Tìm kiếm
Đóng hộp tìm kiếm này.

Data, Decisioning, Delivery & Design: Định khung cho Cuộc tranh luận CDP so với CDW

CDP-and-CDW-omega

4 D's of Martech: Data, Decisioning, Delivery & Design

Gần đây đã có một số cuộc tranh luận thú vị về CDP so với CDW – nền tảng dữ liệu khách hàng so với kho dữ liệu đám mây. Nếu các CDW như Snowflake, Databricks, AWS Redshift, v.v., đang trở thành lớp dữ liệu phổ biến trong các công ty, thì liệu các nền tảng dữ liệu dành riêng cho miền có còn vai trò, chẳng hạn như CDP được tiếp thị kiểm soát không?

Câu trả lời ngắn gọn, theo quan điểm của tôi, là “Có, nhưng nó phụ thuộc …”

Vẫn có sự khác biệt đáng kể giữa các hệ thống hoạt động kinh doanh trực tiếp chạy trong thời gian thực phục vụ khách hàng và nhân viên – CRM và ERP là những ví dụ tinh túy – và các nền tảng phân tích và lưu trữ quy mô lớn như hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Chúng có các chức năng khác nhau, các đánh đổi khác nhau về chi phí, tốc độ và quy mô cũng như những người dùng và trường hợp sử dụng khác nhau mà chúng được tối ưu hóa.

Tất nhiên, cả hai ngày càng gắn bó chặt chẽ với nhau, như được thể hiện trong “hệ sinh thái DataOps” mà tôi đã minh họa rõ ràng ở đây:

DataOps Ecosystem

Càng có nhiều CDP cụ thể nằm ở cuối sơ đồ hệ sinh thái đó, thì khả năng ngày càng tăng trong các CDW và các công nghệ liên quan của chúng đang chồng chéo lên nhau – và tôi nghi ngờ sẽ dần dần vượt qua chúng.

Tuy nhiên, càng có nhiều CDP nằm ở phía trên cùng của sơ đồ hệ sinh thái đó, thì các CDW càng ít bị đe dọa – ít nhất là trong vài năm tới.

Tất nhiên, CDP càng có vị trí cao, thì càng có nhiều khả năng xảy ra tranh luận cạnh tranh xoay quanh CDP và CRM. Tùy thuộc vào người bạn hỏi – đặc biệt nếu bạn hỏi nhà cung cấp CDP hoặc nhà cung cấp CRM – bạn có thể sẽ nhận được các câu trả lời khác nhau. (Và vì tôi làm việc tại một trong những công ty hàng đầu về nền tảng CRM, bạn nên cho rằng câu trả lời của tôi sẽ có sự thiên vị.)

Nhưng thành thật mà nói, tôi thấy cuộc tranh luận này bị mờ bởi nhãn mác hơn là khả năng thực tế.

.Nhưng trải nghiệm khách hàng, đó là đòn bẩy lớn nhất để tạo nên sự khác biệt mà hầu hết các công ty đều có.

Dữ liệu nằm giữa cả hai. Các khả năng cốt lõi của CDW phần lớn đã được hàng hóa. Nhưng các dịch vụ được xếp lớp trên chúng có thể khá khác biệt. Và các hệ thống quản lý dữ liệu chuyên biệt – chẳng hạn như CDP tập trung vào danh tính – cũng có thể được phân biệt theo các trường hợp sử dụng mà chúng được tối ưu hóa và các dịch vụ mà chúng nhúng vào.

David Raab: Data, Decisions, Delivery

Và điều này đưa chúng ta trở lại cuộc tranh luận giữa CDP và CDW. Các CDP (và, đối với vấn đề đó, CRM) thường kết hợp dữ liệu và xác định cho các trường hợp sử dụng lấy khách hàng làm trung tâm của họ. Nhưng trong một hệ sinh thái hoạt động dữ liệu mở rộng xung quanh CDW, có sự kết hợp giữa dữ liệu và cả tính quyết định – mô hình hóa, chuyển đổi, học máy, v.v., đang đưa ra quyết định với dữ liệu.

Mặc dù điều này không cung cấp câu trả lời dễ dàng, nhưng tôi hy vọng khung này sẽ giúp bạn suy nghĩ về cách các phần phù hợp với nhau trong chiến lược công nghệ tiếp thị của bạn.

Là một biến thể cuối cùng của mô hình này, một trong những lý do mà có rất nhiều giải pháp martech khác nhau trên hành tinh là bởi vì hầu hết các nền tảng và ứng dụng tiếp thị kết hợp các yếu tố dữ liệu, quyết định và phân phối với nhau – và có một cách kiên quyết để cho phép thiết kế (process, EX) và thiết kế bên ngoài (CX).

Những sự kết hợp này có hiệu quả là một bức tranh vô hạn cho sự khác biệt của nhà cung cấp martech. Những tính năng khác biệt cụ thể nào có tác động to lớn đối với khách hàng của họ – tốt, đó là nơi mà cuộc cạnh tranh thực sự trong công nghệ kỹ thuật số đang diễn ra.

Martech 4 D's: Data, Decisioning, Delivery & Design, 10X Design

Bài viết gốc: Data, Decisioning, Delivery & Design: A Framing for the CDP vs. CDW Debate – Chief Marketing Technologist (chiefmartec.com)

Người dịch: Phan Công Duy

Phan Công Duy