双十一|CDP客户数据管理平台体系化搭建( 二 )

线索事件
通过多个产品端和业务线，进行埋点采集数据，作为跟进客户的核心线索，可以精准触达用户的需求，例如新客注册、浏览点击、其背后都是需求的驱动，通过线索事件捕捉用户需求，进而进行跟进销售推广。
客户跟进
通过线索获取客户的潜在需求，进而进行快速跟进，明确客户的需求，不断维护客户的跟进记录，持续提供精准服务的能力，这里的跟进方式可以是多样的，例如电话、拜访、短信等。
维度分析
对于客户的分析是多个方面的，常用的手段中，人群细分、标签化管理、业务报表、综合维度评分、流失预警、周期模型等，细致化的客群分析是数据识别的核心手段，这样从技术层面对客户有一次价值评估，在不同业务场景下跟进相应的重点客群。
营销推广
通过对客群数据的分析，以及标签化体系的建立，这样就可以对客群进行精准式的推广和营销，例如：基于标签的智能营销，基于种子人群的客户获取，数据越精准，营销的成本就越低，回馈的价值就越高。
2、客户周期Cdp平台背后的业务本质，即对客户生命周期的识别和管理，不同阶段下有相应策略与手段，例如常见的客户周期划分：

新客：新注册的用户，需求不明朗；
普通客户：有特定的需求，但是具备一些不确定性；
会员：需求明确，同时具备确定性；
超级客户：提供专人跟进，差异化服务；
流失客户：持续跟进没有效果，多次唤醒失败；

不管是什么类型的客户，都存在一定流失的风险，当客户流失情况出现时，从业务侧提供流失原因分析，也要从技术侧反思，是不是流程周期上不够细致，流失风险识别不及时等。
围绕客户数据采集和业务模型的搭建，从而明确客户的周期，建设已有客群的精细化运营能力。
三、架构设计对于任何业务平台的建设，首先都是明确其背后需要解决的业务逻辑，然后对业务流程进行拆解，模块化管理和落地实现，当基本结构完善后，就是不断的迭代和优化：

客户增长

数据采集：主要针对两个方面数据，主体资料持续完善，新数据与线索不断积累；
渠道管理：数据采集来源的管理，不单是线上，还有线下，商务自拓等多个渠道；
场景分析：不同场景下数据特点分析，识别高质量的采集环境，数据优先处理；
质量监测：通过数据采集的维度，或者信息质量的识别，进行初始化过滤或者清洗；

客户档案

主体数据：客户主体信息的完善，进而在各个业务环节使用，在结构上需要相对独立；
线索事件：在不同业务节点采集到的线索数据，不同线索事件的背后是需求的挖掘；
跟进管理：跟进人员分配，跟进结果反馈，基于结果分析客户的需求是否明确，价值高低；

客户分析

细化分层：数据分层是基础能力，例如基于：客单价、交易次数、区域划分、业务价值等；
标签识别：基于标签体系的客群管理，画像透视，在客户精准搜索和营销中十分关键；
维度评分：综合评估客户的价值，例如常说的：活跃度、需求、购买力、数据完善度；
周期模型：基于历史数据分析，阶段性评估客户所在的周期节点，进行策略化管理；
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