2018年中以來，客戶數據平台（Customer Data Platform，CDP）的供應商暴增了60％，投資金額增加了72％，就業人數成長了71％，全球已有近百家供應商投入這個領域，包括Adobe、Oracle和Salesforce都沒有缺席，市場飽和度與產品種類數盛況空前，預告了數位行銷的戰國時代即將在2020年揭開序幕。
在這個資訊破碎化、用戶超個性化的行動網路時代，想要全方位掌握客戶資訊變得異常困難，如何掌握所有行銷管道中的各種消費者資訊，知道並記住他們是誰？做過什麼？想要什麼？蒐集並整合出「統一的」顧客數據並非易事。實際上，只有極為少數的企業能將顧客資訊完全整合，進行分析後加以應用。大多數企業通常迷失在遼闊無邊的茫茫數據大海裡，正在和新興技術、策略制定、預算編列、組織運作和員工技能搏鬥中。
市場調查機構Gartner不久前公布的Hype Cycle for Digital Marketing and Advertising 2019報告中指出， 客戶數據平台（CDP）、用於行銷的AI、廣告區塊鏈和即時行銷（Real-Time Marketing）等四種技術革新，即將改變行銷人員運作生態系統的方式 ，並提供更優質的客戶體驗（Customer Experience，CX）。
Gartner認為：行銷人員必須在企業利益與提供有意義的客戶體驗、讓品牌脫穎而出之間取得平衡。在未來五年內，觸發式活動（Event-Triggered）和即時行銷對數位行銷市場將產生最大影響。但在這之前，行銷人員必須能精準預測分析，並提供個性化的溝通管道，也就是說，透過客戶數據平台這類的行銷技術來蒐集、分析和活用客戶資料，這也讓行銷人員對CDP的期望處於歷史新高。
同樣都是處理客戶數據，CDP、CRM、DMP傻傻分不清楚
在Gartner的調查中，已經部署CDP的企業行銷人員中，有50%認為這是公司的客戶關係管理系統（Customer Relationship Management，CRM），顯然，大部分企業用戶根本還搞不清楚什麼是CDP，到底跟客戶關係管理或數據管理平台（Data Management Platform，DMP）有什麼差別？
早在2013年，David Raab創立了Customer Data Platform Institute，開始將客戶數據平台視為一種行銷技術，並為CDP平台設下明確的定義：一個平台必須符合是套裝軟體，能夠針對單一識別建立一個360度的客戶資料圖，以及允許跨系統的交叉存取等三個關鍵要素，才能被歸類為CDP。
既然同樣都是在處理客戶資料，那麼，為什麼客戶數據平台經常和客戶關係管理、數據管理平台混淆，究竟CDP、CRM和DMP有什麼不同？
CRM是透過工具和技術來蒐集並建立客戶資料庫，行銷團隊再利用這些數據與客戶建立更穩固的關係。CRM與CDP的不同之處，在於CRM就是一個客戶資料庫，通常不去整合或分析多個來源的數據資料。為了讓客戶資料被行銷部門妥善運用，於是DMP出現了。
DMP是專門為數位廣告而設計，用於媒體管理、Cookie蒐集、設備ID、受眾群體的掌握，藉以精準執行每一波廣告行銷活動、增加投資報酬率。相較於CDP，DMP蒐集的數據通常是匿名的，而且數據保留時間也較短。
CDP可以作為消費者隱私法規遵循解決方案
做為客戶體驗的核心，CDP蒐集的數據類型取決於產業和組織的需求。一些常見的數據類型包括：個人和人口統計數據、行為數據、線上線下的交錯互動、社交媒體數據、心理數據、交易數據、行動和設備載具數據等等，幾乎橫跨所有管道，整合了每個客戶接觸點所獲取的所有類型的數據，可以說是包羅萬象。透過CDP的管理、分析與執行，企業可以精確地針對特定的消費者，提供個性化的客戶體驗，有利於維持穩固而持久的客戶關係。
根據BlueVenn與London Research合作的調查顯示， 與非用戶相比，CDP用戶在2018年的行銷表現高出了2.5倍。
CDP的獨特優勢是能夠將各種不同形式的數據點（像是網頁瀏覽、應用程式、CRM系統和物聯網裝置）整合在一起。此外，針對眾所關注的消費者隱私權問題，CDP還可以提高對歐盟一般資料保護規範（GDPR）與加州消費者隱私法（CCPA）法規遵從性。
當然，消費者雖然都有權利要求從企業資料庫和任何第三方資料庫刪除個人數據，因為消費者對他們的個人資料擁有「被遺忘的權利」，當各種使用者數存留在不同的數據擷取點與各個系統當中時，想要滿足隨時被刪除的要求將是一個沉重的負擔。把客戶資料整合在CDP平台集中管理與編排，將是一個化繁為簡的管理法門。
根據Markets and Markets的預估，全球CDP市場將從2018年的9億美元成長到2023年的33億美元。儘管客戶數據平台是當前數位行銷市場最熱門的話題，考慮是否趕上這波潮流之前，正是一個進行企業客戶數據體檢的最佳時機，畢竟CDP的最終目標是找到並利用過去無法觸及的客戶數據，進而完成更準確的個人化行銷與市場區隔。對於企業來說，現在著手審視既有的軟體平台、業務流程和數據分析工具，其中很可能蘊藏著等待被發掘與應用的數據寶藏。
