客戶資料平台(Customer-Data-Platform)，簡稱CDP；通過采集多方客戶資料(主體與線索)等，進而進行精準的客戶分析和人群細分，進而實作高效的客戶維系和發掘以及日常營銷營運。
業務面上看Cdp是客戶管理流程上的一個節點，技術面上看是重度偏向資料分析的一個平台。
資料構成
主體資料：多方客戶（一方、三方、線下）資料彙集，基于唯一ID辨別進行客戶主體建構與行為資料映射，實作結構化的模型資料管理；
行為線索：通過SDK埋點的方式，采集客戶多種事件類型的行為資料，例如注冊、登入、點選、浏覽、購買等，作為客戶跟進的核心線索；
不斷的完善客戶主體的資料，完善相關畫像分析，然後通過相關行為采集，進行精準實時的跟進，例如新客的浏覽行為，老客戶的點選等，都有潛在需求的可能，在Cdp系統采集到這類線索之後，迅速對客戶進行溝通跟進，進行精準高效的服務。
基礎流程
資料采集：客戶主體即多端(Web、APP、小程式等)注冊使用者的彙集或者管道拓展的錄入，線索多來自埋點手段的采集；
客戶模型：基于唯一客戶ID辨別，建構客戶的主體結構，業務模型等，收集與整合多個業務場景下的需求資料；
資料分析：對于客戶資料的基本分析能力，常見的分層細化，标簽化管理，畫像與報表分析等，以此精準的識别客戶；
營銷營運：上述的一系列操作，皆是為了能夠對客戶進行精細化的營運，以此提高客戶價值降低維護的時間和營銷成本；
核心價值
流量背景下擷取客戶的成本是非常高的，是以獲客之後的精細營運，避免大量流失就尤為重要，建立一批忠誠度高的客戶是成本最低但價值最高的營運手段，而CDP系統就是為了支撐該政策的實作。
與客戶管理概念相關聯的系統有不少，例如常說的CRM、CDP、DMP等等，可以不過度糾結這些系統的概念，隻需要整體上有認識即可，在大多數場景中可能都是高度聚合在一個系統中，隻是通過權限進行劃分控制。
CDP：核心圍繞客戶資料的擷取、管理、精細營運、營銷等，促進客戶産生交易行為；
CRM：核心圍繞客戶交易環節，資料層面相對靜态，主要在于交易流程的管理、記錄、服務等；
DMP：核心圍繞标簽化的資料管理平台，與CDP有部分牽扯和聯系，基于标簽透視客戶群體；
系統平台的劃分其本質是對業務流程節點的拆解，當業務複雜度較高時，這樣有利于單個業務系統的快速疊代與擴充；在初期可能就一個管理系統，劃分很多子產品，以此降低開發和運維的成本；不同時期有不同的處理政策，對整個流程環節有清晰的認知才是應對業務多變的核心能力。
客戶主體
客戶的基本檔案資訊，這類資料的最大特點就是變化的頻率相對低，不易擷取但是容易維護，除此之外相對完善的客戶主體還包括：客戶聯系人、系統跟進人等子產品；這樣構成一個完整的客戶主體檔案。
線索事件
通過多個産品端和業務線，進行埋點采集資料，作為跟進客戶的核心線索，可以精準觸達使用者的需求，例如新客注冊、浏覽點選、其背後都是需求的驅動，通過線索事件捕捉使用者需求，進而進行跟進銷售推廣。
客戶跟進
通過線索擷取客戶的潛在需求，進而進行快速跟進，明确客戶的需求，不斷維護客戶的跟進記錄，持續提供精準服務的能力，這裡的跟進方式可以是多樣的，例如電話、拜訪、短信等。
次元分析
對于客戶的分析是多個方面的，常用的手段中，人群細分、标簽化管理、業務報表、綜合次元評分、流失預警、周期模型等，細緻化的客群分析是資料識别的核心手段，這樣從技術層面對客戶有一次價值評估，在不同業務場景下跟進相應的重點客群。
營銷推廣
通過對客群資料的分析，以及标簽化體系的建立，這樣就可以對客群進行精準式的推廣和營銷，例如：基于标簽的智能營銷，基于種子人群的客戶擷取，資料越精準，營銷的成本就越低，回饋的價值就越高。
Cdp平台背後的業務本質，即對客戶生命周期的識别和管理，不同階段下有相應政策與手段，例如常見的客戶周期劃分：
新客：新注冊的使用者，需求不明朗；
普通客戶：有特定的需求，但是具備一些不确定性；
會員：需求明确，同時具備确定性；
超級客戶：提供專人跟進，差異化服務；
流失客戶：持續跟進沒有效果，多次喚醒失敗；
不管是什麼類型的客戶，都存在一定流失的風險，當客戶流失情況出現時，從業務側提供流失原因分析，也要從技術側反思，是不是流程周期上不夠細緻，流失風險識别不及時等。
圍繞客戶資料采集和業務模型的搭建，進而明确客戶的周期，建設已有客群的精細化營運能力。
對于任何業務平台的建設，首先都是明确其背後需要解決的業務邏輯，然後對業務流程進行拆解，子產品化管理和落地實作，當基本結構完善後，就是不斷的疊代和優化：
客戶增長
資料采集：主要針對兩個方面資料，主體資料持續完善，新資料與線索不斷積累；
管道管理：資料采集來源的管理，不單是線上，還有線下，商務自拓等多個管道；
場景分析：不同場景下資料特點分析，識别高品質的采集環境，資料優先處理；
品質監測：通過資料采集的次元，或者資訊品質的識别，進行初始化過濾或者清洗；
客戶檔案
主體資料：客戶主體資訊的完善，進而在各個業務環節使用，在結構上需要相對獨立；
線索事件：在不同業務節點采集到的線索資料，不同線索事件的背後是需求的挖掘；
跟進管理：跟進人員配置設定，跟進結果回報，基于結果分析客戶的需求是否明确，價值高低；
客戶分析
細化分層：資料分層是基礎能力，例如基于：客單價、交易次數、區域劃分、業務價值等；
标簽識别：基于标簽體系的客群管理，畫像透視，在客戶精準搜尋和營銷中十分關鍵；
次元評分：綜合評估客戶的價值，例如常說的：活躍度、需求、購買力、資料完善度；
周期模型：基于曆史資料分析，階段性評估客戶所在的周期節點，進行政策化管理；
流失預警：不同周期或者級别下的客戶提供靜默度分析，并提供預警資訊，避免流失；
客戶營銷
營運活動：在營運體系中，針對客群的特征，提供不同特點的活動，進行差異化的産品推廣；
營銷政策：不同标簽類别下的客戶，進行差異化營銷，或基于優質客群的共同特征營銷；
結果回報：不管采用何種營銷手段，對結果的回報是至關重要的，以此驗證優化營銷政策；
基礎能力
資料存儲：不同特點的資料采用相應的存儲元件，在資料庫選型上視野要開闊；
搜尋引擎：高度依賴資料的平台，對于搜尋引擎建設極其重要，支撐多元度的資料查詢；
業務對接：例如Crm、DMP等系統對接，通常核心在資料層面，以及應用中的互動；
上述是針對Cdp平台業務流轉去分析的，像一些系統基礎功能，例如：權限控制、記錄檔等沒有多餘的描述，實際上當資料體量不斷膨脹時，會逐漸引入大資料相關元件、規則引擎等技術來處理。
很多能力都是在遇到問題情況下，找方案、學習、試錯、處理、反思總結，然後就這樣積累下來了。
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