數據變現靠它,最夯行銷工具CDP是什麼?一文看懂不能錯過的 MarTech法寶
數據變現靠它,最夯行銷工具CDP是什麼?一文看懂不能錯過的 MarTech法寶

盯著越來越高的廣告成本,好不容易吸引新客進站,卻不知道消費者為何沒有完成購買?堆積了大量的網站與訂單數據、費力收集會員資料,卻不知道該如何分析運用?新顧客開發困難、舊顧客漸漸流失,除了降價促銷和砸錢下廣告,還能怎麼樣提升銷售?

如果你正面臨著上述問題,苦惱之餘卻只能依賴著大量的媒體預算來找到新客、維持業績,何不騰出幾分鐘時間,來認識這個新興的數據解決與行銷方案「顧客資料平台」(Customer Data Platform,以下簡稱CDP)。

第一次聽到這個行銷新工具嗎?別擔心,TenMax將製作一系列文章,帶你認識CDP,這個數據為王的時代不可不知的新法寶,有效提升舊客購買頻率與客單價。

讀完這篇文章,你將知道這些:

  • 什麼是CDP?
  • 身為行銷人,我該怎麼使用CDP?
  • CDP能解決的4大痛點

一、什麼是CDP?

根據CDP Institute的定義:「CDP是一個套裝軟體,可以建立一個具有永久性、統一性的客戶數據庫,並可串接至其他系統。」有點生澀難懂嗎?接下來,讓我們動用翻譯年糕,為你白話介紹CDP的核心概念和使用方法。

簡而言之,市面上各家CDP供應商提供的服務不盡相同,但大致上會包含以下幾種功能:

  1. 數據整合:統整各資料來源,並且能識別、配對出顧客所有線上、線下的行為資料,建立統一的客戶檔案。
  2. 貼標分群:根據不同方法幫顧客貼標,並且根據標籤來分群出需要的受眾。
  3. 行銷自動化:建立自動化的行銷活動流程,串接訊息發送工具和廣告平台。

「蛤,什麼是貼標分群、自動化行銷流程?」先別恐慌,我們將在下一段的CDP運作流程中,一一向你說明。

二、身為行銷人,我該怎麼使用CDP?

具體而言,CDP的運作流程如下:

Step.1集中管理數據──全面暸解顧客

CDP
圖/ TenMax提供

CDP是一個協助整合所有資料的平台,可能包含的數據來源有:

  1. CRM資料:品牌記錄在資料庫中的客戶資料,例如姓名、電話、電子郵件等。
  2. 線上/線下銷售紀錄:線上例如訂單資料;線下例如POS機所記錄的資料。
  3. 實體店面問卷:客戶的回饋與喜好,例如餐廳隨桌附上的顧客意見表。
  4. 訊息紀錄資料:客戶與品牌聯繫的內容,例如客戶致電、私訊、電郵品牌的資料。
  5. 官網互動行為:客戶在品牌官網中的行為資料,例如瀏覽頁面、點擊按鈕、停留時間等。
  6. 社群互動行為:客戶在品牌自媒體中的互動,例如社群中的按讚、留言、分享等行為。
  7. 手機APP內行為:如果品牌有發展自家的APP,也可收集顧客在應用程式內的各種行為資料。

上述數據中,第(5)-(7)項等行為資料是CDP所注重的,收集顧客「購買前」的行為資料,CDP強大之處在於能夠整合這些數據,並能識別、歸因到單一顧客身上。如果你使用CDP集中管理數據,就能對每位顧客的樣貌有更全面、精準的了解。

Step.2用戶貼標──為資料賦予意義

透過為顧客貼上標籤,能夠區隔出各種不同類型的受眾。常見的標籤類型如:基本的人口統計資料、興趣標籤、財務屬性狀態及購買行為等,而標籤的產生方式又能分為以下三個類別:

CDP-用戶貼標
圖/ TenMax提供

Step.3受眾分群──進行客製化行銷

在有了用戶貼標的基礎之後,行銷人員就能依照行銷目標對顧客進行分群,根據指定標籤來篩選出目標受眾,可以參考以下案例:

情境1
美妝品牌近期將有新品上市,運用CDP篩選出被標記為經常回購、較可能對這項產品感到興趣的客戶,當作初期的重點對象做資訊推播,鼓勵這群受眾嘗試新品。

情境2
挑出喜歡在折扣檔期內購買的消費者,歸類成價格敏感的客戶,就能鎖定這類受眾推出專屬優惠,精準促購,而非無差別、全面性的提供打折方案,這樣會造成收益減少。

Step.4行銷自動化──在對的時間用對的管道發送對的內容

** 管道自動化**
運用串接技術,CDP能和多個行銷通路連動,也與行銷自動化工具整合,讓行銷人員可根據自己的需求,制定規則安排使用特定管道與消費者進行接觸,也免去每換一個工具就必須做相關設置的繁雜流程。例如:設定先發送電子郵件,若經過2天收件者仍沒開信,改以LINE訊息推播,如果LINE經過2天仍然未讀,則透過簡訊通知。

內容自動化
CDP也能根據消費者過往累積的數據,丟到Rule-based或是AI的數據模型中,藉以預測哪些產品可能是消費者會喜歡的,並讓消費者看到對應的產品,像是:根據過去的數據,發現購買T-Shirt的顧客在一個星期後,有極高的比例再回購牛仔褲或棒球帽,因此寄出郵件的時候,列出這些品項推薦作為EDM的客製化主打商品。透過CDP進行設定,就能將素材依照指定的管道、時間傳遞給受眾,相當輕鬆便利。

我對CDP運作流程有概念了,但⋯⋯它到底能幫我解決什麼問題?

事不宜遲,一起來看看CDP實際運用能發揮什麼功力,以及具體的情境範例!

三、CDP能為企業解決的4大痛點

1.消費者足跡散落各處,該怎麼完整追蹤消費者的購物歷程?

以零售品牌為例

有位顧客曾造訪零售品牌的實體店面註冊會員並購買商品,也曾至官網瀏覽產品內容、加入LINE官方帳號傳訊息互動,以及在使用Facebook時點擊該品牌的廣告。

消費者與品牌互動過程中累積的資料分散於各個通路,如果沒辦法有效的統合這些數據,並且正確的歸因到相應的顧客身上,行銷人員就沒辦法全面地暸解一位顧客,也無法善用手上擁有的龐雜資料。

那⋯⋯我該如何知道這些互動數據來自於同一個消費者呢?

CDP提供了解決辦法!在導入來自多個不同系統的資料後,透過為每一位客戶建立單一、可供長久使用的客戶ID,搭配資料辨識技術,歸納出消費者與各項資料的關聯性,實現顧客單一視圖(Single CustomerView,註1)的建構,讓品牌對每位客戶具備更全面的了解。

2.我想針對特定類型受眾進行精準行銷!該如何抓出這群消費者?

以房仲業為例

近期,台北市有一檔豪華的新建案,房仲業者想找出造訪自家網站,希望購買售價逾3000萬、坪數達50坪以上且鄰近捷運站新建案的這類高顧客價值對象,進行推銷。

舉例來說,單純仰賴廣告系統的分眾規則,並沒有辦法追蹤到這些細節,僅能得知使用者曾經瀏覽過哪些網頁而設定標籤,有了CDP之後,可以自訂數據標籤蒐集的架構,針對頁面的內容進行比對,過濾出瀏覽頁面包含上述特定內容的用戶,接著打包為受眾,推播合適的方案,提供更好的顧客體驗。

CDP
圖/ TenMax提供

3.手上資料百百種,如何迅速整理出消費者洞察,命中紅心、達成銷售目標?

以汽車保養廠為例,若想預測消費者的需求週期

以往汽車回廠保養與檢修是以營運人員定期致電、簡訊的方式通知,但每位車主行駛里程狀況不同,存在不精確、額外耗費人力的問題。

CDP能夠匯入物聯網的里程數數據及CRM系統中的車齡、車主聯絡方式等資料,運用模型參照這些資訊進行預測,自動傳訊息提醒駕駛何時應該要進廠保養。

以服飾電商為例,若想避免顧客流失

服飾電商發現顧客有每季固定回購的習慣,根據經驗,當顧客連續兩季沒有消費紀錄時,通常是轉往其他品牌購買。等到顧客已經流失時才想挽回就太遲了,要怎麼判斷出哪些群體是比較可能失去的消費者?

CDP中的AI系統能夠依照各種來源的資訊給予每個顧客綜合評分,界定出顧客等級,並找出即將流失的客戶通常具有哪些行為(例如:連續120天以上沒有和品牌互動、有連續3封以上EDM沒有被開啟),如此一來當有顧客出現類似的行為模式時,就能夠進行示警,方便行銷人員及早制定對策,避免實際的顧客流失。

以保健食品電商為例,若想發掘高潛力客戶

有些行為之間可能存在關聯,但是在一般情況下行銷人員難以注意到這些行為,像是AI可能會發現有瀏覽保健食品產品頁並捲動到頁面75%的造訪者有比較高的機會下單購買,這時就能將具有這些行為的人打包成受眾安排後續的行銷溝通。

CDP內搭載各種不同的分析模型,透過AI、機器學習的技術,讓過往難以被識別的一些顧客行為輪廓變得清晰可見,根據數據幫助行銷人員預測顧客行為,進行決策,模型豐富多變的應用也正是CDP的強大之處。

4.哪些內容可能會引起消費者興趣?要怎麼在適當的時機,透過顧客偏好的管道和他們溝通?

以醫美產業為例

醫美診所的行銷人員想針對有雷射除皺需求的消費者進行溝通,於是設計了一系列進入療程前、療程後的對應素材,這時他開始思考如何安排露出通路、期程規劃等項目。

身為行銷人員肯定很熟悉這個情境,這時我們可能要分別到Email、LINE、簡訊等後台系統設定,才能順利推播資訊;由於不知道消費者偏好哪種管道,只好每個都發送,避免有所遺漏;要能得知消費者是否已經進入療程則要到CRM打撈資料,再以人力慢慢比對,過程耗時且繁瑣。

幸好有CDP能夠幫忙處理這些瑣事。由於資料會定期、自動匯入更新,讓行銷人員能藉由CDP立即得知消費者目前處在療程前或療程後的階段,推送合適的素材;CDP也能按照標籤區分不同受眾各自適合的溝通管道,如此我們就能以符合顧客習慣的通路傳遞資訊。在對的時間、用對的方式,傳遞對的訊息,較不易引起反感,也因此提升了獲得顧客青睞的機會。

現在你已經了解CDP是什麼,以及它能解決哪些問題,但是你可能會好奇,CDP和現在廣被行銷人使用的CRM、DMP有什麼差異?已經有了CRM和DMP的資料,為什麼又會需要CDP呢?我們將在下一篇文章,為你介紹CDP和CRM、DMP之間的差異。敬請密切關注!

  • 註1:單一顧客視圖也被稱為統一顧客輪廓(Unified Customer Profile)

本文授權轉載自:TenMax ADTech Lab

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

往下滑看下一篇文章
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

Mastercard-02.jpg
金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
Mastercard-03.jpg
萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

Mastercard-04.jpg
關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

Mastercard-05.jpg
回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓