傳統企業，無論B2B還是B2C，在探索數字化轉型的路上都面臨同樣的挑戰：
如何從市場洞察輔助產品研發縮短產品上市週期；客户對價格透明度要越來越高；渠道管理的困境以及更好的消費者體驗。
想要更好的解決這些問題，數據和智能技術的應用能力是企業需要持續建設的。
“我們所有設備都在採集數據，但我們從來沒有用過。原來我們只負責把機器賣給經銷商，賣出去之後的事情，包括售後和服務都由經銷商負責。”
第一次見到王課長時，他這樣介紹他們的業務，而他此時找到我們一個大的背景就是：該企業新的戰略裏明確”集團希望後市場銷售額能夠佔所有銷售額的50%。
“研發和製造是我們最核心的能力，我們的市場佔有率很高，北美總公司提供了非常穩定的系統，也正在全球推廣高效出勤解決方案，但北美市場和中國市場有差別，作為一個發動機研發企業，如何為廣大物流企業用户創造價值是我們正在思考的。”
這是一家發動機企業，他們希望藉助自身研發和製造的核心競爭力，為他們企業客户提供更大更直接的業務價值。
這些都是近期在一些場合聽到的來自客户的聲音，這些企業包括汽車零配件、電子及自動化、化學及塑膠原材料、大型工程機械設備行業等。也就是我們所説的B2B企業。
B2B公司是支持性企業，提供其他企業運營和成長所需的東西，B2B企業又包括專業服務企業和工業供應商兩大類。B2C模式(直接向個人客户銷售)和C2B（消費者對企業）模式形成了對比。
2017年，麥肯錫第一次將B2B企業的DQ（數字商）和B2C企業的DQ進行比較，如圖所示，B2B公司明顯落後於B2C。但他們所面臨的市場環境跟B2C企業是一樣的，也同樣面臨下面這些問題：
B2B企業的DQ和B2C企業的DQ比較
B2C品牌總是比B2B品牌更容易捕獲大眾市場的關注，B2C品牌跟消費者之間有着直接的鏈接渠道，市場競爭和消費者需求給B2C企業帶來的挑戰也更早被關注和解決，於是我們看到一系列B2C品牌在數字化領域的創新舉措，當然我們也見證了很多B2C企業由於慢於行業轉型速度而被淘汰甚至顛覆的故事。
B2B公司的客户同時也是普通消費者，享受着移動互聯網和新的數字化體驗帶來的便利，也越來越傾向於使用數字工具來研究和購買產品。然而，B2B買賣往往更為複雜，B2B企業也已經開始主動尋求突破，希望在數字化轉型領域跟上B2C企業的節奏。但正如前面提到的，B2B比B2C的業務壁壘要高出不少，產品的研發、設計和製造要比消費者產品複雜且知識密集很多。之前的售前過程中，我們就接觸了很多B2B企業，有汽車零配件大廠，化學原材料企業，也有機械設備企業。而且跟B2C企業更關注渠道和消費者相比，除了消費者體驗外，B2B企業更關注研發和製造的效率，以及供應鏈的優化。
2019年在營銷領域有兩個名詞特別火，一個是“李佳琦”，另一個就是“私域流量”。一時間，買不起流量，請不起“李佳琦”的廣告主們像是看到葵花寶典一樣趨之若鶩追捧“私域流量”這個概念。
下圖是各大平台的流量價格表，還在以每年20%左右的漲幅飆升着。企業從“公域流量”獲客的成本越來越高，大量的市場預算投入線上廣告，卻收效甚微，急需突破。
各大平台的流量價格表
我認為“私域流量”的熱捧，其實是營銷思維的一系列轉變：
基於以上思維的轉變，企業廣告主會有一系列的動作調整，包括更關注存量用户的運營和盤活，自建用於流量抓取的產品和渠道：小程序、APP等，而真正盤活客户觸點和企業全域數據，還是需要提高自己的數據應用能力。關注自有客户數據和內容的累積和複用等。
關注MarTech（營銷技術）的朋友對CDP這個概念一定不陌生，在最近一期數字營銷和廣告領域的技術成熟度曲線裏（如下圖），CDP已經從2018年的最受追捧開始了下行路徑，該跡象表明，對CDP的追捧已經逐漸迴歸理性。
數字營銷和廣告領域的技術成熟度曲線
根據Gartner的定義：“客户數據平台(CDP)是由市場營銷人員管理的綜合客户數據庫，它統一了公司來自營銷、銷售和服務渠道的客户數據，用來做客户畫像並驅動客户體驗。”
CDP平台可以當作記錄系統，可以集成來自不同軟件系統的數據，存儲匿名或未匿名的客户數據。該數據可用於營銷分析、細分和洞察發現，可以提升全渠道營銷廣告的效率和廣告效果。
與之相似的概念還有DMP（數據管理平台），但DMP主要關注匿名互動，數字廣告主、營銷人員和平台商使用DMP平台來儲存或管理用户或廣告數據。DMP平台有自匿名和第三方的數據，與來自第一方客户的數據結合，用來為第一方客户細分或人羣畫像。還有與CDP相似的營銷自動化平台，不提供CDP平台擁有的跨渠道數據，是業務操作平台。還有傳統的企業CRM，彙集一方客户數據，是能夠讓營銷人員使用的，但無法識別匿名用户，更無法與其互動。
CDP, DMP，CRM的關係
在“私域流量”帶來的思維轉變下，那些更關注信息安全和品牌資產的企業，對於客户數據平台的需求一定會越來越強烈。而在過去一段時間的客户交流場合裏，我們也遇到了很多客户關於CDP的諮詢，他們或是有基於客户數據挖掘的需求，或是有自建營銷中台的想法，或是在暢想一旦有了CDP之後美好情景。我們認為，在這樣的趨勢下，企業營銷人員需要積極參與到企業的技術決策中：
“我的客户數據已經都收回來存着了，銷售的，售後的，二手車，還有金融的，在我的平台裏。但我連業務問我我們一共有多少個客户這樣的問題都回答不了。為了回答這個問題，我們做了數據盤點，盤點得很清楚，也找到很多有價值的客户發給經銷商去跟進，效果不錯。但是第二天，數據一更新，一切就又要重頭開始盤點了。“
“車聯網系統已經上線兩年了，兩年來的數據都在CDH裏，研發和推廣想知道如何優化車聯網系統，我對着CDH不知從何下手。
以上的內容源自和兩位車企客户的對話。
我們看到，有些企業在使用數據時的做法是，知道數據要用來幹嘛，但只會對數據做一次性盤點和分析，找到了很多有價值的數據應用場景，但這些結果停留在excel或PPT裏，缺少了將數據加工成能自動化運行的產品的能力。有的企業為了使用數據做了很多嘗試，從數據倉庫到到數據湖，購買了很多這兩個時期的最佳實踐和產品，但似乎並沒有產生業務價值或者收效甚微；而現在，很多企業也已經將數據中台作為自己數據創新的下一筆投資。
我們的客户都關注數據如何用起來，但大部分的企業在使用數據盤活數據這件事情上遇到了問題:
沒有業務價值牽引的數據平台開發不具備生命力，因為商業模式未能在業務處得到驗證，因此難以獲得持續投資；
對於關注數據價值的企業而言，大家都希望成為像Netfilx以及字節跳動一樣數據驅動的企業，最近兩年大熱的“數據中台”也是源自企業希望真正利用數據產生價值的訴求。而這裏，我們需要告訴期望從數據獲取價值的業務人員，採用各種數據技術的目的是讓數據“用起來”、“跑起來”、“轉起來”，即：
所有數據和智能創新都必須為業務所用，算法、算力和工具的堆砌不是目的；在業務價值的拉動下，建立自動的數據流水線，讓數據“跑起來”，不斷產生價值；
用精益思想牽引，建立數據驅動效果的反饋閉環，在應用中持續改善技術價值，減少浪費；所有的數據技術實踐都離不開一點點的數據清洗和應用，在數據產品的應用中持續改善數據質量；
（來源：ThoughtWorks）