全文解析《2019年中国企业私域数据与DMP/CDP白皮书》

爱赢国际APP从私域流量到私域数据,企业营销数字化转型之路。 

2019年6月4日,纷析智库全文发布《2019年中国企业私域数据与DMP/CDP白皮书》(以下简称白皮书),是业内第一次从中立的角度系统阐述企业私域数据价值及其应用系统(DMP/CDP爱赢国际APP)的专业白皮书,也是纷析智库#企业营销数字化转型系列#第一篇。


中国数字营销行业自2018年开始,即呈现出鲜明的“营销运营化”趋势——前端引流随着流量价格的急剧抬升,但消费者注意力却越来越缺乏专注,从而让传统的“引流-转化”模式走入绝境,而不断积累和深度运营已经获得的流量,则成为大部分企业数字营销爱赢国际APP的新的也是唯一的可选项。


运营需要数据支撑,私域流量的运营需要私域数据的支撑。这是私域数据必然成为企业营销战略选择上最为倚重的内生资源的最根本原因。

白皮书定义了私域数据(Private Domain Data,PDD)这一重要概念,即企业在与它的消费人群进行接触、沟通、互动与交易时产生并收集的个人数据(行为数据和人口属性数据),及这些数据的打通与整合。(其中消费人群包括但不限于:营销推广中被企业广告或宣传触达的人群、在企业的各消费者触点上进行交互的人群、表现出转化意向的潜在顾客,以及发生转化的实际顾客。)

爱赢国际APP“纷析智库”为白皮书所做的调研显示:参加调研的企业一共分布在14个行业中,其中12个行业均有企业已经建设或正在建设DMP/CDP。

而参与调研的240家品牌企业中,有88家已经或正在建设DMP/CDP。剩下没有建设的152家企业,也有35家明确表示在未来的一年内会建设DMP/CDP。这一数据表明,有超过50%的被调研企业正考虑或已经迈入拥有CDP与DMP的行列。

而此前,NewVantage Partners发布的2018年度的大数据执行调查也强调了围绕数据提升企业竞争优势的紧迫性。79.4%的高管表示,他们非常担心那些利用数据进行驱动的竞争对手,冲击他们的竞争优势,或是威胁他们的市场地位。

此次调查的对象是美国领头羊级别的蓝筹公司的CXO级别的管理者,包括:美国运通,美国银行,彭博资本,Capital One,Charles Schwab,Farmers Insurance,Fidelity Investments,福特汽车,高盛,MetLife和Verizon等。

私域数据的重要性随着数字营销产业的剧烈动荡和策略变化而不断被推高,已经成为企业数字化生存的最重要数据资产,对其进行高效利用已经成为企业数字化营销进入更为成熟阶段的主要标志。

纷析智库希望白皮书能够帮助弥补行业对DMP/CDP一直以来缺少标准依据的空白,帮助国内企业在日益关键的数据战略趋势之下,逐步提升对私域数据的管理和应用。

爱赢国际APP白皮书共分为九大章节,除了对私域数据的定义和价值进行阐述,还包括对DMP/CDP与其他数据营销系统的比较、DMP/CDP的功能模块架构、DMP/CDP的数据来源、个人信息数据的保护与合规、DMP/CDP的主要应用、DMP/CDP的衡量标准与评估体系、导致DMP/CDP失败的因素,以及中国DMP/CDP的生态及案例解读。

全文目录如下:

观点一:企业数据成熟度模型

爱赢国际APP观点二:私域数据PDD

观点三:企业向CDP与DMP迈进

一、什么是DMP/CDP?

爱赢国际APP1. 为什么将DMP与CDP并列

爱赢国际APP2. CDP和DMP的差异

爱赢国际APP3. CDP和CRM的差异

爱赢国际APP4. DMP/CDP在企业MarTech架构中的位置

爱赢国际APP二、DMP/CDP的功能模块架构

1. 逻辑结构

2. 核心功能体系

3. 延伸功能体系

4. 历史功能演变

爱赢国际APP三、DMP/CDP的数据来源与结构

1. 私域数据来源

2. 公域数据来源

3. 为什么不再强调第一、二、三方数据

4. DMP/CDP中的主要数据结构

5. 数据所有权和使用权的分离

四、DMP/CDP与个人信息保护

爱赢国际APP1. DMP/CDP中属于个人信息的部分

2. DMP/CDP合规原则之一:明示同意

爱赢国际APP3. DMP/CDP合规原则之二:去个人信息化

4. 未来法律可能强调必须合规的部分

五、DMP/CDP的主要应用

1. 核心价值

2. 细分应用场景

爱赢国际APP3. 营销和运营的打通

4. 不适用的应用场景

六、DMP/CDP衡量标准与评估体系

1. 如何判断自己的企业是否需要DMP/CDP

2. DMP/CDP品质的衡量

爱赢国际APP3. 关键评估体系参考

七、导致DMP/CDP失败的因素

爱赢国际APP1. 缺乏业务规划与需求规划

爱赢国际APP2. 对应用场景和程度缺乏预期

3. 不合理的组织安排

4. 不合理的成本规划

5. 数据成熟度有限

6. 应用人才匮乏

八、中国DMP/CDP生态及案例

1. 某汽车企业案例

2. 某汽车企业案例

3. 某汽车企业案例

4. 某快消企业案例

5. 某零售企业案例

附录

1. 关于纷析智库

2. 相关名词一览


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