近年来，C端消费在线化渗透持续提升，全渠道消费成为常态，品牌商流量争夺愈发激烈。通过建设CDP(客户数
据管理平台）实现对全渠道用户数据管理，从而实现精准获客、精细化用户运营，几乎成为业内的共识。
但当前国内CDP市场存在概念模糊、适用范围及价值被过度夸大、建设目标及路径不清晰等众多问题。鉴于此，爱分析基于终端用户和数据支撑范围两个维度，将国内CDP分成三大类:面向特定场景的场景型CDP、面向全场景但需IT人员来使用的大数据平台型CDP、面向全场景同时业务人员可通过拖拉拽方式即可建模的业务型CDP。从原始业务目标、业务价值出发，业务型CDP在技术、业务层面均更具优势。
数字化营销等业务应用作为流量瓶颈下实现业绩增长的重要路径，是业务型CDP建设的核心驱动力，而业务型CDP也成为数字化营销业务应用的重要支撑。
从数字化营销业务应用场景出发，业务型CDP需具备以下三方面能力∶第一，以用户为中心的全要素、实时性数据处理能力;第二，湖仓一体化架构的统一数据模型(GDM)实现能力。为全要素、实时性数据处理能力提供完美解决方案，快速完成复杂营销场景需求下的数据建模，这是业务型CDP的独特之处和最大优势;第三，基于GDM的模型标签沉淀能力。保证业务人员能够进行灵活的标签模型搭建，摆脱对于IT人员的强依赖，高效驱动业务应用落
地。
在实际落地业务型CDP时，爱分析建议品牌商可从用户价值、业务应用、数据基础三个维度对企业现状进行评估,以确认建设优先级，并对建设路径进行规划。整体来看，业务应用ROI未达预期导致的驱动力不足与数据基础建设不足导致的支撑力不足相互制约，是业务型CDP面临的核心挑战。该负循环的症结在于，基于标签数据的支撑能力不足，没有形成可直接面向业务人员开展营销、运营日常工作的标签工具体系。
面对上述业务型CDP落地面临的核心挑战，爱分析认为应该从标签体系进行重点突破，以夯实数据合规应用机制为底线，通过模型标签驱动业务应用落地。首先，品牌商需要从用户授权、数据运营、场景应用等层面构建系统化数据安全防护能力，守住合规底线。其次，通过构建覆盖多数据源的、基于API的连接器，打牢地基，保证标签的动态实时生成与更新;最后，通过GDM，提供面向一线业务人员的可操作性的、灵活的、高效的标签模型体系，最终走向数据驱动的一体化、智能化业务型CDP。
业务型CDP将是2022年及未来2-3年内品牌方在数字化营销应用方面重点考虑的新兴解决方案。爱分析认为，品牌方可以基于业务型CDP成熟度评估模型，合理评估自身需求，同时对厂商进行评估，最终选择在业务需求方面能满足自身条件、同时具备技术领先性的供应商进行业务型CDP的建设和长期运营。
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