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

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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