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今天的专栏由Tasso Argyros撰写，首席执行官兼创始人动作。

最近，Martech影响者Scott Brinker发表一项声称67％受访者计划建立自己的“自定义”客户数据平台（CDP）的调查结果，而不是从货架上购买。它在LinkedIn上引起了热烈的对话。

我从事软件业务已有15年了，“建筑与买入”辩论已经进行了更长的时间。但是，如今，只有很小比例的公司实际上决定自己建立现成的SaaS。

这是因为公司已经了解到，成功源于关注核心产品和服务能力，而不是运行“宠物”工程项目。开发这些核心竞争力需要的带宽比当今许多公司都多，这说明了为什么他们经常选择购买解决方案而不是建立解决方案。

内部核心能力之外的技术往往失败，原因有多种：

• 时间和资源始终被低估。即使是可行的V1，也需要仔细的预算和执行耐心。
• 工程师喜欢建造但不维护。这意味着在V1推出后，步伐放慢了，并随着完善解决方案的热情。对于复杂的问题，像CDP的目的是解决这些问题，V1将证明效率低下，但是很少有团队能够为开发最终提供价值的V2和V3迭代所需的多年工作。
• 工程师还喜欢构建只有工程师才能使用的产品。他们通常最终开发了所谓的解决方案，这些解决方案对于非技术业务用户来说具有太大的复杂性。
• 内部项目更容易受到公司优先事项的转变。从内部项目中获取资金，而不是从合同下的供应商中获取资金要容易得多。

那么，为什么三分之二的调查受访者说他们正在建立“自定义CDP”？

我受过教育的猜测是他们没有正确的定义CDP是什么。尽管它很受欢迎，但“客户数据平台”一词是不幸的，因为它给人的印象是我们指的是数据湖或仓库以获取客户数据。不是这种情况。

CDP不仅是数据仓库。相反，它通常位于数据仓库之上，并与其他IT系统和客户数据流集成。在统一客户数据（仅在所需的范围内）之后，CDP的目的是在直观的业务界面中提供广泛的功能，例如身份解决，受众创建，客户智能，机器学习客户建模和OmnIchannel旅程编排。

CDP为业务用户直接访问数据仓库中存储的原始客户数据，以激活更智能的客户体验。

这对我来说是一个非常个人化的主题，因为我的最后一家公司Aster Data是一种客户数据库技术，该技术已部署在数十种《财富》 500强客户中。当时，在2000年代中期，我们的技术最好用于构建客户数据湖，类似于当今许多IT部门使用Cloud数据库所做的事情，例如Google的BigQuery，Amazon的Redshift，Snowflake和Databricks。

我亲眼目睹了这种纯数据管理方法的局限性。数据已统一但不格式化以易于分析。没有界面可以提取情报。所有受众创建都是通过SQL代码完成的。这意味着在任何渠道上激活数据所需的脆弱自定义集成或数据工程师将客户文件移动到周围。

创建非平凡的客户旅程是不可能的，并且在设计新的CX广告系列时忘记了任何敏捷性的概念。

因此，下次您听到有人说他们打算在内部建造CDP时，我建议您让他们向他们的团队询问这五个问题：

1。您对CDP的定义是什么，它不仅包括集中数据？

2。您的CDP是否会具有易于使用的自助业务界面来消除对分析师和数据工程师的依赖性？

3。您是否有1000万美元或更多的资金和至少三年的缓冲区，因此您有时间估价？

4。您是否准备好与API不断变化或破坏的供应商实施和维护数十个数据和渠道集成？

5。您是否评估了专门建造的企业CDP，以便对权衡进行诚实的比较？

(I’d argue that what the big marketing clouds are selling under the guise of a CDP is not a real customer data platform at all. They are random products whose only purpose is to obscure the fact that they have no solution in the space.)

要明确：我们确实需要正确管理的客户数据仓库，数据湖泊和数据流，并且需要拥有并建立这些数据流，因为它们是您所有数据计划的基础。如果做得很好，可以将CDP部署到顶部以通过在客户体验中激活该数据来实现该工作的价值。

不过，同样，没有计划超出数据合并的组织正在使自己错过CDP所能提供的价值的95％。

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