夥伴提供了一種新的應對非標準化問題的技術解決方案——私有化AI能力定製服務。

「私有化AI能力定製服務」 並不是傳統意義上以「系統開發和維護」為重心的軟體開發技術服務，也不是簡單的「AI平台」售賣，而是針對AI項目與眾不同的特質，以「幫助企業順利實現AI轉型」為長期目標的全方位，逐步推進的服務模式，覆蓋技術諮詢、可行性評估、原型研發、產品化、模型維護、技術培訓、團隊建設和AI戰略設計等諸多環節。

這一服務適應了AI應用的特點。首先，AI技術還未成熟，企業實施AI有一定難度和風險，必須以「效果」為導向，逐步推進；其次，達成AI的商業價值，要調動企業內部各方面合力推動，包括人員、系統、制度和流程等，單純的軟體外包服務，無法應對這些挑戰和需求。

Morketing：滿足AI應用的CDP平台應該具備哪些核心功能？

朱建秋博士：營銷領域中的大量AI技術最終會與CDP平台相結合，實現效果落地。滿足AI應用的CDP平台的核心功能是支持高效率的數據準備，能夠響應建模過程中對數據的快速迭代。

伴隨著營銷領域數字化程度的加深，「快速數據應用」成為發展趨勢之一。CDP平台的興起便是營銷領域快速數據應用需求的具體體現。與其他平台相比，CDP平台不在於收集數據類型，也不在於用戶的ID類型，而是要實現營銷領域的快速數據應用。

這主要表現在兩個方面：一方面，自動化的用戶數據收集、加工和激活應用；另一方面，支持快速應用迭代，數據應用和效果評估。所以，CDP平台不是大而全的數據項目，而是以應用和效果導向的，能夠實施快速迭代的數據平台。

Morketing：最近，智子云在私有化AI能力定製服務方面有沒有效果較好的案例可以分享？

朱建秋博士：在私有化AI能力定製服務方面，智子云針對微軟Bing ads上的SEM優化服務取得了出色效果。

智子云定製的機器學習模型，通過在線學習方法，實現自動智能出價，幫助客戶提升轉化數、降低CPA、實現跨活動甚至跨賬號的預算分配。最終測試結果顯示，定製服務不但節省了人力，而且取得了較好的效果，日均轉化數增加了20% ，CPA降低了22%。

另外，我們還幫某知名手機品牌應用商店定製了CTR預測模型、某資訊類APP的個性化內容推薦模型等，效果均達到預期，用戶也正逐步了解和認可AI能力定製這種服務方式。

Morketing：未來，具備哪些能力的第三方廣告技術公司更有市場競爭力？

朱建秋博士：未來，具備以下三種能力的第三方廣告技術公司更有市場競爭力：

第一，強化技術能力。技術讓營銷變得扁平，而處於中間的代理商或者服務商則要強化技術能力，才能夠避免扁平化帶來的壓力。

第二，做到品效合一。善於利用多方數據，結合創意和表達，真正做到品效合一的營銷服務商將更有市場競爭力。

第三，嘗試AI應用。數據和基於數據的營銷生態會越來越繁榮和成熟，意味著AI在營銷中將發揮更大作用，營銷服務機構需要進行更多AI應用的嘗試。

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