CDP和第一方DMP的“论战”似乎一直没有停止。
数据营销的复杂性和日益兴起的隐私保护大潮，让企业利用现有客户数据的意识增强。“整合现有客户及潜客在企业自身的各触点数据，为企业进行客户洞察及客户运营”的CDＰ－客户数据管理平台是一个不错的选择——在数据量更大、变化更快、结构更复杂的环境中，营销人员必须将更多渠道的数据加以激活并使用。
但CDP作为 “新势力”，在营销市场中的价值还有待商榷。
Forrester在2018年10月的一份报告中提及，CDP市场本身不够聚焦。因为CDP是市场热点，很多服务商都声称自己可提供CDP服务，但是对于CDP的定义，技术能力，服务边界都没有明确的概念。
此外，企业是否要在自建DMP系统之外，再搭建一个CDP系统？CDP是必需品嘛？如何将公司既有的CRM，传统的第二方、第三方DMP，线下销售等多渠道数据纳入同一个体系中？在企业内部，搭建数据平台，到底是由营销部门主导，还是IT部门？
这些都是CDP与第一方DMP在实践中比对的焦点。
对于在DMP系统之外，搭建CDP的做法，品友互动CEO黄晓南表示否定。“第一方数据管理平台的目标就是解决数据孤岛，数据分散的难题，现在不希望DMP和CDP独立，再创系统之间割裂的新趋势。”
在黄晓南看来，不论是叫CDP还是DMP，对营销人而言，最终都能实现第一方数据管理，解决两个问题：第一，数据怎么被很好的管理起来，第二，数据如何被更好地应用于业务场景。
黄晓南介绍，品友新一代Full-Scale DMP将完全可以涵盖CDP的功能，侧重于处理第一方数据的CDP将作为DMP功能的一部分。与CDP相同，第一方DMP的数据所有权和系统的使用权都归客户所有。
这里所提到的DMP显然已经不是在广告投放中经常提及的DMP。“早年的DMP基本上解决程序化广告的问题，主要媒体数据的收集……但现在已经是囊括了所有的重度第一方的数据，包括交易型数据和实名数据。”黄晓南强调。
在第三方市场调研公司Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ的最新报告中，数据管理平台（DMP）已经焕发出了新的内涵：能够管理和整合分散的第一、第二和第三方数据的统一技术平台，DMP应能对这些数据进行标准化和细分管理并输出，让营销人员能够把目标受众进行挖掘、洞察和策略输出。
2019年3月Forrester Consulting针对100名中国中大型企业中负责DMP管理、决策及执行的负责人进行了调研。就“DMP对于企业而言，要处理的数据有哪些？”这一问题，调研发现，除了投放数据，超一半以上的企业DMP还处理CRM、销售数据，官网，社交等多维度数据，而这些数据也都是一般CDP中所需要处理的数据。
数据是资产，但是不是所有企业都能够建立自己的第一方数据管理平台？黄晓南的答案却是未必。
首先，自建DMP要求企业拥有大量的数据积累，涵盖第一方、第二方数据，并有完整的营销链路。因此，如汽车、快消、零售，以及金融、旅游等2C行业，有丰富的用户数据，并可以建立完整的营销闭环的企业更适合建立第一方DMP，而类似卡车销售等2B类业务因为用户数据有限，则不太适合自建第一方数据管理平台。
第二，从投入产出比（ROI）而言，大中型企业才更适合第一方DMP。建立一套系统，在先期阶段必然要在人力、服务器等各方面加以投入，甚至有的项目中，数据上云就需要花费数百万，只有大中型企业在系统建立之后，通过AI提升数据的利用水平，推动商业结果，才能解决 ROI的问题。
虽然搭建数据平台已经成为了大型和中型企业的共识，但是，到底是让营销部门主导，还是由IT部门牵头？以及DMP如何适合企业的业务要求，让数据能“用得起来”？这些都是2017年品友在着手DMP业务后，看到的问题。
黄晓南认为，建立成功的第一方数据管理平台，首先以“终”为始，想清楚最终的商业应用场景是什么，进而确定谁来负责和主导，以及如何设计和验证。
因此，以最终的商业应用场景为切入点，以结果为导向，关注数据的激活，这才能解决以前所产生的IT部门主导建了一套DMP/CDP的系统，而业务部门用不起来的问题。
从比较成功的经验来看，DMP系统的建立不是一个纯IT部门的项目，而应该是业务部门来牵头，IT部门来做技术支持和把握。营销部门和IT部门协作，甚至由CEO牵头，这样会增加第一方DMP成功的机率。
当解决了系统和功能性问题，平台搭建完毕后，企业也需要具备运营意识。黄晓南表示，虽然最终DMP的系统和数据所有权都是客户的，但是，品友也会提供运营服务，支持客户的团队一起达成具体的KPI。“比如我们跟很多客户说，你的媒体没加代码，有的客户会推动代理去谈，说如果不加就不投广告。如果没有这种运营意识，那DMP的价值就可能无法释放。”
就如何选择合适的第一方DMP供应商的问题，黄晓南表示，所每个公司可能不太一样，但是至少有四点是衡量DMP供应商的通用标准：
1、有丰富处理多重复杂的大量企业内部数据（私域数据）和企业外部数据（公域数据）的实践经验和能力。这个很重要，当数据维度非常多，很多字段都要去打通时，技术支持方的真正水平就将显示出来。
2、有整合外部数据能力的丰富经验，且对国内的数据生态有充分的理解。在数据的激活和使用中，必然离不开企业之外的第三方数据的运营，技术方必须具有能够帮助企业打通第三方数据生态的能力。
3、拥有通过运营数据和数据系统推动商业结果，为企业业务带来正向变化的经验。这并非一定是在KPI上立竿见影的提升，由于数据化的再造和转型是战略性的改变，因此任何企业在KPI、组织优化、效率、资源获取等任何一种或多种进步，都算正向变化。
4、不仅要有技术能力，更要有产品能力。即要有被验证的数据系统的架构与落地能力（包括系统的稳定性、数据处理的能力、数据挖掘和建模的能力以及数据安全的治理等），还要能做出真正实用易用的产品，二者缺一不可。
写在最后：
当记者问及“CDP和DMP的‘论战’是否还未尘埃落定”，黄晓南说，其实已经没有“论战”的必要，两者概念范围不同。CDP只是Full-Scale DMP 的一个模块，如果管理企业内部小范围的数据，会倾向于将这个项目称为CDP。品友认为，只做CDP，数据利用度有限，基本难产生出很大的成果。
“就像早年的DSP，本来是用技术和算法里实现广告决策的过程，结果出现了一百家公司。”她相信，真正在项目中，数据和技术成果的比拼才是关键，最终一定是帮助企业解决生意增长的问题。
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