泰一数据@如何通过数据平台了解你的消费者？

过去十多年的互联网浪潮中，面对数字广告、电商生态、新零售生态、会员运营生态等多方融合，搭建用户数据管理平台（DMP）和客户数据平台（CDP）已经成为企业精细化运营的需求和趋势，可以说数据驱动的精细化运营及其过程中沉淀的数据资产是企业最宝贵的资产之一。
不论是DMP还是CDP ，其本质是企业对完整的数据管理解决方案的核心需求，这套方案能够帮企业处理数据的收集、治理、挖掘、激活等过程，实现生意的增长。那么，如何快速且个性化地找到核心诉求，是企业在选择CDP/DMP时的第一个问题。
在搭建CDP/DMP时，企业需要首先明确其数据管理的商业目标，即明确CDP/DMP的应用场景，并由此来界定企业所需要的 CDP/DMP 应该具备哪些数据能力，因为对于企业而言，数据管理平台终究只是一个工具，而衡量这一工具的好坏，取决于它是否帮企业实现了目标。只有拥有明确商业目标与应用场景，才能使大数据与人工智能技术输出的智慧洞察更为有效。
其次是对数据的梳理， CDP/DMP的重要目标是促进营销增长，通过对分散数据进行统一管理，形成客户洞察，并将整合后的高质量企业自有客户数据与各方数据融合，构建全方位的用户画像，利用对客户更全面的了解和更智慧的分析赋能商业决策，而实现这一终极目标的基础是如何掌握那些真正“有价值“的数据。
如何掌握“有价值“的数据？
首先需要企业对数据进行全链路清洗，摒弃异常流量。数据清洗不仅是简单的格式整理和去重等基础的数据整理，更是通过智能算法模型多维度的筛选、去除异常流量。同时，在多维度自定义的无效到站流量筛选标准下，可以做到对欺诈数据进行实时拦截，实现全链路清洗数据，从源头上保证 CDP/DMP 的数据质量。其次是打通分散的多方数据，冲破数据孤岛。许多企业在进行数据化管理时会发现各部门的数据并不互通，各销售渠道的数据也无法匹配，企业的海量自有数据难以形成统一高效的管理。打通各触点和多部门的数据，匹配数据源并构建专属一方标签体系是搭建CDP/DMP的目的之一。最后是连接打通第三方数据，满足多样化的数据分析需求。通过建立第三方数据合作以及打通第三方数据的能力是企业的将内部与外部的数据整合，形成数据反哺的闭环链路的重要环节。
当下，企业越来越重对消费者数据的收集和整理以搭建自己的 CDP/DMP 平台，其最终目的在于挖掘这些结构化和非结构化数据背后的商业价值，但如何真正做到这一点，依旧是一个技术性的问题。在合法合规的前提下，数据的标签化处理是企业的下一步行动，通过对企业数据打上标签，建立企业自有的数据标签体系，形成独有的标签并通过管理和加工，做到真正的洞察消费者内在需求。
那么，企业的数据标签是如何打上去的？打标签需要企业梳理并明确业务场景，根据企业的实际情况与自身的业务属性、产品特征、市场需求等多面的因素进行多维度的设计。
一般标签体系可以分为三类，一类是事实类标签，即根据消费者行为日志加工所得的数据进行标签分类，如消费者行为日志、广告点击、购买商品等，另一类是模型类标签，通过自定义的模型来打标签，常见的模型有AIPL（消费者旅程）模型、 RFM 模型等算法模型类标签，也可根据客户需求进行定制如用户评分模型，增换购模型，线索评分模型等。第三类是预测类标签，根据已有的事实数据预测用户的偏好及接下来可能发生的行为，预测性标签对基础标签加以算法模型归纳而来。如，某快消商品的用户近期购买了洗发水，基于历史沉淀的数据，复购的周期为 3 个月，那么 3 个月以后他可能再次购买。整体而言，不同的行业及企业，需求也不尽相同，标签体系需要根据企业的实际情况及需求建设。