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全球观热点:车企 CDP 建设新思路
发布时间:2023-01-09 14:31:11 来源:DataFunTalk

导读: 互联网进入瓶颈期,而汽车行业正如火如荼,大批人才涌进新赛道,尤其是新能源汽车行业。本文将分享重新定义车企 CDP 的意义和思路。

主要包括以下内容:

为什么要重新定义 CDP “重新”定义的意义 某新能源车企 CDP 建设思路 CDP 的一些思考

分享嘉宾|赵松 极氪汽车 大数据产品负责人


(相关资料图)

编辑整理|甘顺 DataFun志愿者

出品社区|DataFun

01

为什么要重新定义 CDP

首先分享一下为什么要重新定义 CDP。

1. 流量结构发生变化

互联网行业营销模式从品牌方到渠道都是直营体系,但是传统汽车的经销商模式是断层的,汽车厂只制造汽车,卖车的是 4s 店,两者是合作的关系。传统汽车行业流量基本上来自于垂媒会员(汽车之家、懂车帝、易车)和线下的 4s 店。近年来汽车行业核心流量结构发生了变化。2018 年开启营销数字化转型之后,线上线下结合,通过主 APP、小程序的建设捕捉流量,形成了自己的私域流量池。 汽车行业的流量转化周期长,大致如下:

媒介投放、垂媒、社交媒体、转介绍、线下活动引导 APP 形成私域流量池 流量池汇聚到统一的线索库 线索库下发 4s 店/直营门店 销售伙伴线索跟进 邀约试驾 大订转化

2. 不同部门对 CDP 诉求不一样

汽车行业,IT 部门和数字化营销的部门很多是分开的。IT 部门承接营销数字化业务部门提过来的需求,如获客的需求或者品牌传播需求。

IT 部门主要是工具化思维,会从技术角度去衡量和开发需求,意在构建一个支持多部门的高可用,可扩展的系统。

数字化营销业务部门主要是效果思维,会更关心效果价值。媒介投放,线索转化率,活动效果衡量,期待 CDP 可以快速搭建营销活动,并可对投放策略进行管控,对效果指标进行监控。

3. 对 CDP 理解不一致:一千个人有一千个 CDP

2018 年国内 CDP 的概念还是非常少的,像阿里 2020 年才推出 Quick Audience 产品,很多公司也是将 DMP 改装一下,变成 CDP。这样的市场行情导致车企对 CDP 概念的理解也不一致。

数据系统/用户数据中台

偏大数据系统,用户画像,人群圈选等。

营销系统/营销自动化

自动化配置营销活动,CMS,触达工具,活动推送。

CRM/SCRM

集成抖音、微信等社交平台的用户管理和营销。

......

大家理解的不一致,那么如何重新定义 CDP,也就会引起大家思的考。

--

02

“重新”定义的意义

1. 现在的 CDP 是什么

目前市场上 CDP 的类型主要有三类:数据型、分析型、营销型。

数据型

含义 :这些系统从源系统收集客户数据,将数据链接到客户身份,并将结果存储在可供外部系统使用的数据库中。这是满足 CDP 定义所需的最小功能集。在实践中,这些系统还可以提取受众细分并将其发送到外部系统。此类系统通常采用专门技术进行数据管理和访问。一些最初是标签管理或 Web 分析系统,并在这些领域保留了相当多的传统业务。

供应商类型 :DMP / AdTech 背景出身。

分析型

含义 :这些系统提供数据组装和分析应用程序。应用程序始终包括客户细分,有时还扩展到机器学习、预测建模、收入归因和旅程映射。这些系统通常会自动将数据分发到其。他系统。

供应商类型 :DMP / AdTech 背景出身。

营销型

含义 :这些系统提供数据组装、分析和客户处理。它们与细分的区别在于,它们可以为细分中的不同个体指定不同的处理方法。处理可能是个性化消息、站外营销活动、实时交互或产品或内容推荐。它们通常包括跨渠道协调客户处理。

供应商类型 :CRM / MA 厂商延伸 CDP 业务。

2. “重新”的含义?

① 价值上重新定义

财务视角 :车企行业单个车的线下转化是非常漫长的,包括线索下发、400 邀约、到店试驾、车友会、粉丝见面会、一次不成二次到店.....这些环节所产生的所有费用和成本,要分摊到这辆车里面。所以只有把所有环节的费用和权重占比都做到以后,才能真正从财务视角去衡量每个活动它带来的一些价值。

用户数据资产视角 :用户画像的标签不强调价标签的数量,而是强调标签的价值。

产品定义视角 :通过汽车 CDP 产品,去赋能智能座舱的定义、汽车功能的定义、汽车造型的定义、新款车型产品人群定义,做一些价值的支持。

② 范围上重新定义

以前 CDP 的数据范围基本上围绕着私域或者公域,半公域比较少。由于当前整个流量结构的转变,以抖音、微信、小红书......的社交媒体占比越来越重,车企行业对于对于半公域营销也是非常重视。

③ 用户数据重新定义

结合营销数字化全链路过程可以定义为五个阶段。

流量阶段

主要是公域投放,媒介投放,发文,发布会等等。

粉丝阶段

主要是围绕着公域的粉丝数据。

用户阶段

主要是围绕着私域数据。比如 APP/小程序里注册的用户的相关数据。

线索阶段

主要是观测用户能否成为线索,汽车销售对线索进行跟进。

车主阶段

主要是针对车主(保客)进行转介绍和保客营销,以及车生活等场景。

④ 底座工具重新定义

采用规范统一的数据处理方式去搭建 CDP 数据底座。

统一采集 统一清洗 统一建模 统一分析 统一输出

3. 重新定义后的价值

快速支持不同营销阶段的业务

CDP 对于不同营销阶段的业务需求可快速支持。如:针对新车上市发布,那么 CDP最合适的切入点,应在大订之后有订单,车辆交付,这个时候开始起 CDP 项目。前期以快速搭建活动工具为主,然后再切入到更精细化的分层运营。

增强 CDP 复用性

在车企对于主机厂来说,可能会存在个典型的问题:市场部、销售部、售后部每个部门都有一个自己的 CDP,且三者脱节。所以我们重新定义,并提高 CDP 的复用性,将市场、销售跟售后衔接起来,数据打通。

提高 CDP 可扩展性

扩展性指的是从卖车营销扩展到智能座舱营销。也就是可管控从流量到车主整个生命周期的营销。

避免重复性建设

不同的部门都会有不同的 CDP,统一以后,避免进行重复建设。

--

03

某新能源车企 CDP 建设思路

1. 某新能源车企 CDP 全景图

这是一个比较典型的全域 CDP 产品架构图,围绕着流量获取和大订单转化全链路数据过程。主要分为 4 个环节:集成、建模、洞察、转化。

数据集成

主要是集成各业务系统数据。对于公域、半公域、私域渠道数据统一接入,统一管理,便于计算全链路的 CPS。

数据建模

主要分为是标签中心、策略中心和分析中心。

标签中心:主要是对标签的创建和管理。

策略中心:主要对投放和营销活动策略的管理。

分析中心:主要是针对投放和营销活动的效果、转化率、受众等进行分析。

数据洞察

洞察环节主要是全域的用户画像和人群洞察。基于公域、半公域、私域、APP/小程序等数据进行构建个人用户画像和群体用户画像,从而支持业务部门进行人群洞察营销。

数据转化

数据转化环节主要是 MA 营销自动化。如:新车发布上市,需要一周内快速构建一个车展的活动页来去收集线索。MA 作为较好的快速搭建工具,可以来支持这种场景。

2. 实施策略

CDP 在实施的时候有 6 个核心阶段。

产品搭建

全域产品(DMP&CDP&MA)部署。

全域数据接入

投放数据&社交媒体&私域数据。

公域营销支持

投放效果监测&策略支持。

半公域营销支持

社交媒体“两微一抖”效果分析、社交媒体自动化运营。

私域营销支持

用户&销售&交付&售后业务精细化运营支持。

业务共创&平台自建

共创:扩展新场景,如:智能座舱个性化推荐。

共建:长出自己场景化应用。

--

04

CDP 的一些思考

这些思考主要偏向于车企行业。

1. 采购VS自研

很多车企主机厂会面临一个难题,就是 CDP 这个产品是要采购,还是要自研。针对这个问题可以从两个方面去分析,前期产品搭建和后期使用。

产品搭建

采购一个成熟的 CDP 产品,可能一个月就可以部署完成,并支持当前业务使用。自研的话最快也得 3 个月或者半年才能完成。

产品使用

后期的业务发展复杂化,个性化,当前 CDP 平台不能满足的话,那么此时产品的核心问题就是它的拓展性和兼容性。采购的产品能快速搭建使用,但是采购的产品都是由供应商把控,他的后期扩展性和兼容性相对自研会受到限制。

所以最好的方式是自研加采购。前期先模块化采购,采购核心功能,快速构建,后期自研扩展,形成共建的方式。

2.能力扩展

新能源行业火爆,大家把重心在产品定义、智能座舱、自动驾驶,这些模块。虽然说CDP 在整个互联网或者零售行业的一些营销场景,已经是很成熟的产品了,但是在智能驾驶、智能座舱的这个领域还属于一个比较初级的阶段,还是需要去探索的。

3. 数据安全及隐私保护

随着企业数字化发展,数据安全越来越重要。CDP 中有很多用户的敏感数据,所以在前期建设时需要考虑到用户数据隐私保护。很多时候需要合规部门去介入,梳理各链路用户敏感数据,通过工具规避敏感数据泄露。不仅是 CDP 平台,底层的数仓大数据平台各层级数据也需要存在合规性,规避敏感数据。

今天的分享就到这里,谢谢大家。

|分享嘉宾|

赵松|极氪汽车 大数据产品负责人

8年数字化经验,5年车企数字化项目经验,曾在阿里影业、中国移动苏州研发中心、数梦工场等公司担任数据产品专家、大数据产品负责人,主导实施影视大数据产品淘票票专业版(现名灯塔)、上汽大众数字化营销平台和多个车企CDP等项目。在车企精准营销、用户画像和CDP平台建设方面有丰富的实践经验。

标签: 重新定义 社交媒体 敏感数据

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