这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇( 二 ) 编辑导语：每个业务部门依赖

这导致另个问题：

对数据而言， CRM系统对数据依赖少，且可灵活操作空间少；在实际运转的时候，经常变成了每年照着上一年的方案小修小补，数据的存在感稀薄，因此很难体现数据的价值。
对业务而言，公开、刚性、稳定的政策太过僵化，不能灵活应对客户群体活跃度、转化率等问题，甚至会成为负担；比如积分池中巨大的存量积分，清、不清，都头疼（如下图）。

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而CDP的思路则灵活得多，即时推送营销活动，发现机会点就能试试；这样既能满足业务上随时应对变化的需求，也能给数据制造更多机会。
因为一个条件好不好用，本质上得实验；只要有实验，就得有前期数据洞察，中期的实验设计，后期的效果评估。
数据存在感极大提高，且能随时修正业务的问题，和业务的结合度也提高了（如下图）。

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四、CDP VS 用户画像避免背锅确实，很多用户画像项目，也是按着：做画像——洞察——分群——策略——效果的步骤展开的，但是有个关键问题：用户画像往往是数据主导的项目，因此在业务端难以得到支持！
最常见的就是，你要采集数据的时候，业务100个不情愿：

需要人工采集的，就推辞说：这样降低效率，这样顾客体验不好；
需要系统采集的，就推辞说：业务要求上线很紧张，没空收集数据啦。

等你分析数据的时候，业务却期望你做个：对公司非常要，且业务100%不知道，且业务一看就知道能怎么落地，且落地能见到钱的东西。
你做的有一点是业务已经知道的，他们就跳出来喷：“我早知道了！你做的有啥用！”

90%的用户画像项目就是这么死的；
90%的人工智能指导营销、运营、产品的项目也是这么死的；

但CDP不同，它本身就是业务系统，首先改造的是业务方的工作方式；推行CDP好的公司，是直接基于CDP的逻辑改造了业务流程，实现了业务流程标准化（如下图），因此业务参与度有保证。

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同时，明眼人一看就会发现，这套流程的核心动力就是数据分析质量；如果缺少深入的数据分析，那么再多实验，再多的拍脑袋，都会一败涂地，甚至比没有CDP的时候还惨。
没有CDP的时候，还能甩锅给：“内部不配合，外部环境变化，虽然业绩少了但是满意度提升了”种种；有了标准流程，谁做的不好一眼就看到了，更难辞其咎。
这时候就需要更多的数据分析支持，数据的重要性更显眼（如下图）。

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五、小结长期以来，我们一直把业务和数据最好的状态，形容为：狙击枪——业务举枪、数据做镜；从闭着眼睛瞎打到瞄准射击，就是数据的成绩。
由此来看， CDP是可以在公司后台，实现这个目标的平台（在前台实现这个目标的工具叫销售助手， Sale Assistant或者MCRM ，可惜没人炒作）；且这个概念今年还很火，老板们都喜欢时髦的东西，因此可以借机做好文章。
即使没有平台或者项目，把数据分析往条件化、事件化营销上做，也是很容易出成绩的。
如果有兴趣的话，下一篇分享一个CDP实际案例，敬请期待哦。
#专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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