Перейти к основному содержимому

CDP и DMP: как выбрать платформу данных для своих потребностей

Чтобы принимать обоснованные маркетинговые решения, необходима платформа для упорядочения данных клиентов. Существует два типа таких платформ: платформы данных клиентов (CDP) и платформы управления данными (DMP). Понимание возможностей и принципа работы каждой из них поможет выбрать подходящий вариант.

Платформы CDP помогают объединить разнообразные данные клиентов, включая ретроспективные, контекстные, демографические и поведенческие. Эти объединенные данные служат основой для получения аналитики — от сегментации до прогнозов клиентов — с помощью интеллектуального и персонализированного обслуживания. Различные отделы, в том числе маркетинга, продаж и обслуживания, получают множество новых возможностей персонализации по различным каналам благодаря аналитике и постоянным профилям клиентов. Платформа DMP в первую очередь собирает анонимные данные, которые используются для профилирования, анализа и таргетирования онлайн-клиентов. Эти платформы помогают маркетологам принимать взвешенные решения о покупке рекламы и эффективно нацеливать кампании.

Эти две системы отличаются вариантами использования, пользователями и собираемыми данными.

Различия между CDP и DMP

Платформы CDP и DMP предлагают разные способы для достижения разных целей.

CDP

Платформы CDP обеспечивают персонализированное обслуживание клиентов. Для этого они собирают и объединяют данные клиентов на основе их персональных данных, например адресов электронной почты и номеров телефонов, чтобы создать комплексные представления клиентов. Унифицированные данные клиентов в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) формируют аналитику, которая оптимизирует бизнес-процессы и взаимодействие с корпоративными клиентами (B2B) и потребителями (B2C).

Основной источник для CDP — это собственные данные, которые клиенты сами предоставляют о себе компании, непосредственно взаимодействуя с ней в Интернете (на веб-сайтах, в рамках кампаний, онлайн-покупок и программ лояльность) и в реальном мире (в магазинах и на мероприятиях). Кроме того, в дополнение к собственным данным платформы CDP могут использовать партнерские данные (полученные от компаний, собирающих и продающих собственные данные), а также сторонние данные (собранные с помощью анонимных идентификаторов, например файлов cookie).

Аналитика из CDP-платформы помогает не только отделу маркетинга проводить кампании и анализировать отток, но также отделам продаж и обслуживания персонализировать сервис. Например, благодаря рекомендациям по перекрестным и дополнительным продажам продавцы могут сосредоточиться на обсуждении актуальных для покупателя товаров. Рекомендации оптимальных действий помогают продавцам персонализировать последующее взаимодействие. Аналогичным образом сумма всех заказов помогает отделу обслуживания устанавливать приоритетность вызовов от ценных клиентов.

DMP

Диджитал-агентства и корпоративные отделы маркетинга используют DMP, чтобы определять аудитории по категориям, например по демографическим данным, поведению или местоположению, и точно таргетировать цифровые рекламные кампании.

Платформы DMP агрегируют большие объемы анонимных данных клиентов, полученных от партнеров и сторонних источников. DMP работают с анонимными объектами, например файлами cookie, устройствами и IP-адресами, чтобы обмениваться информацией об аудиториях, одновременно защищая конфиденциальность. Поскольку различные компании, включая конкурентов, обычно используют одни и те же анонимные данные, платформа DMP не предоставляет устойчивых конкурентных преимуществ. Вместо этого она помогает цифровым маркетологам лучше анализировать аудитории и нацеливаться на них.

Сравнение CDP и DMP

CDP DMP
Пример использования
  • Многоканальный маркетинг, продажи и обслуживание, направленные на конверсию при личном взаимодействии
  • Цифровые рекламные кампании, обычно нацеленные на анонимные аудитории
Основная цель
  • Улучшить обслуживание клиентов благодаря персонализации
  • Улучшить таргетинг цифровой рекламы
Основные пользователи
  • Отделы маркетинга, продаж и обслуживания
  • Отделы цифрового маркетинга (внутренние отделы и агентства)
Преимущества и ограничения
  • Гибкое реагирование на изменение тенденций
  • Сегментация с помощью ИИ и прогнозы для глубокой персонализации обслуживания
  • Возможность подключения к другим платформам для персонализации и оптимизации процессов
  • Эффективная интеграция данных из разрозненных источников
  • Доступные данные, которые могут использовать несколько групп в организации
  • Определение аудиторий для таргетинга цифровой рекламы
  • Способность подключаться к другим платформам для таргетинга клиентов
  • Возможность монетизации путем продажи собственных данных в качестве партнерских
  • Ограниченное сопоставление личностей, поскольку основной источник данных анонимен
  • В основном не предназначена для использования собственных данных
На какие вопросы может ответить каждая платформа
  • Кто мои самые ценные клиенты?
  • Как я могу персонализировать взаимодействие с этим клиентом?
  • В какой продукции или услугах больше всего заинтересован этот клиент?
  • Какой шаг сделать следующим в отношении этого клиента?
  • Какие клиенты собираются уйти?
  • Какие признаки клиентов, которые вероятнее всего осуществят покупку?
  • На каких сайтах можно охватить этих клиентов?
  • Как эффективно проанализировать большие объемы данных об аудитории, чтобы взвешено купить рекламу и спланировать кампании?
Основной источник данных
  • Собственные данные
  • Некоторые передовые CDP могут использовать сторонние данные
  • Партнерские данные
  • Сторонние данные
  • Некоторые передовые DMP могут использовать собственные данные
Жизненный цикл данных
  • Постоянные данные сначала собираются с помощью прямого взаимодействия с клиентами, например при покупке
  • Данные хранятся в течение длительного времени
  • Временные и краткосрочные данные сначала собираются в ходе посещения клиентами веб-сайтов или взаимодействия с рекламой
  • Данные хранятся в течение ограниченного времени
Личность клиента
  • Детерминированное сопоставление: уникальный идентификатор (например, адрес электронной почты) определяет, какие данные связаны с уникальным клиентом
  • Вероятностное сопоставление: алгоритмы выбирают данные из анонимных пользовательских данных и определяют приоритеты для сегмента и категории по уникальным идентификаторам клиентов
CDP DMP
Пример использования
  • Многоканальный маркетинг, продажи и обслуживание, направленные на конверсию при личном взаимодействии
  • Цифровые рекламные кампании, обычно нацеленные на анонимные аудитории
CDP DMP
Основная цель
  • Улучшить обслуживание клиентов благодаря персонализации
  • Улучшить таргетинг цифровой рекламы
CDP DMP
Основные пользователи
  • Отделы маркетинга, продаж и обслуживания
  • Отделы цифрового маркетинга (внутренние отделы и агентства)
CDP DMP
Преимущества и ограничения
  • Гибкое реагирование на изменение тенденций
  • Сегментация с помощью ИИ и прогнозы для глубокой персонализации обслуживания
  • Возможность подключения к другим платформам для персонализации и оптимизации процессов
  • Эффективная интеграция данных из разрозненных источников
  • Доступные данные, которые могут использовать несколько групп в организации
  • Определение аудиторий для таргетинга цифровой рекламы
  • Способность подключаться к другим платформам для таргетинга клиентов
  • Возможность монетизации путем продажи собственных данных в качестве партнерских
  • Ограниченное сопоставление личностей, поскольку основной источник данных анонимен
  • В основном не предназначена для использования собственных данных
CDP DMP
На какие вопросы может ответить каждая платформа
  • Кто мои самые ценные клиенты?
  • Как я могу персонализировать взаимодействие с этим клиентом?
  • В какой продукции или услугах больше всего заинтересован этот клиент?
  • Какой шаг сделать следующим в отношении этого клиента?
  • Какие клиенты собираются уйти?
  • Какие признаки клиентов, которые вероятнее всего осуществят покупку?
  • На каких сайтах можно охватить этих клиентов?
  • Как эффективно проанализировать большие объемы данных об аудитории, чтобы взвешено купить рекламу и спланировать кампании?
CDP DMP
Основной источник данных
  • Собственные данные
  • Некоторые передовые CDP могут использовать сторонние данные
  • Партнерские данные
  • Сторонние данные
  • Некоторые передовые DMP могут использовать собственные данные
CDP DMP
Жизненный цикл данных
  • Постоянные данные сначала собираются с помощью прямого взаимодействия с клиентами, например при покупке
  • Данные хранятся в течение длительного времени
  • Временные и краткосрочные данные сначала собираются в ходе посещения клиентами веб-сайтов или взаимодействия с рекламой
  • Данные хранятся в течение ограниченного времени
CDP DMP
Личность клиента
  • Детерминированное сопоставление: уникальный идентификатор (например, адрес электронной почты) определяет, какие данные связаны с уникальным клиентом
  • Вероятностное сопоставление: алгоритмы выбирают данные из анонимных пользовательских данных и определяют приоритеты для сегмента и категории по уникальным идентификаторам клиентов

Определение целей

Прежде чем выбирать платформу CDP или DMP, проанализируйте ситуацию в своей организации и ее цели.

  • Что для вас важнее: персонализировать обслуживание отдельных клиентов или таргетировать аудиторию в цифровой рекламной кампании?

  • Какой тип данных клиентов используется на данный момент и где они хранятся?

  • Необходимо ли вам подключить данные клиентов и аналитику к другим системам, например к бизнес-приложениям?

Ответы на эти вопросы помогут определить, какая платформа — CDP или DMP — удовлетворит ваши бизнес-потребности.

Готовая платформа CDP для персонализации обслуживания клиентов

Если вашей организации подходит платформа CDP, рассмотрите Dynamics 365 Customer Insights — гибкое и интуитивно понятное решение от Microsoft.