CDP、DMP與零售業的數據分析

各位朋友大家好。

我知道還欠一篇「新零售產業觀點三部曲」的第三篇，但因為實在太想跟風一下「iOS14更新對Facebook廣告帶來的引響」，所以先寫了這一篇：DMP 與 CDP - 數位廣告的數據基石。

DMP 與 CDP - 網路廣告的數據基石

當第三方追蹤碼被淘汰，零售品牌因應網路廣告的巨變，要透過CDP掌握自己的數據，並串連DMP來提升廣告成效。網路廣告運作的基礎靠數據，而CDP是DMP是數位行銷重要的數據基石。

零售的科學Happy Lee 李昆謀

乍看之下，DMP與CDP的比較，跟「全球隱私權抬頭與Facebook廣告的影響」，似乎沒有什麼關係。但其實這一切問題的本質，就是數據到底是誰的？誰擁有數據？或是，誰有權利擁有數據？

數位廣告的運作根本就是數據，而DMP與CDP是數位行銷重要的數據基礎。如果能夠理解數位廣告產業運作的本質，更能夠在巨頭的戰爭之間，找到我們的安身立命之道。

最近一直有一個很深的體悟，時代淘汰一個科技的速度，快要大於我們理解他的速度。往往我們才要好好了解一套新技術，下一個新技術已經準備要推倒他。

於是我們會焦慮的追逐這些新技術，學習要操作他，希望能快速利用他，到處尋找懶人包，步驟一二三快速上手包，但常常才學會的技能，隨著新技術的快速發展，很快又得要努力重新更新知識。

但技術在變，但技術運作的本質往往是不變的。掌握本質，理解技術背後運作的方式，就能理解技術的演化的脈絡與方向，對於技術的任何發展，就會有一種了然於心的沈著感。

學習很多的How-To，不如好好的Know-Why。

零售業的數據分析

之前寫了很多跟零售業大數據分析相關的文章，反應最好的是這一篇：為什麼要做會員分級。

為什麼要做會員分級制度？

會員分級制度是零售業常用的會員經營方法，可以有效提高會員貢獻度。其實運作的原理，是利用RFM的Ｍ - 會員貢獻度 來分群，也是一種利用零售業大數據分群操作的常用方法。

零售的科學Happy Lee 李昆謀

我發現許多讀者是搜尋「會員分級設計」或是「會員制度設計」的關鍵字來的，猜測可能是業界相關工作者吧。

因為的確比較少用數據分析的觀點，來看會員制度設計，許多都是依據商品客單，或是平均門市客單，就大概決定買滿多少錢可以升級，設立了最開始的會員分級制度。

其實零售業的數據，可以看到更多實際營運面的樣貌，幫助我們做決策，但前提當然就是，要完整並全面的收集自己品牌的全通路數據，也就呼應了這次的主題：CDP。

非常感謝大家的訂閱「零售的科學」，很意外我自以爲冷門的專業題目，得到了很多的迴響，也給我更大的動力做更多的分享，希望對大家有幫助。

也很期望收到你們的回饋：

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DMP 與 CDP - 網路廣告的數據基石

當第三方追蹤碼被淘汰，零售品牌因應網路廣告的巨變，要透過CDP掌握自己的數據，並串連DMP來提升廣告成效。網路廣告運作的基礎靠數據，而CDP是DMP是數位行銷重要的數據基石。

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