CDP

客户数据平台

Customer Data Platform

灵活可扩展的客户数据结构

CDP的核心目的是对“客户”充分的研究,DM Hub巧妙的定义了“客户”数据模型,可直接支持各种主流的客户数据来源,包括线下交易、平台电商、自建电商、微信、会员、网站、App、小程序等。并且数据结构具有高度的灵活性和可扩展性,可通过免开发的方式自由扩展数据结构,满足企业实际情况。

全渠道数据自动汇总

同一个客户在不同渠道留下的数据有很大不同,无论是数据内容、数据量还是数据中包含的身份信息都存在很大差异。DM Hub内建身份信息自动识别和自动化合并功能,可以有效把同一客户的全渠道数据自动汇总到客户全域档案,过程中无需人工步骤。

生命周期模型

DM Hub内建客户生命周期管理模块,可以便捷的对理想客户的生命周期进行可视化建模,包括对于不同阶段的定义和自动化判断,以及不同阶段间自动迁移;同时提供有效的分析洞察工具,包括客户在生命周期各个阶段的分布,不同时期各阶段人群变化的趋势等。

标签管理

“标签”是客户画像最核心的部分,DM Hub具备完整的标签管理模块,包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等。DM Hub支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。
此外,DM Hub还提供各个行业的标签模板库,有效缩短从头建立整体标签库的时间。

人群细分

在完成每个客户的个体画像之后,就可以进行客群的分层分群(Segmentation),人群细分是所有分析洞察和精准营销的重要基础工作之一。
DM Hub的人群细分能力极其强大和灵活,可以选择任意筛选进行多级组合,刷新维度包括所有在DM Hub管理的数据,包括客户基础属性、画像数据、行为数据、交易记录、会员档案、营销数据等。

开放接口

DM Hub具备成熟完备的开放接口,既可以接收来自外部的原始数据,又可以把加工过的画像数据输出到外部系统,还可以灵活的将人群包和其他系统进行数据交换。通过开放的数据接口和灵活的扩展性,CDP可作为企业客户数据管理的中台,进行不断的数据汇集和交换,产生最大化的数据价值。

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