文章編譯自《Customer Data Platform 是如何煉成的》
原者：Zheng-Wei, Liu
近幾年企業受到全球疫情衝擊，加上第三方 Cookie 退場等因素，CDP 逐漸蔚為風潮，成為 Martech 新寵兒。提到 CDP (Customer Data Platform) ，大家會想到利用顧客相關資料，為顧客分群分類貼標籤，透過網站、經營社群或 APP 進行精準投放廣告，達到再行銷的成果；甚至是透過 Machine Learning，或結合 CRM 、Google Analytics 等資料，達成預估市場規模、優化推薦商品等目的。
不過，具體上 CDP 是怎麼運作的呢？企業又該如何善用 CDP 的功能？只要有充分的資料，就能開始享受 CDP 為行銷帶來諸多好處了嗎？本文將帶您剖析 CDP 的構成，逐步了解 CDP 平台技術。
首先，不妨先從名稱上將顧客與數據平台（Customer and Data Platform）分開：
對於與顧客相關的資料，從會員帳號建立到商品購買紀錄、網頁瀏覽操作紀錄，甚至是會員權益分級等等；這些數據因顧客的主動行為而產生，無論是否存在誘因，都是值得蒐集起來的寶貴資料。
如果以料理過程來比喻 CDP 的功能，顧客數據就像是食材原料，僅有食材原料卻沒有辦法變成美味的料理，於是便需要數據平台（Data Platform）來擔任廚師的角色，將這些寶貴資料進一步處理，端出一道又一道的營養又可口的美食。
回想一下料理的烹飪過程，從食材準備、食材清洗、將食材切割成適當大小或醃製入味，到觀察火候，並依序加入對應的食材，最後出鍋上菜，甚至上菜後如果發現味道不夠好，還可以再依據這次的經驗進行調整與修正。
同樣地，數據平台能對資料進行清理、前處理，對處理後的資料進行重組，最終產生出有貢獻的數據成果，並透過轉譯的方式進行交付；整個流程就像下圖所描述，並且持續循環、再優化：
洞察與發現 ( Insights Discovery ) > 貢獻與進化 ( Contribute Evolution) > 異常偵測 ( Anomaly Detection) > 洞察與發現 ( Insights Discovery ) > 貢獻與進化 ( Contribute Evolution) >......
而在這一循環的流程中，都緊密的圍繞著一個核心 ( Kernel ) 在進行。CDP 的核心就是顧客數據，而數據平台中的所有處理、步驟以及流程，都在為核心目的服務。以下就分別來講述每階段的細節：
洞察問題往往是最終商業價值（Insights）的催化劑，帶領我們延伸至進一步的分析與理解。舉例來說，當我們產生一個疑問時，大多數情況下，我們第一時間都會問 :「發生什麼事了」 或是「某個事件是不是造成了什麼影響」，而不是 「某個具體的數字或數量」。意味著，在認知到問題後，就已經將問題變成了已知的知識。
提出問題並進行分析後，如果能找到一些可能的答案，便能利用 IFTTT (If This Then That) 進行問題簡化，例如：「如果發生 A 狀況，那麼會造成什麼結果？需要如何應對？」這是一種將數據結果進行翻譯的過程，讓數據變成一個應對清單，並且能輕鬆的交付給其他利益相關者，以便他們對結果進行下一步的操作。
有了上一個步驟所產生的應對清單，便能在利益相關者運用此清單進行操作之後，如 : 廣告投放等，對該清單進行驗證與討論；或是針對特定名單進行持續的觀測，看看是否仍有與數據結果不符，或者相對異常的行為出現。
如果真的有異常行為出現，在與相關利益者們進一步討論原因 (回到了 Insights Discovery) ，便能獲取新的、增強的應對清單 (又回到 Contribute Evolution) ，並再次投入操作，持續進行異常偵測，直到先前的問題不再需要處理，或者不再具備價值時，便能停止。
