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Respuesta: CDP! (Plataforma de datos de clientes plataforma de datos de clientes)
Si realmente eres un anciano que ingresó a la industria en 2010 y escuchas esta nueva palabra aparecer, debe ser un crisantemo apretado. Porque hay demasiada gente que se ha caído en estos nuevos conceptos en los últimos años. Incluso puede resumir los cinco pasos del desarrollo de un nuevo concepto:
1. Mencione un nuevo concepto en alguna parte (80% de probabilidad es Ali / ex Ali)
2. Momentos de amigos comenzaron a publicar artículos y exageraciones
3. Otras empresas comenzaron a reclutar y reclutar
4. El nuevo líder escribió a un grupo de personas que podían no entiendo sus nombres ppt, ¡empieza!
5. Después de medio año, salga del rugido de "¡Ganó unos dólares para la empresa!"
Por no hablar del "centro de datos" el año pasado, un grupo de empresas tradicionales que creen ciegamente en la transformación digital fueron asesinadas y la tragedia aún está a la vista. Esta vez también se le llama "Centro de datos del cliente" Se puede decir que el Sr. Chen también se mostró escéptico y esperó y vio al principio. Hasta ahora, después de impulsar un montón de proyectos para que se pusieran en línea, de repente descubrí: ¡esta puede ser una nueva oportunidad para ser un hombre de datos! Porque supera las cuatro principales debilidades de los proyectos de datos tradicionales. No te atrevas a monopolizarlo, compártelo con todos los alumnos
1. Las cuatro principales deficiencias de los proyectos de datos tradicionales
1. La causa fundamental radica en la recopilación de datos, no en el análisis de datos.
La causa principal de todos los elementos de datos es la recopilación y la calidad de los datos. Sin embargo, la calidad de los datos es precisamente el vínculo donde las empresas están más rezagadas, menos dispuestas a invertir y menos capaces de ver resultados. Como resultado, los proyectos de datos a menudo caen en el dilema de no tener arroz en la olla, y todos tratan con datos de transacciones, y no hay otro pedo.
2. Los mitos y leyendas abundan y las expectativas de liderazgo son demasiado altas.
Simultáneamente con la escasa inversión, las expectativas son demasiado altas. Son los líderes los que esperan tener un modelo del general poderoso e invencible que pueda conocer el cielo desde arriba, la tierra desde abajo y el aire en el medio. El final es naturalmente fácil de salir a la calle.
3. La presencia diaria es escasa y las expectativas son cada vez más altas.
Sujeto a 1, 2 restricciones, las personas que realizan proyectos de datos a menudo escriben páginas poderosas, como "información detallada a través de retratos de usuarios", "predicciones precisas a través de inteligencia artificial", etc. Luego, un hombre feroz se sumerge en la limpieza de datos y el almacén de datos. Es imposible salir del terreno embarrado de la construcción y el acceso a los datos. Conteniendo un ppt por medio año. Como resultado, en los últimos seis meses, las expectativas de los líderes son cada vez más altas. A la última mirada al ppt, gritaron: "¡Lo sabía! ¡De qué te sirve hacer esto!"
4. Al estar desconectado de los negocios, es difícil demostrar la inocencia.
Incluso si realmente existe un modelo general invencible de Shenwei, es 100% exacto predecir que un cliente comprará el producto, ¡y no sé qué! En las empresas tradicionales, este crédito todavía se cuenta con las ventas. En las empresas de Internet, este crédito todavía se cuenta con las operaciones de productos básicos. Los datos no pueden dejar que la empresa genere ingresos de forma independiente. También es difícil de probar: nuestra empresa invirtió 5 millones en Taiwán en los datos, ¡recupera decenas de miles al final! De esta manera, cuando el rendimiento es bueno, todavía puede ser una mascota, y cuando el rendimiento no es bueno, puede matar directamente al ajedrez de sacrificio.
En el análisis final, la mayoría de las empresas no son plataformas monopolísticas como la de Tooteng que tiene grandes cantidades de efectivo. Hay pocos datos y es difícil darse cuenta, pero espero ver resultados rápidamente. En este caso, es necesario que la persona de datos encuentre una herramienta que pueda aparecer con frecuencia, iterar rápidamente y actuar directamente en el negocio para cumplir con las expectativas de los líderes. Al igual que en el pasado al realizar retratos de usuarios, centros de datos y proyectos de inteligencia artificial, la práctica de recibir y limpiar datos durante más de medio año es inevitable.
CDP tiene la oportunidad de resolver estos problemas.
En segundo lugar, ¿qué es CDP?
CDP no es un sistema de datos, sino un sistema empresarial. La lógica básica se muestra a continuación:
La idea básica es:
1. Publicar etiquetas para los usuarios en función de los datos.
2. Examinar a los usuarios objetivo según las etiquetas de los usuarios.
3. Desarrollar una estrategia activa: en el momento XX, XX canales, enviar planes XX a XX usuarios y planificar para lograr XX% de respuesta, XX usuarios se registran / compran / recompran.
4. Desarrollar una estrategia pasiva: cuando un usuario XX tiene una acción XX con nuestra empresa en el canal XX, se activa la regla XX para realizar el registro / compra / recompra del usuario.
5. Seleccionar canales de información, impulsar la estrategia
6. Recuperar datos, iterar etiquetas
¿Es este set muy familiar?
Los estudiantes que han realizado proyectos de CRM gritarán: ¿Cuál es la diferencia entre esta TM y CRM?
Los estudiantes que hayan realizado un proyecto de retrato de usuario gritarán: ¿Cuál es la diferencia entre esta MT y el retrato de usuario?
La diferencia es pequeña, pero ha producido un cambio muy bueno.
3. Nuevas oportunidades para CDP VS CRM
De hecho, en términos de procesos operativos, CDP y CRM son exactamente iguales. Pero tenga en cuenta: el núcleo del CRM tradicional son los puntos y los niveles de membresía. Primero establezca la política de puntos, luego establezca los niveles de bronce, hierro, plata, oro y diamante, y luego realice acciones basadas en estos después de que esté operativo. Los puntos y los niveles de membresía son políticas abiertas, rígidas y estables que no cambiarán en unos días, ni siquiera en unos años.
Esto conduce a otro problema: en lo que respecta a los datos, el sistema CRM depende menos de los datos y tiene menos espacio para un funcionamiento flexible. En funcionamiento real, muchas veces se convierten en pequeñas reparaciones y complementos cada año según el plan del año anterior La existencia de datos es escasa, por lo que es difícil reflejar el valor de los datos. Para las empresas, las políticas abiertas, rígidas y estables son demasiado rígidas para tratar de manera flexible problemas como la actividad del cliente y las tasas de conversión, e incluso pueden convertirse en una carga. Por ejemplo, el enorme stock de créditos en el conjunto de créditos, ya sea claro o poco claro, es un dolor de cabeza (como se muestra a continuación).
La idea de CDP es mucho más flexible, impulsa las actividades de marketing en tiempo real y puede probarlo cuando encuentre oportunidades. Esto no solo puede satisfacer las necesidades de la empresa para responder a los cambios en cualquier momento, sino que también puede crear más oportunidades para los datos. Debido a que una condición es buena o no, es esencialmente un experimento. Mientras haya experimentos, debe haber conocimientos de datos tempranos, diseño experimental a medio plazo y evaluación de efectos posterior. La presencia de datos se mejora enormemente y los problemas comerciales se pueden corregir en cualquier momento, y también se mejora el grado de integración con el negocio (como se muestra a continuación).
Cuatro, retratos de usuario CDP VS para evitar realizar copias de seguridad
De hecho, muchos proyectos de retratos de usuarios se llevan a cabo de acuerdo con los pasos de: hacer retrato-conocimiento-agrupación-estrategia-efecto, pero hay un problema clave: los retratos de usuarios a menudo son proyectos basados en datos, por lo que es difícil obtener apoyo en el lado comercial!
Lo más común es que cuando desee recopilar datos, la empresa se muestre reacia. Si se requiere la recopilación manual, declinarán y dirán: Esto reduce la eficiencia y la experiencia del cliente no es buena; si se requiere la recopilación del sistema, disminuirán y dirán: Los requisitos comerciales son muy estrictos y no hay tiempo para recopilar datos.
Cuando analizas los datos, la empresa espera que hagas algo: es muy importante para la empresa, y la empresa es 100% desconocida, y la empresa sabe cómo conseguirlos de un vistazo y puede ver el dinero cuando es aterrizado. Hay una cosa que haces que el negocio ya sabe, y saltan y rocían: "¡Lo sabía! ¡De qué sirve lo que haces!"
El 90% de los proyectos de retratos de usuarios están tan muertos, el
90% de los proyectos de marketing, operaciones y productos dirigidos por IA están tan muertos
Pero CDP es diferente, es un sistema empresarial en sí mismo, y lo primero que debe transformarse es la forma en que funciona la fiesta empresarial. Las empresas que han implementado CDP han transformado sus procesos comerciales directamente basándose en la lógica de CDP y han logrado la estandarización de los procesos comerciales (como se muestra en la figura siguiente), por lo que la participación comercial está garantizada.
Al mismo tiempo, una persona con discernimiento encontrará que la fuerza motriz principal de este proceso es la calidad del análisis de datos. Si hay una falta de análisis de datos en profundidad, no importa cuánta experimentación, no importa cuánta palmada en la cabeza, fallará. Incluso peor que sin CDP. Cuando no hay CDP, aún se puede regalar: "No cooperación interna, el ambiente externo cambia, aunque el desempeño es menor pero la satisfacción mejora"; con procesos estándar, quien no lo hace bien se puede ver de un vistazo, y es aún más difícil de decir. Culpar. En este momento, se necesita más soporte para el análisis de datos y la importancia de los datos es más obvia (como se muestra a continuación).
V. Resumen
Durante mucho tiempo, siempre hemos descrito el mejor estado de los negocios y los datos como: disparos comerciales de rifle de francotirador, espejos de datos. Desde golpear a ciegas con los ojos cerrados hasta apuntar y disparar es el resultado de los datos.
Desde este punto de vista, CDP es una plataforma que puede lograr este objetivo en el fondo de la empresa (la herramienta para lograr este objetivo en primer plano se llama Sales Assistant, Sale Assistant o MCRM, pero nadie la está promocionando). Y este concepto sigue siendo muy popular este año, a los jefes les gustan las cosas de moda, así que puedes aprovechar para hacer un buen artículo.
Incluso si no hay una plataforma o proyecto, es fácil lograr resultados si el análisis de datos se realiza en marketing condicional y de eventos. Si está interesado, siga al maestro Chen con los pies en la tierra, compartiremos un caso real de CDP en el próximo artículo, así que estad atentos.
Autor: Chen gas a tierra, número público de micro-canales: escuela con los pies en la tierra. Un analista de datos con diez años de experiencia ha lanzado una serie de cursos de análisis de datos y tiene más de 20.000 estudiantes.