以數據為核心的CRM進化產品:帶你了解CDP(客戶數據平台)開發過程與難點

最近客戶數據平台(CDP)受到了不少關注,但看了大多內容主要都是說概念,這篇文章會更關注實際產品、開發過程、部署難點。

文章最後有其他參考資料,有興趣的朋友可以延伸閱讀。

其中GrowingIO發布的CDP白皮書是我看到說的最完整、最徹底的,約100頁(目錄如下圖),如果對CDP有想更深入了解的朋友,十分推薦至GrowingIO官網輸入手機號碼下載。
如果沒有大陸手機號碼的朋友,<rock data>臉書粉絲頁,按讚追蹤,並發送訊息"cdp"可獲取。

CRM的本質是什麼?

損失一個老客戶,恐怕要開發10個新客戶來彌補;但服務好一個老客戶,卻可以帶來10個新客戶。

在了解CDP前,我想先探討一下CRM本質。

我們在線下門市消費時,可能都會遇到收銀員問你要不要成為會員,錄入你的姓名、電話後給你一張會員卡,這張卡可以在消費時累積積分,積分累積到一定程度後,會有某種程度的優惠,例如屈臣氏會員可以用比較低的價格換購、便利店用積分換公仔。

在2B的產業,客戶對公司業績影響相對較大,因此CRM紀錄通常也會更詳細,例如產品需求、報價、合約、收款、跟進紀錄、服務紀錄等。這樣不論是該業務員離職、或是業務與客戶久沒聯絡,企業也可以很快的回顧客戶的歷史信息,提供更好的服務。

線上也是同理,當我們進到一個網站時,通常會要我們進行填寫資本資料註冊成為會員,我們可能在生日時,收到平台方寄來的生日郵件、或是生日優惠券。

不論是積分折抵、優惠券,乃至各種行銷活動,都是在強化與客戶之間的聯繫。因此,瞭解客戶、強化與客戶之間的關係,就是CRM的本質。

CRM為什麼不足夠了解用戶?CDP的產生

由於用戶觸點的破碎,系統之間的數據沒有打通,因此用戶數據可能是片面的、模糊的

隨著網發展,傳統企業跟用戶的連接從從線下商店、門市人員,客服人員,開始多了了Email、PC官網的接觸點;再由於4G發展,APP跟各種社群媒體,企業與用戶之間的聯繫變得越來越複雜,例如官方APP、臉書粉絲頁、IG粉絲頁、Line粉絲頁。

可以說,客戶的行為都在網上了,但反而更加破碎。

這對"了解客戶"會造成什麼問題呢?

比如以電信業為例,假設某低合約金額的用戶,最近一直在官網查看iphone等機型跟高資費方案,那麼他應該被判斷為高潛力升級用戶;但門市人員只能看到他當前資費及繳費記錄,而看不到在其他渠道的行為數據,故很容易會推薦他差不多資費的續約方案。

了解客戶是誰。這似乎很簡單,但客戶與業務互動渠道的激增,使這個簡單的目標變得極其複雜。CDP要解決的就是這個問題。

了解客戶-大數據平台建設基本能力

了解客戶,第一步要做的即是將屬於同一人的多個標示連接再一起,進行唯一id識別,也就是ID Mapping。開發過程中可能涉及權重歸一、衰減、收斂等算法模型,比較複雜,這裡不做展開,有興趣的朋友可自行Google

因此只要涉及到“客戶”,都是我們要採集的數據。除了CRM的數據外,還有客服系統、ERP系統等的業務數據,官網/APP的行為數據(操作日誌/埋點數據),社交媒體、廣告投放平台等第三方外部數據,以及不是客戶數據,但會和分析極度相關。比如庫存和產品價格。

要對多個數據源、多種Database的採集,我們可能需要部署Sqoop、Flume、Kafka等大數據採集工具,將數據抽取到Hive數據倉庫中;數據要能定時更新,部署Ooize/Azkaban實現調度功能。

接著,為了將這些數據進行有序、有結構的分類,以便在性能、成本、效率和質量之間取的最佳平衡,我們要進行數據倉庫建設。

最後別忘了,CPU、內存、磁盤等服務器硬體資源,是系統能否穩定的重要保障

以上就是CDP基礎能力的搭建,包含服務器、hadoop集群搭建、數據的計算、調度能力、數據倉庫建設。總的來說,就是完成對數據的整合、處理和計算能力

了解客戶-特徵標籤化構建用戶畫像

用戶數據沈澱至數據倉庫後,我們可以開始構建用戶畫像。

所謂的用戶畫像,就是將用戶特徵以一個一個標籤來描述,例如"男性/女性"、"是否曾經有購買"、"是否投訴過""…等。

標籤開發就是這階段的目標,標籤可以非常多,我們熟知的RFM model,也只是用戶的其中一個標籤。關於用戶畫像與標籤,可以參閱我另一篇文章[用戶畫像很重要,那你知道是怎麼畫出來的嗎?]

已經透過ID mapping識別了唯一用戶,也對用戶打上多樣的標籤,那我們就可以進行各種維度的聚合、拆分等方式來分析用戶群。

可以在CDP平台上加入“客戶分析"看板,對指標進行不同維度的分析展示,這種方式走的是前後端聯調開發的模式;也可以考慮將CDP平台的數據再開放到其他產品,例如接入BI工具,供業務方自由搭建看板。

強化與客戶之間的關係-人群圈選與消息推送

強化與客戶之間的關係,目前最主流的應用就是精準行銷,也就是對不同客戶傳遞不同的訊息。例如電信公司想對對高消費男性用戶群,發送蘋果高端手機、對低消費女性的用戶群,發送小米中價位手機

“高消費男性"用戶群,可能由3個標籤組成:1.年齡=25-35、2.職業=IT、3.平均帳單金額=1千以上。

給業務方使用的流程為,業務人員自由選擇想要的多個標籤,透過"且"、"或"等邏輯規則,篩選出符合條件的用戶(即創建人群),並對這群人命名為"對高消費男性"。

圈人之後,我們就可以針對不同人群,推送不同消息。
消息推送一般都會有預算限制、或是人數限制等,因此圈出人群後,最好能夠實時計算人群數量,選用Redis儲存或許比Mysql好(這邊要跟後端工程師討論)。

消息推送功能大致包含:

  • 消息新增
  • 消息編輯
  • 消息發送的排期
  • 選擇消息發送的渠道…等

這邊的設計以功能面為主,偏產品經理的範疇,就不再展開了。

鏈路簡化如下圖:

最後

越多越複雜的事務,越需要一套框架來管控,因此開發前要設計好標籤體系,包含標籤主題、標籤編碼、標籤名、標籤說明等。

而這麼多數據也會存在質量問題,如何做好質量監控?如何做標籤的上下線?

這整套的管理可以開發“標籤資產管理",做系統化的管控。

另外,標籤的應用不止精準行銷,更多的場景還有賴我們挖掘。

純功能型產品需要有產品經理做出產品定位、產品功能,配合前後端工程師開發。但CDP這個產品,又多了數據的層面,難點至少有以下5點:

  1. 大數據架構設計、大數據環境部署
  2. 服務器等硬體資源投入
  3. 數據人才的缺乏、管理層對數據認知的缺乏
  4. 集團型企業存在多部門、子公司之間的利益,數據無法共享,產生的數據隔閡
  5. 開發環節多,導致項目管理難度大

參考資料

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