众多公司越来越多地转向客户数据平台（CDP），以帮助他们使用大量客户数据进行更多的营销活动。
对于营销人员而言，Martech工具的普及是一个很大的福音——直到被认为是保持竞争力的“必不可少的”基本要素。如SendGrid（企业邮件服务商）的电子邮件平台，Facebook的在线广告分析等。
然而，由于大多数公司并没有特别的兴趣与竞争对手的工具集成，其结果，是产生客户数据孤岛。
Martech的中枢
客户数据平台成为在所有Martech工具之间创建中性中枢的一种方式，它提供了一个统一的客户视图，并实现了以前难以实现的复杂目标。
对此，中国智能营销服务领先者eHub CEO郑信武认为，客户数据平台能打通多系统、多渠道营销数据孤岛，展现完整的用户旅程，建立持续、连贯的客户体验。
基于对中国市场的理解，郑信武提出连接、参与、培育、转化四部曲的智能营销闭环。他表示，为了打造智慧营销闭环，客户需要建立一个智慧营销体系，它包括活动营销系统、营销自动化和营销预测技术，并将所有与客户相关的数据统一汇总到客户数据平台中，以此为核心，建立更清晰更完整的用户画像，通过多系统的数据融合，完成客户培育转化。
Lytics（CDP服务商）营销副总裁Jeff Hardison则认为，像喜力啤酒，《经济学人》，Atlassian（澳大利亚项目管理与协同软件公司），General Mills（通用磨坊，食品制造商）等公司一直是较早采用客户数据平台的用户，目的是提高企业的营销能力。
例如，对那些已取消订阅电子邮件通讯，但仍然在社交平台上保持互动与参与的人，企业可以创建这些人并通过广告来重新定位。“这只是一个开始——您还可以像程序内短信平台那样，个性化现在的Saas产品。”Hardison补充说。
CDP走向AI
今天，AI已经深入到众多应用，营销也不例外。以客户数据平台为例，其机器学习建立在对所有用户进行评分的基础上，它可以对随时间推移不断变化的品牌吸引力保持跟进——这已远远超出了邮件营销自动化工具所能处理的范畴。
如果一个人在过去30天内访问过某网站，如果在上个星期点击了一封电子邮件，那么这就给企业联系这个“高度参与”的人提供了指导。但这远远不够——客户可以使用机器学习来查看超过200个关于某人的行为轨迹，看看他们是否在营销渠道中的参与度很高。
只有机器学习可以做到这一点。
今天，人们在网站上手动进行大量的标注，但这需要大量的时间。CDP可以将内容添加到预测性营销组合中，发现什么样的内容正在推动用户兴趣并促使他们穿越企业站点。机器学习允许企业匹配哪些个人订阅者喜欢哪些特定的文章，并能够根据这些向客户提出建议。
“例如，邮件自动化就可以做到这一点，”eHub CEO郑信武表示。“企业使用营销自动化系统发送电子邮件，如果将一个标签置于电子邮件模板中，就可以根据点击知道用户相应的爱好，这对进一步开展营销提供了帮助。”
自建 or 购买
既然客户数据平台有这么多好处，那么，企业可以采用什么路径来建立自己的CDP呢？
对于拥有开发人才的软件公司，一个选择是自建自维——然而，现成的解决方案往往便宜得多，而且集成度更高。
比如，有一些CDP解决方案已经构建了身份识别技术，以将用户的图形数据库和身份碎片拼接在一起，并且具有机器学习能力，可以对人们高度参与、疏远和内容亲和力进行评分。
当前，元CDP已经具备了很多产品功能，稳定性和可扩展性，所以，与自己建立CDP相比，选择一些现成的CDP更有意义。
