企业数据的管理工具被赋予了不同的名字——CDP、DMP、CRM、SCRM等等，而这些名字背后本来的含义与界限，则被混淆，甚至是故意混淆。
众多势力忽然聚焦在企业的数据领域，因为这个领域看起来是当前为数不多的，企业SaaS或者IT需求最旺盛的领域了。
于是，无论是帮助企业解决广告投放问题的agency、广告监播或流量监测公司、广告技术公司、互联网数据相关的服务公司，还是传统的企业IT公司，又或是专门从事客户关系管理服务的公司，都像铁砂遇到了磁石，齐齐从原本各不相干的领域，汇集到同一个战场厮杀。这样各方势力纷至沓来，争夺同一块市场的情况，我从业十多年来，还是头一次见到。
但也正是因为这样，企业数据的管理工具被赋予了不同的名字——CDP、DMP、CRM、SCRM等等，而这些名字背后本来的含义与界限，则被混淆，甚至是故意混淆。
解释这几个名字之间差异的文章有很多，但是我忽然意识到，如果我们不考虑历史与沿革，就无法明白它们出现的初衷，而不了解这些初衷，也就可能永远陷入“公说公有理、婆说婆有理”的纷争之中。
井水不犯河水的时代
回溯历史，CRM是最先出现的，然后是DMP，之后才是近年出现的CDP。
三者之间，CRM和DMP没有什么演变关系，CDP跟DMP却很有渊源。
CRM出现的很早，可以追溯到上个世纪，企业需要了解自己的顾客和潜在顾客，从而让销售和客服人员，能够更好地营销或服务他们。
所以CRM的核心，就是客户的数据。
但客户的数据这个东西本身，随着时间的推移和技术的进步，其包含的类型是在不断扩展的，这也就造成了今天的CRM及各个数据系统之间界限的模糊。
最初，客户的数据只不过类似于下面这些：
- 姓名、年龄、住址、家庭成员之类人口统计信息的数据；
- 购买的商品、次数、购买时间、金额等订单方面的数据；
- 促销、折扣的使用等数据；
- 售后服务、投诉等记录；
- 销售是谁，沟通记录等；
- Call Center的记录。
这些数据，以及CRM对于这些数据的应用，给人相当“刻板”的印象：CRM是客户（顾客）的数据，并且离线数据为主，缺乏实时数据的处理，因此基本上都是静态数据，这也决定了关于建立客户的属性标签什么的，就不用想了。——这样刻板的印象，直到今天仍然如此。
但问题在于，世界不是一成不变的，消费者的数字体验高速拓展，技术也突飞猛进，因此能抓取的客户数据在变多。这时候，CRM的概念迅速开始被加入了更多的内涵，并且迅速跟CDP和DMP这两个新生事物模糊了边界。
首先，客户数据的类型开始增加了。不仅仅是上面这些数据，他们还在各种数字媒体或平台上留下痕迹——各种行为数据，这些数据中有不少是企业可以获取的。
比如，客户看到了企业做的广告或是点击了广告，又或是在企业网站或公众号上的浏览，以及在小程序或app上的互动，所有这些行为都留下了可供企业获取的数据。
其次，客户二字本身也开始变得模糊。发生购买的顾客的含义并没有变化，但潜在顾客的含义却大大拓展了。对于传统的CRM而言，潜在客户主要是明确表现出购买可能性的顾客，而现在的潜在顾客，则是在数字世界中跟企业发生了各种互动的人——这些人不会出现在CRM中，但他们都表现出了与产品或者品牌相关的兴趣或需求。
对于这些人群以及围绕他们的数据（尤其是行为数据）的管理，在一开始，没有人认为跟CRM有什么关系。
显然，那时大家都非常清楚：客户或者潜在客户在广告端的行为数据，属于广告投放和监播系统负责的范畴；网站、app、小程序上的行为，则是各种用户行为分析工具负责的范畴。这些数据既不会进入CRM，也没有必要进入CRM，因为这些数据不仅是匿名的，而且是统计数据，并非聚焦于每一个个人。
所以，仅仅在几年以前，CRM、广告数据、用户行为数据都在各自的世界中精彩，几无交会的可能。
“第一次”数据整合
程序化广告在2013、14年左右在中国落地生根，并带来了“第一次”数据整合。
程序化广告，尤其是当时的RTB广告，需要对一个“受众个体”进行比较持久的追踪，这个需求很快被摧枯拉朽般人手一个手机的移动化浪潮所解决。传统的追踪技术加上稳定持续且唯一的移动端硬件标识，很快曾经只是作为统计数据出现的每个网民用户的数据，突然就能够被打通、整合并与每一个具体的个体关联起来。
DMP于是开始出现。
最初的DMP的数据，基本上都是由AdExchange提供的。因为国内主要的AdExchange基本上都是由互联网巨擘（当时的BAT）所建立，它们需要提供数据给广告主（实际上是在DSP竞价的时候回传的数据）才能让程序化广告正常运转。
所以，DMP最初有且只有一个任务——服务于程序化广告的投放。至于其他的功能，那都是后来发现它还可以干别的事情而附加上去的。
数据打通的脚步没有停止。
技术的进步很快，人们发现移动端硬件的标识，能够容易的与手机号一对一打通，并进而能够通过手机号码而串联起更多的数据源头。
于是，量变引发了质变：DMP有了新的数据来源——来自于企业自己的一些数据（企业各种自有媒体上监测的数据，比如企业自己的网站、app，以及企业自建的CRM中的数据等）。
不过，由于DMP的目的是为了投放广告，企业的这些数据，很多DMP其实都用不上，而且打通这些企业自有数据，其实也挺麻烦，所以，DMP只是有选择性的应用了少量企业自有数据，最典型的是网站上或者app上的数据，用于做retargeting（再营销广告），或者作为寻找相似人群（look-alike）的种子数据。
此时，DMP和CRM仍然井水不犯河水，而CDP根本还没有出生。
这，其实基本上就是2017年之前的历史，离现在没两三年。所以，那个时候让企业着迷的事物是DMP，但由于DMP跟数字广告投放关联的如此紧密，并不是很多企业有大把的预算投放数字广告，所以，也就没有太多的企业真正建立了DMP。
CDP的出现与“被践踏的边界”
但2017年开始，随着CDP的出现，情况开始发生了变化。
CDP的出现的大背景，源自于美国和中国几乎同时出现的“流量荒”。
流量并没有真的“荒”，但红利确实越来越少，企业开始第一次意识到精细运营流量的重要性。
为了精细运营，企业需要数据。于是，很多企业都开始找DMP寻求帮助。
没办法，DMP这个名字起得太好，“数据管理平台”，不找你找谁。
但，那时中国的DMP还不能很好的解决这个问题，两个原因限制了它：
- DMP给出的数据，以广告投放为主，而企业想要做的精细化的流量运营，更多并不是在引流阶段，而是在引流完成之后跟这些流量在企业自有媒体或平台上进一步做深入互动，数据量小，但深度更深，且多数是企业需要自己抓取的数据。而当时的DMP，是海量的用户数据，且主要来自于企业之外。
- 数据的输出也不是用在广告投放上，而是给运营部门，比如发短信、发微信、发私信、打电话或是做促销等等，DMP最初不是为这个目的设计的。
为了解决企业的这个需求，有三个解决办法：
- 建立新的专用工具——CDP。
- 对DMP进行改良。
- 对CRM进行改良。
这三种解决方法当然都有不少的企业在尝试。第一种方法之下，诞生了CDP。第二种方法则创造了今天更加复杂包容性更强的DMP。第三种方法则赋予了CRM更多本不需要承担的功能。
无论是CDP，还是改良后的DMP和CRM，都必然需要能够实现过去网站分析工具、app用户行为分析工具或是新的小程序用户行为监测工具所做的，在各个企业自有平台上抓取数据的功能。此外，还需要将这些数据附着在每一个“个人”上，并且还能提供自定义人群标签的功能。
然后，这些数据，以及通过一定规则或者标签组合所找出的人群，被一起用来跟各种各样的营销工具对接（这些营销工具还真不见得就是营销自动化工具，其实非自动化的，照样用得上这些数据和人群）。
如果这些数据和人群，用在了以微信和微博（尤其是微信）为主要阵地的用户/客户运营场景上，又被中国人起名为Social CRM或SCRM，尽管这个概念在2009年的美国已经被提出（https://en.wikipedia.org/wiki/Social_CRM），并且与我们的SCRM其实很不一样。
我简单的评论下这三种方法：
- 建立CDP，显然是最针对性的解决方案。不过CDP就是用来做流量深度运营的，没有广告投放的能力。
- DMP改良，这个方法也不错，有一定的挑战，主要是DMP的数据逻辑和企业自有流量数据的逻辑有一些不同。不过，DMP本身就是一个极大数据量的非常动态的且复杂的数据体系，能做好DMP，基本上CDP的数据后台都能搞定。加上营销和运营不分家，DMP拓展能力后，既能做广告投放，又能做流量运营，这个方案反而成为行业中最受欢迎的方案。
- CRM改良，难度大点。最大的挑战在于，传统CRM是静态数据为主，但流量运营的数据都是动态的，这使数据逻辑与CRM原有数据逻辑有巨大的差异。而且，CRM并非数据系统，而是基于数据库（数据仓库）的应用系统；但CDP却是一个复杂异构数据系统。这也增加了CRM改良的难度。不过能有多难，技术其实在中国从来都不是toB竞争的真正门槛。
因此，如果你问CDP和DMP是不是一个事情，还是它们是两个东西。
我只能说，也许都对，因为回答这个问题，只能具体看某个DMP是过去的那种经典的只面向广告投放的DMP，还是今天的包含面向企业做流量深度运营相关功能的DMP。
但你要说，CRM跟CDP是一个事情。我也能非常勉强的略表赞同，只要你能证明这个CRM是改良过的，能够抓取、处理、打通流量和人群的动态数据，并能输出细分人群给运营工具。
你还可以说，CRM跟DMP也是一个事情。这个我就实在难以苟同了。因为DMP毕竟主业是用来投放广告的，而CRM跟DMP的主要工作没有什么相似之处。
但，无论怎样，你可以看到，今天的这些系统的称谓和内涵确实够乱的。它们彼此区分的边界，也确实变得模糊。
背后的原因，当然不是CDP造成的，而是人们为了顺应企业需求，而不断在既有的系统上所作的改良。
反正，汽车上接了翅膀，发动机也改成了涡扇，底盘还做成了船——它可以在地上走，也能天上飞，还能水里跑。它应该叫汽车？飞机？小船？还是该起一个新的名字？但东西，无非还是那些老物件的组合罢了。
这就是今天CDP、DMP、CRM还有SCRM的混乱现状的原因。
标准定义？
如果一定要追求一个标准定义，我还是喜欢狭义的，没有经过改良的各种系统原生状态下的定义。
CRM，它应该是企业的核心客户的系统，是以交易ID或者Leads ID定义数据的系统，存放的主要是“井水不犯河水”时代的那些客户的静态数据。
DMP，它应该是以广告投放管理，尤其是程序化广告投放管理为核心目的的受众数据系统。
CDP，它应该是支持流量运营、用户运营、客户运营、潜在客户运营的人群细分的数据系统。
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按照这样的原生状态的定义，CRM、DMP和CDP各自的数据差异是很明显的。
CRM的数据，第一节已经说了。
DMP，主要是受众在互联网上各种浏览和使用行为所形成的标签数据，然后加上广告投放过程中的相关监播数据和后点击（post-click）的行为数据。是一个巨大的数据库。
CDP，主要是客户/潜在客户在企业的各种数字触点上发生交互的数据。
CRM数据 CDP数据 DMP中企业投放的广告的监播数据和后点击行为数据，就是我们今天所说的企业的“私域数据”。
SCRM的数据？本质上与CDP的数据比较类似，但更聚焦在微信上。
哪种厂商来做更靠谱？
另一个问题是，如果CRM、CDP、DMP和SCRM都是很有渊源和关联的，那么让哪种厂商来帮企业建立这些系统更靠谱呢？
CRM已经非常成熟，这里不做评论。
CDP和DMP，如上一节中的图所示，可以由广告技术公司、监测机构、企业数据解决方案公司、CRM、IT外包商等厂商提供。
DMP，毫无疑问，我更倾向于广告技术公司或者监测机构，原因很简单，DMP的核心是服务广告业务，广告技术公司和监测机构都是这个领域的“老油条”。而且广告投放的数据并发量大，数据流入流出极为频繁，程序化广告本身已经把他们锻炼的相当“可靠”了！
CDP的情况则较为复杂，总体看，用户行为分析工具提供商具有一定的优势，因为CDP在数据获取上，与传统的用户行为分析工具并没有本质的区别，这样，他们能够比较容易地以原有的工具为基础改造为CDP。广告技术公司和监测机构，也有一定的优势，一个原因在于，相当多的精准营销解决方案也需要对后点击（post-click）的用户行为进行捕捉，这与CDP有相当多的共通之处。
对于CRM是否能够改造为CDP，业界有很多的争议。我认为CRM和CDP在数据结构和数据应用上有很大的差异，但CRM与CDP进行数据打通时，优势就显现出来。
IT外包商或者企业数据解决方案公司靠谱吗？我会认为有一定挑战，主要还是在于，无论CDP还是DMP（尤其是后者），实在无法跟业务解耦，因此，与其说它们是数据系统或者IT系统，不如说它们是业务系统。而业务系统，困难的不仅仅是技术本身，更是对业务的理解和积累。
搁置争议
即使有这篇文章，关于CRM、CDP、DMP的名称和含义的争论也不会停止。
不过，这篇文章至少能够让你在不同场合看见这些名词的时候，能够回想一下它们的缘起，然后也就知道它们是被如何在不同目的下刻意装扮的了。
是否要争出结论，分出谁更权威并无意义。真正背后的意义，是认识到企业对于流量环境变化所导致的心态的改变，所关注的重心的迁移，以及所采用的方法的调整。
而这些调整，正是众多toB厂商追逐的热点——在同一片土地上各方人马旌旗招展，仿佛预示着下一场激烈而持久的鏖战。
