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《企業(yè)數據管理CDP/DMP實踐白皮書》重磅發(fā)布:衡量企業(yè)數字化成功的六個關鍵

 blackhappy 2019-12-06
《企業(yè)數據管理CDP/DMP實踐白皮書》重磅發(fā)布:衡量企業(yè)數字化成功的六個關鍵

近日,深演智能|品友發(fā)布《企業(yè)數據管理白皮書DMP/CDP實踐白皮書》?;趯煜?、零售、汽車、美妝等多個行業(yè)豐富的項目經驗,對CDP/DMP實踐落地中的六大核心問題進行了梳理和解答,也是基于超30家大中型企業(yè)的CDP/DMP實踐而成的白皮書,以期為營銷決策者進行CDP/DMP項目實踐提供參考和借鑒。所有CDP/DMP項目實踐的六大核心問題就像六面體,從任何角度看到的都是相似的表象,但是卻有著不同的核心本質。

深演智能|品友產品及解決方案部(PSD)副總裁曹玉驥

數據資產時代,幾乎所有企業(yè)都在思考,數據究竟能夠如何創(chuàng)造更好的商業(yè)機會和業(yè)務增長的提升,并且在變化迅速且不確定性疊加的經濟周期中,這樣的思考更加需要獲得迫切的答案。

在此之前,深演智能|品友委托國際權威獨立調研機構Forrester調研編纂了國內首份第一方DMP思想領導力研究報告:《從數據管理到智能決策》。報告對100名中國大中型快速消費品業(yè)、汽車制造業(yè)、銀行金融業(yè)和零售電商企業(yè)內進行數據管理平臺(DMP)管理、決策和執(zhí)行的的主要負責人進行問卷調研,他們面臨的最大營銷挑戰(zhàn)是難以觸達和獲取新客戶(45%),以及難以綜合衡量不同渠道的營銷效果(44%)。為解決這些挑戰(zhàn),超過1/3的大中型企業(yè)營銷決策者表示他們會大幅增加對MarTech營銷技術的投入。

《企業(yè)數據管理CDP/DMP實踐白皮書》重磅發(fā)布:衡量企業(yè)數字化成功的六個關鍵

在有意識增加投入的同時,營銷決策者仍然面臨數據驅動營銷決策如何落地的諸多挑戰(zhàn)。

基于大量實際服務客戶的經驗,我們在實踐中總結出企業(yè)在搭建CDP/DMP項目的六大關鍵問題:

01

我們的CDP/DMP有明確的商業(yè)目標/應用場景嗎?

02 我們的數據可用嗎?

03 我們的數據可以安全使用嗎?

04 我們真的懂消費者嗎?

05 CDP/DMP真的能夠做到智能決策嗎?

06 企業(yè)應該選擇定制化項目還是標準化產品?

本文僅呈現一部分要點,白皮書完整版獲取方式請移至文末查看。

我們的CDP/DMP

有明確的商業(yè)目標/應用場景嗎?

雖然搭建CDP/DMP已經成為了大型和中型企業(yè)的共識,但是,到底是讓營銷部門主導,還是由IT部門牽頭?以及CDP/DMP如何適合企業(yè)的業(yè)務要求,讓數據能“用得起來”?

我們認為,成功的CDP/DMP, 首先以“終”為始,以結果為導向,想清楚最終的商業(yè)應用場景是什么,進而確定誰來負責和主導,以及如何設計和驗證。

我們真的了解我們的消費者嗎?

企業(yè)無論在數據技術還是業(yè)務流程上都將越來越“以用戶為中心”。企業(yè)需要把大的數據戰(zhàn)略落地到每一個與消費者相關的小應用場景中。

在隨著消費者生命周期的進行,消費者數據也逐漸增多,需要匹配不同標簽,不同模型,讓用戶背后都形成獨有的標簽,并通過管理和加工,做到真正的洞察消費者內在需求,更好地指導營銷決策。

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CDP/DMP真的能做到智能決策嗎?

CDP/DMP做到智能決策的關鍵在于擴展企業(yè)數據價值,實現數據和決策打通。

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對于CDP/DMP,企業(yè)應該選擇定制化項目還是標準化產品?

隨著CDP/DMP熱潮的來臨,越來越多的廣告主開始想要搭建CDP/DMP對數據進行管理激活,在進行平臺選擇時候,到底是選擇定制化還是標準化產品,其實是很多廣告主在進行平臺選擇時候面臨的大問題。一般情況下我們會建議客戶按照實施復雜性和商業(yè)性兩個維度,來確立自己的商業(yè)應用場景,通過應用場景來進行倒推。

《企業(yè)數據管理CDP/DMP實踐白皮書》重磅發(fā)布:衡量企業(yè)數字化成功的六個關鍵

基于大量實際服務客戶的經驗,對目前絕大多數企業(yè)的需求,深演智能︱品友的標準產品功能已經可以覆蓋80%,像數據收集、標簽管理、Campaign分析、人群分析、自定義分析、一鍵推送觸達等業(yè)務場景,都可以通過深演智能︱品友AlphaData?平臺來進行,同時一些特殊的定制化需求,依靠深演智能︱品友強大的實施能力,也可以確保需求的快速響應和落地。

例如在車企客戶中,我們會幫助設計有效訪客、線索評分模型算法、實時生意看板等,在快消企業(yè)中,會結合不同的商品屬性,結合購買周期、頻率、數量等因素構建RFM、預測分析等模型,以及企業(yè)內部不同的業(yè)務部門的系統(tǒng)對接開發(fā)工作等。

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