当前复杂的市场环境下，借助于数据的力量，充分利用好数据，可以帮助营销人做出更为理性和正确的决策。对内而言，营销人可以根据通过分析及商业智能（BI）技术而得出的数据洞察，运用于企业的战略决策；对外来说，营销人通过看到营销推广中的实时数据及反馈，可以轻易、透明、可监测地掌握营销实施过程中每个环节发生的变化，并实时地进行优化，从而最大化投资回报率。与此同时，越来越多的企业发现，收集和积累的数据还不单单可以运用在营销上，诸如风控、运营等其他职能部门其实也需要不断积累的客户数据。
面对营销技术和数据技术的不断发展，营销人也面临一些现实问题和挑战:如何实现一站式、智能的数据收集和管理？如何实现内部与外部技术、数据及资源的对接、打通，以及数据同步和激活？如何推动企业各职能部门实时及非实时数据的高效整合？……
面对数据管理技术层面的种种挑战，有没有捷径可寻？
Chinapex创略的CTO Sid Cao介绍了Chinapex营销云体系中的一站式数据管理平台APEX NEXUS，它包括客户数据平台CDP（Customer Data Platform）以及DMP（Data Management Platform）数据管理平台。
第一方数据管理的实现步骤和意义
1. 数据采集
通过连接不同的数据源，CDP的首要作用就是帮助客户将各种碎片化和分散的数据统一收集起来。
这些数据源目前分为两大类型:
一种是企业自有的平台，如企业官方网站、官微、企业官方APP等，这些数据可以通过APEX PRISM这一数据采集工具，将代码部署到企业自有的平台和一些具有相关性的外部平台，从而收集到第一方数据。
另一类是，CDP能够将企业在第三方平台的一些零散数据也抓取出来，包括CRM以及销售数据、百度统计数据、自媒体数据、免费媒体数据等等。
2. 数据整合
在完成了第一步，将企业所有第一方数据都收集之后，接下来是一个整合的步骤，即将所有帮客户收集到的用户信息，按照不同的标签，每一个都建立一个Profile，如性别、年龄、电话号码等等。
当Profile越完整，参数越来越多，有助于接下来分析的完整度。
3. 数据分析及洞察
通过CDP收集到的实时数据同时也将会运用到一个新的领域，即实时营销（Real Time Marketing）。举例来说，当用户访问客户的网站时，可以根据收集到的实时数据，如购买记录、消费偏好等来做出一个segment。有了这样一个segment，不同的用户将在打开同一个链接时看到页面上不同的板块排列和优先推荐等。
在segment建立之后，可以相对应地推送不同的信息，然后触发用户产生行为。
举例说明:
对于从来未购买过的用户，在他打开的页面可能会出现优惠券等促销手段，刺激首次购买。
对于购买过的用户，可以推荐其他相关性强的产品，进行Cross-sale。
对于购买过高端产品的用户，可以推荐更高端的产品，进行Up-sale。
4. 数据触发应用
在完成了对所有的数据的收集、整合、分析之后，CDP里的这些数据可以应用于多渠道使用。比如，在拥有了完善的Profile之后，cookie ID部分可以与DMP对接，将数据打通再激活到DSP等投放平台；或者也可以将用户邮箱直接用于邮件营销，将用户电话号码用于电话拜访或者短信营销等。
整个CDP系统进一步强调了营销云的开放式平台属性。未来，Chinapex创略将会在CDP上开通一个数据访问的接口（Data Access），有了这个接口，客户可以将CDP里面的数据用于其他的营销服务和商业决策，避免了重复搭建的成本。
外部数据的对接和使用方式
之前提到CDP的部分数据可以对接到APEX DMP内进行激活使用。但APEX NEXUS不局限于对第一方数据的使用和管理，其更大一部分数据来源是通过APEX ONE一站式投放平台反馈回来的第二方数据，以及通过APEX link中间件平台和在DataX数据交易中心获取到的第三方数据。充分的数据来源是一个数据管理平台的基础，而基于更多数据进行的用户分析是DMP的核心价值。
在APEX DMP内对数据的处理，可以分为数据采集、清洗、挖掘分析和激活应用四个过程。通过打破数据孤岛，把从多种渠道获取到的企业内外部数据进行集成、清洗之后，利用数据建模、数据激活、归因分析、机器学习等专业技术，挖掘分析输出用户画像、用户标签体系等，最终应用到营销洞察或企业其他经营决策洞察。同时， 数据也可以返回到企业级进行验证，进行新一轮的处理和应用。
总之，通过APEX DMP可打通受众全路径的网络行为，在各环节进行细致的分析，多维度搭建受众模型，并不断进行数据补充及模型优化。
总结
数据驱动的时代已经来临， 整个APEX NEXUS的功能和价值将会随着技术的提升同步进化，帮助营销人在充分运用第一方数据的基础上，不断扩充其他数据源的使用价值，最终支持企业的营销决策以及其它商业决策。配合Chinapex营销云产品体系中的其他模块，助力营销人搭建其数据管理的基础设施，并找到实现其数据价值最大化的捷径。
