BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Data Governance, Data Quality, MDM, Data Lineage » MDM и CDP: различия систем. Как сделать выбор?

MDM и CDP: различия систем. Как сделать выбор?

На сегодняшний день создание эталонной или «золотой записи» клиента во внутренних базах данных является обязательным требованием для компаний, ориентированных на рост.

 

Система управления данными-MDM

Для создания «золотой записи» (профиля) клиента или потенциального клиента (лида) часто используют системы управления мастер-данными (MDM).

Использование системы управления мастер-данными клиентов безусловно полезно для многих команд внутри компании: службы поддержки клиентов, отдела продаж, продуктовой разработки и финансов.

В частности, MDM позволяет им:

  • повысить качество данных, исправить ошибочные и устаревшие записи, связанные с клиентами, сотрудниками, поставщиками, а также провести дедупликацию (удалять дубликаты) данных;
  • упорядочить хранение клиентских данных;
  • поднять уровень доверия к данным у руководства и улучшить качество принимаемых решений.

 

При этом у программного обеспечения MDM есть и существенные недостатки, особенно для отдела маркетинга, специалистов по работе с клиентским опытом, команд аналитиков и других отделов, которые отвечают за рост и развитие компании.

Во-первых, MDM полагается на высокий уровень достоверности, который сопряжен с компромиссами команд. Как правило, MDM-решения вносят данные в «золотую запись», если они уверены на 90% и более, что они принадлежат этому конкретному человеку.

Во-вторых, MDM-системы имеют дело только со структурированными, «твердыми» данными (транзакционными или справочными) и не включает в себя «мягкие» (например, на основе файлов cookie и IP-адреса) идентификаторы.

В-третьих, такие системы обычно работают на реляционных базах данных SQL, что ограничивает маркетологов, поскольку это означает возможность работы только со структурированными данными и не позволяет обрабатывать большие объемы неструктурированных данных.

Наконец, MDM не предоставляет никаких возможностей по активации данных. Это вынуждает ее пользователей искать другие решения для прямого использования данных своих клиентов.

 

CDP-платформа

Если инструменты управления мастер-данными не является лучшим или единственным решением для объединения и активации данных о клиентах, то что может помочь? Для многих компаний спасением станет платформа клиентских данных (CDP), которая действует как центр управления клиентскими данными для команд роста и обеспечивает их эффективное использование.

Главное различие заключается в фокусе: CDP созданы исключительно для обработки клиентских данных и представляют собой пакетное программное обеспечение, предназначенное для бизнес-пользователей (в основном маркетологов), и имеют стандартные коннекторы для систем, связанных с клиентами. MDM — это универсальный инструмент для повышения качества данных (не только клиентских), используемый в качестве компонента в системах, создаваемых и управляемых департаментами ИТ.

Подразумевается, что маркетинг и другие команды роста являются бизнес-заказчиками именно CDP для своих бизнес-процессов. Поэтому ведущие компании сегодня инвестируют в CDP, чтобы помочь своим сотрудникам в решении основных задач:

  • Многомерная сегментация и анализ сегментов. Ожидание выгрузок списков для анализа и активации сегментов осталось в прошлом благодаря CDP, которая объединяет все данные о клиентах в системах и источниках в режиме реального времени и обеспечивает полное, целостное представление о клиентах для команд роста.
  • Быстрое внедрение прогнозных моделей и отработка гипотез. Это означает, что не нужно каждый раз заново с нуля настраивать эксперимент и ждать результатов от команды аналитиков или дата-инженеров, чтобы использовать их для оценки гипотез.
  • Хорошо организованный персонализированный маркетинг для целевой аудитории. Командам роста важно доверие и практичность при использовании клиентских данных. CDP обеспечивает всегда точные настройки маркетингового согласия на получение коммуникаций для каждого клиента, а это означает, что можно уверенно доставлять сообщения на протяжении всего жизненного цикла клиента.
  • Надежная активация клиентских данных в любое время. Современные инструменты MDM обеспечивают точность интегрированных данных не менее 90%. Но достижение такого уровня точности часто не позволяет маркетологам извлекать выгоду из данных в режиме реального времени. Точность имеет значение, но не в ущерб скорости, масштабируемости и производительности. С помощью CDP данные постоянно и динамически обновляются и готовы к мгновенной активации.

 

 

Когда MDM система и CDP-платформа используются вместе

В большинстве случаев обе технологии могут отлично дополнять друг друга для помощи команде роста. Например, некоторые клиенты  интегрируются со своими инструментами MDM, которые могут выполнять такие задачи, как проверка полей с идентификационной информацией в карточке клиента. Расширенные возможности сопоставления в MDM помогают маркетологам, использующим CDP, объединять профили и устранять дублирование адресов электронной почты. Проблема в том, что не у всех брендов есть полностью сформированные и реализованные стратегии управления мастер-данными.

Давайте попробуем посмотреть на преимущества комбинированного подхода на примере из реальной жизни.

Допустим, у нас есть розничная компания, которая продает одежду. У компании есть интернет-магазин, мобильное приложение и физические магазины. Кроме того, у них есть программа лояльности для клиентов. Все эти каналы генерируют огромное количество данных о клиентах, включая историю покупок, демографические данные и предпочтения. Но вся эта информация разбросана по разным системам и отделам, что затрудняет понимание реального состояния дел, так как появляется несколько версий правды. Здесь на помощь приходит MDM.

Розничная компания может использовать MDM для создания эталонной записи клиента для всех своих систем и каналов.

MDM нормализует, очищает и организует данные, создавая «золотую запись» для каждого клиента. Она дает полное, точное и актуальное представление о каждом клиенте. Это единый источник правды, на который может положиться каждый сотрудник в компании через соответствующую своим задачам систему. Но как насчет возможности пользоваться всеми клиентскими данными из единой системы для команд роста?

С помощью «золотой записи» для каждого клиента, сформированной в MDM, розничная компания может начать применять передовые методы объединения всех клиентских данным, используя CDP. CDP может анализировать историческое и текущее поведение каждого клиента для создания прогностических моделей, которые можно использовать для таких вещей, как персональные рекомендации, целевые акции и даже рекомендации товаров в физических магазинах. В этом и заключается сила комбинации MDM и CDP.

Одно из главных преимуществ такого подхода заключается в том, что он обеспечивает последовательный опыт для клиентов во всех каналах. Давайте еще раз воспользуемся нашим примером розничной компании. Если клиент добавляет товар в корзину на сайте, но не совершает покупку, CDP может проанализировать это поведение и отправить клиенту электронное письмо или push-уведомление с напоминанием или скидочным предложением. И если клиент посещает физический магазин, сотруднику-продавцу может прийти уведомление о том, что клиент добавил товар в корзину онлайн, и сотрудник может предложить этот товар лично.

Такой опыт возможен только тогда, когда все данные организованы, согласованы и точны - именно это обеспечивает MDM. CDP берет эту точную информацию и использует ее для создания персонализированных взаимодействий. Вместе они помогают повысить продажи, улучшить удовлетворенность клиентов и общий клиентский опыт.

Дополнительным преимуществом такого подхода является возможность выявлять тенденции и закономерности в данных. Анализируя исторические данные, CDP помогает компании прогнозировать будущее поведение и принимать стратегические решения на основе этих данных. Например, можно проанализировать прошлые продажи для прогнозирования потребностей в товарах на будущие сезоны. Это огромное конкурентное преимущество, поскольку оно позволяет компании избежать избытка или недостатка определенных товаров. Это также помогает принимать более обоснованные решения по поводу ценообразования, акций и т.д.

Рассмотрим также операционную эффективность, которую обеспечивает такой подход. Когда все данные о клиентах централизованы и доступны в реальном времени, сотрудники могут принимать более быстрые и основанные на данных решения. Например, если у клиента возникла проблема с заказом, сотрудник службы поддержки может увидеть полную историю взаимодействий клиента с компанией и быстро решить проблему. Это повышает эффективность и удовлетворенность клиентов.

Еще одно преимущество комбинированного подхода MDM и CDP заключается в том, что он помогает компании улучшить свои маркетинговые кампании. Анализируя данные прошлых рекламных запусков, CDP помогает создавать более точные и персонализированные кампании, которые больше соответствуют интересам клиентов. Это может повлечь за собой более высокие показатели конверсии и улучшенную окупаемость инвестиций.

 

Вывод

Подводя итог, отметим, что разумно стремиться к интегрированному подходу и использованию как MDM, так и CDP вместе, вместо выбора только одного из них. Это даст возможность получить синергию и достичь более высокого уровня качества, точности и удобства использования данных. Кроме того, это позволит лучше адаптироваться к быстро меняющимся потребностям со стороны бизнеса и появлению новых технологий.

  • Arenadata Harmony MDM — это отечественная платформа управления мастер-данными (MDM), предназначенная для консолидации, очистки, валидации и синхронизации справочной информации между различными ИТ-системами компании. Решение поддерживает создание централизованного справочника с ролевой моделью доступа, версионностью, бизнес-правилами и аудитом изменений, а также обеспечивает возможности согласования данных, интеграции через API и настройку workflows. Harmony MDM адаптирована под требования крупного бизнеса, легко масштабируется и может быть развернута как on-premise, так и в облаке, обеспечивая сквозной контроль качества данных и повышение достоверности управленческой и аналитической отчетности.

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
От простоя бетономешалок до проваленной марсианской миссии за 125 млн $. Как некачественные данные могут приводить к потерям?
Следующая статья →
Перспективная архитектура данных для повышения качества данных
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Русклимат
    Русклимат — международный торгово-производственный холдинг, концентрирующий опыт ведущих мировых производителей индустрии климата, мощный потенциал конструкторских бюро и лабораторий индустриального дизайна.
     
    Компания образована в 1996 году. За более чем двадцатилетнюю историю Русклимат прошел путь от локальной компании до мощной вертикально-интегрированной многопрофильной структуры.
     
  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.