资料产品：从0到1的CDP规划流程

CDP是公司精细化运营的必备能力。作为数据产品经理，无论是自主研发还是外部采购，都需要有从0到1规划到落地的CDP产品的能力。作为一个单独负责一个CDP产品的产品经理，你应该如何开始？

第一，为什么要这样做？

1.1行业背景

互联网下半年人口红利后，互联网行业的新客户获取成本变得非常高，从早期的几十块钱到每人几百块钱的有效新客户，用户运营从过去的广泛撒网转变为精细化运营和精准营销。新的流量洼地越来越少。一方面，公司应该准确地获得客户，另一方面，他们应该尽最大努力提高用户留存率，最大限度地发掘用户价值。

1.2需求场景

顾客现状分析：了解产品或营销活动的客户群体特征，充分考虑目标用户的特点，设计更适合用户的产品功能，或者投放更精准的用户群体。

顾客立即到达：在浏览或使用产品的过程中，客户会立即到达符合特殊条件的用户。比如用户在浏览多个产品时没有下单，会弹出优惠券发放弹出窗口或其他刺激下单的影响方式，或者为进入页面的新客户发放新客户礼包。在用户行为路径中，增加接触互动，提升用户互动体验，促进用户转化。

客户召回：对处于预流失、已流失等阶段的用户，进行短信推送，App Push等，通过红包激励手段，召回流失用户

精确分流：根据用户区域、性别等标签属性，对商品功能迭代AB或营销活动进行精准分层运营。

客户关怀：生日关怀、会员权益、服务损害客户关怀，通过用户标签圈选择目标受众后，在车站内接触或推送短信。你在身份证生日那天收到了银行或航空公司的祝福短信吗？

商品智能：基于不同群体特征或兴趣偏好的客户，提供更符合用户习惯的产品风格或服务，对学生、工作、商务、旅游等不同用户群体进行多样化呈现。

1.3 业务痛点

用户分层能力差:标签迭代速度跟不上业务发展速度，用户画像偏基础通用标签，对特定需求场景的个性化需求支撑能力不足。例如，现有的标签系统很难覆盖最近参与裂变共享的客户。

标签生产时间长:新标签需要业务向数据PM提出需求，数据PM转换后提交数据开发(离线、即时)。开发根据领域模型清理数据后，导入平台。如果标签上线流程没有配置，那么前端开发就要介入。整个过程需要很长时间，平均需求需要一周左右才能上线。

标签规格不一致:用户画像、精准营销平台群体选择、算法特征都会涉及用户或产品标签。系统结构存在标签同义价值和同义价值不同的问题，导致标签复用度低、重复施工造成的成名和资源浪费，这也是中台应该重点解决的问题。

有很多数据出口：为数据部提供各种用户或订单维度的API服务。、Kafka、Hive表等数据服务有很多服务出口，难以控制这些服务的业务价值和接口调用状况。缺乏上游数据和下游业务应用的血缘链接，导致服务下线和异常管理困难。经常会出现一个不知道谁在调用的接口，一直不敢下线，最后成为僵尸接口的情况。

经营靠经验:一般精准营销平台强调基于标签圈人的能力，什么样的客户适合推什么样的产品，提供什么样的服务，运营学生手动操作，基于经验或数据分析，在特定场景下确定人群标签条件，经过圈选后进行后续营销动作。

1.4 产品目标

(1)提供数据库访问和管理功能，线上化、自动化、数据开发线下对接开发流程

(2)建立完善的客户和商品标签体系，提供群体选择、场景设备、标签生产流程配置、业务自助设备替代数据开发和前端开发。

(3)导出标签和群体服务，通过API或数据推送为用户提供营销和内容运营服务。

管理应用注册和调用信息，构建完整的数据链路血缘关系。

(5)整合算法推荐能力，实现人货场精确匹配。

(6)用户群：商品，操作

怎样做呢？第二，怎样做？

2.1 需求调查分析

B端产品需求研究方法的核心原则是找到典型的客户，了解他们的业务背景和工作流程，挖掘和创造他们的需求。很多PM通常只是找客户，问“你目前做这份工作有什么不便，我们可以帮你解决哪些痛点，然后等业务提出需求”。

比如用户操作一定要在流失预警期浏览App首页，触发红包弹出屏幕。涉及哪些环节和工作类型？这个时候就要搬个小板凳，让他们在各种工作之间演示工作环节，发现卡点和问题。

针对用户操作需要了解的问题：

(1)过去半年主要从事哪些运营活动，能否提供场景清单？(历史需求分析)

(2)目前运营的主要KPI和未来的业务重点是什么？(了解业务方向，挖掘隐性需求)

(3)目前的工作流程是怎样的，需要多长时间，哪一个环节对效率影响最大？

(4)如果有一种工具可以帮助你更快、更好地实现KPI，你想要什么？

(5)在日常运营中，最常用的客户、商品标签有哪些(先了解基本需求，再进行分类、拓展)

针对数据开发：

(1)即时、离线标签的处理步骤是什么，使用什么平台和工具？

(2)目前开发中最耗时的环节是什么？

什么步骤可以通过平台实现？

2.2 产品功能设计

基于需求场景调查结果和行业竞争产品分析(腾讯广点通、阿里达摩盘等)。)，平台架构可以初步整理如下:

(1)数据管理

目标：提供数据库访问和管理系统，为标签配置生产提供数据库支持

功能要点：实时动态源，离线数据源，包括数据库管理目录(增、删、改、查、权限申请)、新的数据库流程，数据质量监控，下游标签应用统计

(2)标签管理

目标：提供标签生产和使用流程，新标签无需开发介入，产品或操作可自行完成。

功能要点:基于标签系统的层级显示和标签统计逻辑查询标签目录(添加、删除、修改、检查和权限申请)；新的标签流程(基于数据库和领域模型，可视化标签)；权限处理程序；生命周期管理；数据浏览；服务导出。

标签系统建设过程应充分结合业务流程和业务场景需求。以电子商务行业为例。用户标签系统可分为元素属性、行为特征、消费特征、营销特征、服务特征、风险控制特征等几个一级分类。详见下表:

(3)群体管理

目标：提供基于标签圈人的能力，准确选择目标群体进行分析或数据输出

功能要点：群体目录，添加自定义上传、SQL语句的群体流程(圈选、excel等)、人群画像，群体导出(接口或场景设备)

(4)情景管理

目标：与营销、产品推荐、商品智能对接，实现“人货场”的精确匹配

功能要点：情景目录(情景增删)、增加情景流程，数据监控，服务导出(API获取，Kafka、推送、HDFS文档、excel导出等。)，多人群场景；即时/离线/延迟；在这个过程中，数据部门应该与业务侧密切沟通。因为很多公司的营销渠道或者用户接触到的资源都掌握在业务开发手中，所以需要沟通来确定双方的职责边界，并做出决定。减少轮子的重复制造。

除了支持单一群体营销外，还可以根据需求场景进行精细化运营。比如OTA业务需要交叉引流站内流量，为购买机票、火车票等旅游服务的用户推荐酒店产品和优惠券。这个业务流程涉及很多群体，情景模块的产品设计比多个单一群体的拆分更有效率。

此外，从服务性能来看，多人场景只需要一个接口，传统的单人场景每个场景都需要一个接口调用，会影响产品页面的载入性能。多场景设备是基于群体、判断节点、过滤节点、营销策略等不同部件构建的流程图，涵盖浏览客户的各种精细分群目标。流程产品设计参考下图:

(5)效果分析

目标:基于埋点规则和AB系统对目标情景客户转化效果的统计，实现目标选择、营销到达、效果分析的闭环，不断优化运营策略。

功能要点：对接弹屏，App Push、不同的位点，如红包、短信、产品推荐等。，需要与业务侧定义埋点规则和转化效果统计规则。如果用户感觉到达用户后，用户会在X时间内进行订单转换，并记录为有效转换。

(6)服务管理

目标：统一管理数据服务导出下游，监控调用流量，及时下线无效调用。

功能要点：API API应用流量管理，服务融断/降级策略，采用Token申请&审批流程，

(7)系统功能

目标：提供用户权限管理和审计能力，确保数据安全

功能要点:渠道公共能力，如用户权限管理、审计日志、消息中心、帮助中心、商品首页、工单审批流程等。如果公司有相应的部件，可以访问重用

第三，做得怎么样？

项目推广后，平台顺利投产使用，如何评价商品是否成功？智能数据服务平台的本质是平台。 智能化，平台主要从实用价值、营销成本降低、频率增加、智能化等方面对AB效果进行比较，以及更多的评价算法和运营经验。参考指标如下:

四、总结

CDP是一个很大的数据服务管理平台，需要很大的空间才能完整细致的介绍。这一次，我们主要从需求背景、商品实施流程、产品功能设计等宏观角度进行系统的介绍，包括项目管理、用户画像标签设计、内容运营等环节，后面的文章会逐步整理分享给大家。

本文来自微信公众号“数据干饭人”（ID:作者：千冰仪，36氪经授权发布，zhuangxiu1314)。

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