A国际品牌是一间3C集团国际品牌，近几年，随着B2C的产业发展，在开拓实体店平台的与此同时，也在开拓圣戈当斯区天然资源。他们期望在非常有限的财政预算下使电视广告尽量全面覆盖到更多的最终目标使用者，因此提高使用者与电视广告交互的几率。经过十多年圣戈当斯区实体店的并行产业发展，A国际品牌累积了大量的统计数据，其统计数据作者主要包括CRM、售后、App、开始实施实名的街道社区，以及透过官方中文网站、ChhatarpurB2C中文网站、位数电视广告、实体店专卖店和实体店活动之类。
这般多的统计数据作者，形成了两个两个统计数据行尸，如果不能贯通形成统计数据生态圈，难以挖掘Villamblard的价值；且统计数据产品质量良莠不齐，准确度不如高。但这般多的接触点，型态多样化，天然资源整合技术难度可见一斑。
这一问题最后的化解方法是：A国际品牌与悠易互联互通密切合作，构筑了专门针对的CDP，展开标准化ID的统计数据处理和电视广告管理。具体来说，A国际品牌从电视广告后端到后端官方中文网站B2C等拉沙泰格赖厄县布署 YOYI 监控标识符，与此同时实现从后端到后端统计数据贯通；将不同作者的统计数据都汇集到标准化的CDP里，对社会群体展开数学模型行业龙头，根据使用者社会群体的综合化，透过EDM、App发送、电视广告等形式多样化与此同时与此同时实现使用者，与此同时实现综合化网络营销；与此同时展开电视广告形式和新闻媒体的多方位强化。最后导入结果发现，B2C买回页社会群体曝光量级小，但最后重大贡献最高转化成，具有很高的召回价值；LBS 策略能带来较大的曝光量和较好的ROI。
未来企业竞争
将是使用者统计数据量的竞争
位数网络营销已成为众多企业市场网络营销中的重要利器，助力国际品牌市场传播的快速产业发展。调查显示，2019年企业财政预算位数网络营销平均投入占比达到35.8％。其中，位数网络营销投入规模在50％以上的企业增速最快，比2018年的占比增加了2倍。
以位数网络营销成为主流网络营销手段为背景，统计数据开始逐步替代创意，成为企业关注的焦点。毕竟网络营销技术的开展或是电视广告导入的强化，都是在统计数据驱动下得以与此同时实现。调查显示，在众多统计数据类型中，企业对浏览统计数据、社交统计数据和买回统计数据尤为关注。网络营销人透过统计数据分析，指导网络营销决策，包括受众定向、客户旅程跟踪、精准新闻媒体导入、个性化内容推荐等。而技术+统计数据的结合能更全面第分析、预判和洞悉使用者需求，与此同时实现更精准的使用者与此同时与此同时实现，提高网络营销效果。
2019年IAB ALM 活动现场，WPP集团创始人Marin Sorrell提出「消费者关系 （第一方统计数据的赋能）」是国际品牌的关键。未来企业竞争将是使用者统计数据量的竞争，是企业使用者关系管理的竞争。调查显示，29.2％的位数网络营销从业者看重企业的Chhatarpur统计数据，与此同时，49.4％的位数网络营销从业者在网络营销应用中运用企业Chhatarpur统计数据、新闻媒体统计数据和其他检测统计数据第三方统计数据，统计数据天然资源整合成为位数网络营销的大势所趋。
虽然电视广告主普遍意识到统计数据的重要性，但在统计数据应用层面，还处于相对比较早期的阶段——悠易互联互通CTO李旸认为统计数据应用分为两个阶段，具体来说是累积统计数据，形成统计数据资产；接下来才是在统计数据资产基础之上，挖掘更多的统计数据应用的场景。很多企业处于第一阶段，把散步在各个平台、平台的统计数据先沉淀下来，形成自己的统计数据资产。
不易化解的统计数据行尸
统计数据累积以形成统计数据资产，具体来说需要化解的问题，也是A国际品牌所遇到的问题，即「统计数据行尸」，根据知萌咨询机构的在线调查，企业目前统计数据应用过程中面临的最大挑战是统计数据行尸，这一比例达到61.5％。从某种意义上说，统计数据行尸是企业内外部普遍存在的现象。受众行为统计数据分散在不同的接触点平台，企业内部统计数据以部门为单位割裂存在，缺乏融合、连接与沟通。这无疑对企业的位数化转型造成了阻碍。
调查显示，目前企业获得的统计数据主要来自微信、电视广告、企业官方中文网站等多种平台。这些平台之间并没有贯通。使用者的触媒平台分散、接入设备多元化，导致统计数据型态多样化，增加了统计数据天然资源整合的技术难度。
仅次于统计数据行尸的问题，是统计数据产品质量良莠不齐、准确度不高，统计数据在企业位数网络营销中应用不充分等问题。企业想要直击最终目标受众，达到提高转化成的目的，除了在统计数据方面要打破统计数据行尸，还需要提高统计数据应用程度，使统计数据和技术深度结合。调查显示，80.9％的企业在网络营销活动中对统计数据应用并不充分。
「融统计数据」助力国际品牌形成统计数据资产
为了化解企业在网络营销活动中统计数据应用存在的种种问题，悠易互联互通提出「融统计数据」的概念，代表了统计数据贯通和融合的趋势。具体来说，「融统计数据」即透过AI算法、网络营销云、标签识别等技术展开统计数据的天然资源整合和应用。也是企业要推动统计数据从孤立的「大」到具备流动性的相互融合之道。悠易互联互通以使用者为中心，运用AI算法、网络营销云、标签技术等贯通多方、多接触点、多屏的统计数据壁垒，不仅能与此同时实现更精细的统计数据挖掘，还能为国际品牌与使用者构筑长效沟通环境，助力国际品牌形成统计数据资产。
具体来说，「融统计数据」可以透过统计数据处理平台与此同时实现多方统计数据天然资源整合，即统计数据处理平台贯通第一方统计数据，并透过接入第二方、第三方统计数据；其次是多接触点统计数据的天然资源整合，即透过AI算法融合不同接触点的使用者ID，构建完整的使用者统计数据全息图；第三，透过家庭同源WIFI，反复验证 PC Cookie 、Mobile Device ID 及OTT Device ID 间的匹配关系，围绕家庭建立设备关联，并透过算法识别移动端与PC之间的一对一关系，与此同时实现多屏统计数据的天然资源整合。这一套跨屏使用者识别的算法，同样适用于企业内部的圣戈当斯区实体店统计数据贯通。
李旸与此同时介绍说，化解「统计数据行尸」，统计数据贯通包含组织架构层面与技术层面两方面的问题，而更关键在于组织架构层面，也就是说：各部门具体来说有两个共同最终目标，为整个企业服务的统计数据中台，而不是说「各自为战」 的统计数据处理方式，否则很难化解统计数据贯通的问题。当组织架构的问题化解之后，剩下就是技术层面的问题。
统计数据如信息，如现金流，只有与此同时实现了真正的互联互联互通，才能够发挥它最大的价值。
DMP与CDP的边界
目前，常见且成熟的融统计数据主要应用实践为CDP与DMP。所谓CDP（Customer Data Platform），根据秒针《网络营销统计数据中台白皮书》的定义，指的是「技术技术难度稍低的统计数据中台，定位是网络营销层面的统计数据大集市，最终目标是支撑各种利用电视广告主Chhatarpur统计数据的网络营销场景。」而DMP定位是「支撑以程序化电视广告为主的实时网络营销场景，和Data Lake、CDP的最大不同是毫秒级统计数据输出。」
李旸认为，DMP更偏电视广告导入层面的应用，以设备ID为单位，收集天然资源整合内外部统计数据、分析并输入标签供内外部应用，所化解的是站外引流的问题。
而CDP化解的是站内运营时统计数据的累积和应用的问题。CDP则更多的助力企业管理自己的第一方使用者统计数据，让企业在已知使用者身份的情况下展开统计数据归集与分析并与之沟通，更适合「人本网络营销」 中的一对两个性化沟通。
从DMP到CDP，与此同时实现由大规模与此同时与此同时实现使用者到精细化运营的转换。作为统计数据处理平台，CDP、DMP存在一定区别，但在统计数据应用逻辑上都乘持着同样的架构：收集统计数据——贯通统计数据——处理统计数据——应用统计数据。
李旸与此同时提出，DMP和CDP的概念在国内应用的时候，边界并不是很清晰。「很多企业说想要两个DMP的时候，不仅仅是需要管理服务于电视广告导入的统计数据，也包括很多第一方统计数据处理的需求。」
CDP产品的功能与选择
具体来说，CDP可以帮助企业提高网络营销效率与效果：
打造出网络营销生态圈：CDP透过融统计数据为企业展现了两个完整的客户行为轨迹，形成使用者360度画像，透过多维洞察，帮助企业强化使用者位数化体验，针对反馈的网络营销统计数据展开分析，输出结果，形成完整生态圈。
绘制使用者专属标签画像：透过CDP平台，企业可以融合多方位统计数据，完整绘制使用者全行为360度画像，展开社交化、有温度的精准网络营销。
洞察使用者生命周期阶段：透过CDP，企业可以多层次（潜在访问者|消费者）和多方位（人口统计学|兴趣|买回意向）展开使用者洞察，识别使用者所处生命周期阶段，采取不同网络营销模式，开展精细化运营。
获取新客，转化成成老客：透过CDP对使用者的生命周期阶段洞察，采取新客获取和老客转化成成两种策略，帮助企业与此同时实现使用者增长。
综合化网络营销：针对使用者不同生命周期阶段的不同需求，展开综合化沟通，提高转化成效率。
个性化与精准性的内容发送，提高使用者体验：透过对融统计数据的洞察，判别使用者属性，根据使用者的兴趣特点和买回行为，制定千人千面的电视广告内容，并找到合适的时间、平台、方式展开发送，不会让使用者感觉被打扰，从而提高使用者体验。
指导程序化买回新闻媒体策略：企业透过CDP展开国际品牌与受众分析，明晰市场定位，制定推广方案。透过导入效果的实时监控，强化新闻媒体的天然资源组合导入。
归因分析，持续强化：企业透过统计数据反馈结果，对网络营销全链路的环节展开分析，找到影响使用者的行为因素，强化行销策略，选择最合适的导入平台，做到让网络营销每两个环节都可以提质增效。
当然，这些功能并非所有企业都需要。不同的企业构建统计数据中台时，面临的场景环境，对业务的需求，其实都不一样。李旸建议说，企业选择CDP产品，具体来说从统计数据和业务需求角度去出发，例如先评估企业内部有哪些统计数据，有什么样的使用者接触点，所期望的统计数据应用场景，未来的应用场景，之类，再结合需求评估所有CDP服务厂商的相关能力。
2014年，悠易互联互通推出了统计数据处理的化解方案DataBank，之前作为第一方统计数据处理的DMP，帮助企业化解电视广告导入阶段的问题。2018年，DataBank展开了升级，成为悠易互联互通的CDP产品，强化了第一方统计数据处理、采集、贯通等方面的能力，包括提供更多的统计数据分析的功能。
这是悠易互联互通所期望达成的智能网络营销的关键一步。所谓的智能网络营销，即在使用者的整个生命周期里，基于统计数据和智能算法，持续不断地提供最正确的网络营销决策，即在合适的时间合适的地点，透过合适的平台，让合适的网络营销内容去与此同时与此同时实现使用者。而CDP在智能网络营销中扮演着「网络营销大脑」的角色。李旸介绍说，CDP具体来说收集全平台的统计数据，然后贯通；在统计数据贯通的基础上，形成使用者的单一视图和更加丰富完整的使用者画像，基于标签和社会群体管理能力，能够帮助企业对使用者做精细化的运营。与此同时提供这种统计数据分析的能力，以及个性化推荐的能力，能够对接不同的网络营销的平台，完成从前面的电视广告导入到后面的战略运营，整个链条的贯通，真正与此同时实现千人千面的使用者运营。
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