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13 个步骤和 4 大难点,一篇文章讲清如何搭建 CDP

GIO 增长团队 2021-01-19
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作为当下最火的营销概念,客户数据平台(CDP)再度掀起了数字营销的浪潮。然而,目前市面上对于 CDP 的介绍大多数停留在各种概念和纯技术角度的解读。您的企业是否需要 CDP、如何搭建以及落地,这些实践内容则很少有涉及。

为了填补国内 CDP 实践领域内容的空白,GrowingIO 将招商仁和人寿、江西移动、蛮牛健康、蜜芽宝贝等众多客户的 CDP 建设经验进行汇总,整理成为国内第一本以实践为基础的企业级 CDP 搭建白皮书。为读者详细剖析 CDP 的搭建过程和挑战,结合实践案例解读 CDP 的应用场景和价值。《企业级CDP实操指南》将于 1 月 20 日正式发布,敬请期待!


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CDP 能够为企业的营销工作带来诸多好处,但是部署实施的成本非常高昂。如何合理控制 CDP 部署实施的步骤?本文节选自《企业级CDP实操指南》白皮书,基于 GrowingIO 的 CDP 项目服务经验,为您讲解企业搭建 CDP 的过程以及常见问题。


概念阶段

第 1 步:需求识别

要想启动 CDP 项目,首先要明确企业是否需要 CDP。这就是需求识别阶段我们要解决的问题——收集整合企业上下对 CDP 的需求。这些需求可以是产品功能需求、业务流程需求、数据管理需求或者数据分析需求。通过对需求的收集归纳,论证搭建 CDP 的必要性。

您可以参考 GrowingIO 提供的 CDP 建设自测表,进行综合考量。CDP 不是万能的,在该阶段务必要明确企业的需求和目标是否能够通过 CDP 实现。 

第 2 步:可行性研究

假设在需求识别阶段确定了企业真的需要 CDP,那么下一步就是论证搭建 CDP 的可行性了。企业在可行性研究阶段主要任务是明确整个项目的建设依据、建设的必要性和建设的效益边界。看待这个问题需要回归到企业自身信息化系统的全局情况,整合当前存在的主要问题,并归拢整体业务需求框架,从而判断企业搭建 CDP 的可行性。

可行性分析阶段一般会产出项目可行性研究报告,目的是通过具有逻辑性的文字正确地表达出企业在建设 CDP 项目上的建设条件和规范,清晰地描绘项目建设的利益相关方和建设内容,同时也可以对项目建设的成本、投资回报有初步的判定。

在可行性分析阶段,要充分考虑企业的数据基础现状、梳理公司对于 CDP 的具体需求和定位、做好对项目风险的预判。本书在 2.3.1 节对可能影响项目进展的问题进行了汇总,以供参考。


规划阶段

第 3 步:商务阶段

商务阶段的主要任务是确定双方合作的项目合同,并明确项目工作说明书(SOW)。商务阶段不仅存在于采购 CDP 的情况,规范的自建 CDP 流程同样需要 SOW 。

项目工作说明书包括了项目背景、交付目标、功能需求、非功能需求、项目里程碑、项目管理方式和实施前提等约束内容,意义在于描述 CDP 建设项目的售卖/实施/交付边界,是对项目需求的总结和定义,是对项目利益、协作、实施相关方的明确和确定,是概念和规划阶段承上启下的必要产物。下图是 GrowingIO 提供的 SOW 目录示例。

GrowingIO SOW 目录示例


第 4 步:项目规划

项目规划阶段是项目启动的标志阶段,该阶段的主要任务是确定整个 CDP 建设项目的各项项目全过程管理计划,主要包括项目整体执行计划、成本执行计划、人员执行计划、风险执行计划、干系人管理计划等内容。

项目规划阶段的意义在于明确项目实施的章程,明确项目的工作任务和实施责任人。是企业本身、GrowingIO 以及第三方在资源、工作、人员上的统筹和共识。

第 5 步:确认解决方案

解决方案阶段的主要任务是对业务需求的调研和规划。前文提到的需求识别阶段,可以提出天马行空的各类需求,而解决方案阶段的需求都是基于项目范围内可解决的明确需求。

GrowingIO 在解决方案阶段,主要提供 3 类解决方案:指标体系规划、标签体系规划和运营场景规划。

1. 指标体系规划工作是整个 CDP 项目实施的必要工作。通常由 GrowingIO 商业分析师根据 OSM+UJM 模型,对企业的 KPI、业务场景、业务流程等方面进行业务调研和规划分析。在充分理解企业的应用系统和业务流程的基础上,根据项目 SOW 中约定的交付目标,进行指标体系的设计,最终交付的是围绕企业 KPI、业务流程和产品而定制的指标方案和分析场景。

2. 标签体系规划工作是对指标体系方案的一种应用,通常标签体系的规划需要结合运营业务的需求同步开展。基础层面,标签体系的调研和规划是为了满足企业对于用户的人群划分、人群画像的需求;战略层面,标签体系的设计和规划,是企业精细化运营开展的前提。

标签体系规划工作的最终产出通常是一组企业的用户标签群组。标签体系通常细分 2 到 3 层,可按业务线结构、产品功能结构、服务对象结构等维度进行拆分。下图是保险行业标签体系示意图。

保险行业标签体系示意图

3. 运营场景规划工作主要是调研和分析企业的运营需求,通常是基于 AARRR 模型引导企业正确地判断和定义业务的运营阶段。分析师会根据行业经验和企业的业务流程,为企业定制规划运营的活动内容、流程规则、人群定义以及触达方式等。

指标、标签和运营方案的背后,都会规划出数据埋点方案。数据埋点方案是用户行为数据的采集标准,方案定义了数据标准,包括来源、事件维度、用户属性等。数据埋点方案是业务需求向技术实现进行转变的重要文件,是企业用户数据的重要标准文件。


实施阶段

第 6 步:系统部署

系统部署阶段的主要任务是根据业务规划对 CDP 平台软件进行安装部署,同样可以拆分为需求调研、资源筹备、软件部署和系统测试几个环节。

部署阶段的需求调研需要收集的信息主要包括业务规划需求(接入应用数、业务量、使用量等)、服务器硬件条件(CPU、存储类型、服务器类型)、服务器软件条件(操作系统、数据库、内核、分区和挂载)、网络条件(IP、域名、负载均衡、端口、子网及子网带宽、访问策略)乃至安全要求(安全合规要求、安全扫描机制、渗透测试要求)。

业务规划需求是整个调研环节最重要的信息,企业必须清晰地规划 CDP 需要接入的应用类型和数量,并且对 CDP 在上线 1 个月、6 个月、12 个月等几个关键的时间点上的业务量规模要有预估。不同阶段的 DAU 表现、数据量表现都将直接关系到系统在硬件资源筹备阶段的数量预估和拓扑设计。

通常情况下,对于百万级 DAU 的业务集群,通过自动化部署脚本通常只需要数小时就能完成全部的部署和功能测试。

第 7 步:系统集成

现在的企业不缺数据,缺乏的是对数据的整合、处理和分析能力。而 CDP 恰恰是满足企业的这方面需求。做好数据集成,保障数据质量,才能为营销工作提供干净可用的数据。 

系统集成阶段的主要任务是与项目范围内规划的各个数据源进行对接,并完成  CDP 与各个系统应用的联通,或第三方数据平台数据接口的集成。

GrowingIO 的系统集成大致有三类:SDK 集成、Webhook 通道对接和 API 接口对接。

  1. SDK 集成是标准产品提供的集成能力,主要通过 APP SDK、JS SDK、JAVA SDK 对客户端和服务端的用户数据进行采集。同时也能通过对应 SDK 在运营场景中对用户进行弹窗和资源位的触达。

  2. Webhook 通道对接主要是智能运营能力的集成对接,通过 Webhook 接口能力可以向第三方触达(短信平台、Push 通道)传递运营动作。

  3. API 接口对接则是 CDP 平台和其他第三方数据系统的主要数据交互方式,通过 API 接口可以向 CDP 输入用户数据、标签数据等原始数据,同时也能输出 CDP 平台处理后的标签数据、统计数据以及 CDP 平台 SDK 采集的用户行为原始数据。

系统集成需要多方系统共同进行代码研发和协同联调,各方的参与和实施必然会存在时间成本和人力成本,在项目建设前必须要考虑整个项目集的协同预算,避免出现因为预算不足导致集成工作受阻。

系统集成阶段无论是 SDK 的集成还是第三方系统的集成,都必须建立在系统集成的技术解决方案之上,一方面确保系统集成过程中对技术方案、技术栈的共识,另一方面也是对数据传输内容、传输标准、验证标准的一种确认。

第 8 步:应用埋点

应用埋点阶段的主要任务是对已集成 SDK 的各个应用,根据解决方案阶段产出的数据埋点方案,根据开发者手册的要求在系统内添加埋点代码。

第 9 步:数据校验

数据校验有客户端数据校验和服务端数据校验两种。

数据校验一般只针对服务端数据进行校验。服务端的数据是双方数据库中有明确数据明细或日志的数据。一般先校验原始埋点数据的数量和质量;其次是校验指标的统计口径;最后则是具体的指标数据明细。双方对指标的名词定义以及对指标统计口径的统一,是数据校验的基础。

一般不对客户端数据进行校验的原因是:

  1. 客户端的数据只有 GrowingIO 的 SDK 记录了日志,客户的应用一般没有对应的日志或者记录可以作为对比。

  2. 客户端的数据受到应用程序代码本身、网络条件、传输路径等多种因素的影响,会有较多延迟、丢包甚至丢数的情况发生,数据质量的 Gap 范围难以定义。

数据校验通常需要漫长的过程,需要有多个批次的反复或者多个版本产品的迭代,通常的开展周期为 1 个月甚至更久。

第 10 步:交付阶段

这里的交付并非整体项目交付,而是对解决方案阶段承诺的内容进行交付。

  1. 指标交付:可视化看板搭建、可视化看板的洞察分析,可视化看板的讲解。

  2. 标签交付:标签的创建和标签规则的讲解,通常和指标交付合并进行。

  3. 运营交付:运营场景的创建,根据售卖合同的约定,可能会有运营效果的评估报告等交付方式。

第 11 步:用户培训

功能层面的交付只完成了交付的一半,优秀的工具需要专业的操作才能产生价值。在用户培训阶段,GrowingIO 会根据项目情况,对企业客户进行多轮培训,标准培训环节,有产品类培训和运维类培训。

  1. 产品类培训主要是针对部署的平台的基本使用方法进行培训,通常面向业务人员。

  2. 运维类培训主要是针对运维操作和问题处理方式进行培训。通常来说,基础的服务启停和巡检是标准培训内容,项目实施过程中频繁出现的服务器问题则同样被总结作为专项培训内容。对于动手能力较强的客户,通常会对底层的数据结构进行讲解和培训。


收尾阶段

第 12 步:交付验收

项目完成交付和培训后,便进入了交付验收阶段。按照项目规划对项目完成度进行验收。

第 13 步:总结经验

这是任何项目都必须要经历的过程,能帮助所有项目参与者反思和总结项目进展过程中的经验和教训,通常是组织项目总结会或项目复盘会。


搭建 CDP 过程中的 4 大常见问题

1. 企业数据基础建设问题

CDP 建设是企业信息化建设进行到一定程度之后开展的。而 GrowingIO 在服务客户的过程中发现:许多企业的数据基础建设不足,要想搭建 CDP 之前,必须补足数据基础能力。常见的数据基础建设问题如下:

  1. 数据体系不完整。业务基础数据采集无格式管理、缺少满足业务要求的数据管理和分析的工具支撑,在用户行为分析、用户精细化运营过程中无法在线实现闭环管理,造成业务断档、数据不能共享的情况存在。

  2. 数据系统形成孤岛。企业现有的应用系统、对客系统本身是一个信息孤岛,信息传递和数据对接都依靠人工转换,信息的质量和有效性全凭操作人员把控。

  3. 数据应用缺失。现有的信息化系统仅具备信息存储功能,不具备数据分析以及数据再应用能力。即使搭建 CDP,也并不能改善这一问题。需要同期开展数据分析、数字化运营等项目。

2. CDP 定位不明确

CDP 并没有一个明确的建设标准和规范,不同负责人对于项目的理解可能存在偏差。所以在项目规划,必须重点明确以下问题:

  1. 明确自身需要建设的 CDP 是一个什么概念的信息化系统定位。

  2. 明确同体量级的建设目标,在同行业内的实施成本和实施周期,无论自建或外采都应对实施难度和实施风险需有认知。

  3. 明确自身建设的 CDP 未来重点服务的业务团队。可能是数据、运营、产品、市场和销售这些部门中的一个或者多个。

3. 服务器硬件资源投入不足

服务器硬件资源是系统能否稳定上线的重要保障。部分企业在项目建设初期吝啬于服务器资源的投入,并希望随着业务量的增长再逐步添补资源。然而新系统在上线试运行时,往往伴随着大量的服务器性能调整、数据调整的运维工作,需要通过大量的硬件性能资源去试错和调优,由于缺乏服务器资源,往往会在此阶段导致系统运维难度增大,业务系统频繁中断,无形中延长了试运行的周期,导致项目上线延期。

4. 埋点风险准备不足

埋点阶段最大的风险在于企业的技术团队并不熟悉自身应用系统的业务逻辑,在埋点时无法准确判断点位的入口、点位的触发时机等情况,往往会造成漏埋、错埋的后果。所以在应用埋点工作开始前,往往需要业务团队和技术团队的负责人,对数据埋点方案进行确认,三方必须对方案中设计的点位、点位对应的场景以及点位的实施可行性达成共识。


以上就是 GrowingIO 总结的企业搭建 CDP 步骤。下一篇,我们将会为您介绍企业搭建 CDP 常见的技术挑战,请您持续关注!更体系化的 CDP 实践经验学习,敬请期待《企业级 CDP 实操指南》。


关于 GrowingIO 《企业级 CDP 实操指南》

《企业级 CDP 实操指南》是国内第一本企业 CDP 搭建白皮书,结合 GrowingIO 上千家客户服务经验和专属行业解决方案,深度剖析 CDP 建设的 4 大阶段,配合众多企业实践案例,详细解读零售、保险、运营商行业如何利用 CDP 撬动业务增长。

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