硒产品全线升级了吗（硒产品是什么）

年后再说就晚了 Convertlab CDP 全线升级 Data Hub 2.0 上线咯

Convertlab2022年01月18日 11:30

私域运营进入下半场，如果说上半场拼的是用户流量，下半场拼的则是用户心智。

过去两年时间里，企业对待私域的态度从“试水”到“标配”，在企业第一方数据越来越重要的今天，赋能企业私域运营的CDP产品也正在成为企业的“标配”。

根据艾瑞品牌主调研数据显示，受访公司中有近8成已布局私域，在实施私域流量营销的企业中，61.0%通过“技术服务商支持”或采用”人工营销+技术服务商”的模式布局品牌私域。

Convertlab 高性能实时CDP产品命名为：Data Hub，是更懂业务的客户数据平台，能够帮助企业跨平台整合全渠道客户数据，建设兼具灵活性及业务友好性的客户数据中台，输出精准客户洞察，指导营销决策并高实时性地支撑用户运营，最终实现企业数据资产的高效变现与增值。

经过不断的打磨与设计，目前Data Hub已经更新迭代至2.0版本，旨在用更先进的技术思路，解决当下乃至未来几年内企业对数据管理的关键诉求。

Convertlab Data Hub 2.0与同赛道产品优势一览

01

“湖仓一体”架构打造超级计算引擎

可进行秒级实时沟通

在复杂多变的商业环境下，营销上时机的把握尤为重要。快人一小步，领先一大步。Convertlab Data Hub通过“湖仓一体”架构，打造出离线数据与实时数据超级计算引擎，能够实现：

场景一：基本个性化带来的批量营销，如圈人群包投放

通过Data Hub根据客户属性、事件、标签对客户进行分组，圈出人群包看到结果后，第二天针对人群包进行内容、产品、权益触达。*涉及到自动化营销流程需配合MA营销自动化平台使用。

场景二：基于高级个性化带来的精准营销，如优惠券领取未消费提醒

某客户领取优惠券后未立即下单。3小时后对其推送消息提醒其“还有一张券未使用”，推动其下单。*涉及到自动化营销流程需配合MA营销自动化平台使用。

场景三：基于超级个性化带来的实时营销，如电商动态内容呈现

客户在商品详情页将商品加入购物车后，没有立即下单，而是返回首页。此时，首页会立即基于“加购未购”这一状态，对客户有针对性的展现引导其购买支付的内容，如与购物车内同类型但不同价位商品、优惠券等。*涉及到自动化营销流程需配合MA营销自动化平台使用。

场景四：基于综合处理离线数据与实时数据的能力，实现客户画像达标的场景

如某银行开展某项营销活动，需要高时效性的统计客户近一周内的刷卡订单金额（离线的批量数据），以及当下产生的刷卡订单金额（实时的流数据）。

当两类订单金额的总额达到活动规则要求的3000元时，即判定该客户达标，进而实时触发下一步营销动作，例如，第一时间对该客户开放抽奖按钮，用户可直接参与抽奖活动等。

从客户下单到看到抽奖按钮亮起，整个过程，可能不会超过30s。

02

GDM通用数据模型

将不同的数据格式

快速转化为统一建模语言

GDM，全称为General Data Model System，通用数据模型。它是Data Hub的首席翻译官，能够将外部不同系统的数据进行统一规范格式化，让技术和业务人员统一口径，实现One Data数据定义。

同时，支持快速创建各自的数据对象和架构，适配更通用数据模型，节省数据关联的工作时间。

有了GDM通用数据模型，能够从底层设计上能够帮助企业低成本、高时效地创建大量自定义对象，带来更丰富的营销场景应用。

场景举例：客户关联 1：N

各品牌所沟通的客户角色，可能会包含多个“子角色”，比如长尾零售小店的夫和妻、教育/母婴行业里家庭中的爸爸和妈妈、B2B行业里属于同一家公司的联系人、下单者等等。

在实际的营销中，品牌通过GDM可创建丰富的自定义对象，并将这些对象做好一对多的关联。

03

数据安全合规

提升企业从数据收集

到数据应用的整体安全性

Data Hub 2.0版本特别增加了数据安全合规功能，能够与Convertlab 最新CPM同意与偏好管理产品无缝集成，帮助企业对一方数据的授权与偏好进行管理，做到可追溯可撤销，在数据输出前，进行合规性的过滤，从而提升从数据收集到数据应用的整体安全性。

在数据应用日益趋严的环境下，Data Hub助力企业构建体系化的数据安全机制。在未来只有具备CPM同意与偏好管理能力的CDP，才是真正可用的CDP。Data Hub为你的数据合规应用，树立最后一道安全防线。

Convertlab Data Hub 2.0安全开启数据资产增值之路

第一步：全域客户数据链接

Data Hub能够帮助企业将全渠道合规数据采集进来。根据业务运营的需求，我们预置了各种数据连接器如文件连接器、JDBC连接器、API连接器、应用连接器等。

与市场主流埋点体系相比，我们提供了更为领先和完整的多元数据源接入方式，可以进行离线以及实时的数据接入，并且实时性可以做到秒级。同时，Data Hub还会将CPM同意与偏好管理平台配置的信息进行集成，一并存储进系统内。

在Data Hub系统内，无论多庞大复杂的数据都可以做到完全隔离。我们利用单租户与多工作区的架构设计，让数据隔离更安全。

单租户，指租户数据安全隔离，各租户完全独立，拥有完全属于自己的数据库和服务群；多工作区，指项目数据安全隔离，单一租户内的不同数据库，可被划分成物理上绝对隔离的项目空间，数据开发与调研更便捷。

当数据在测试环境的完成配置、跑通之后，可以直接迁移到正式环境，不用人工导取数据，省时省力避免出错。

在数据被有效隔离以后，企业的多品牌管理就会变得更轻松。总部既能与品牌保持独立，又可以通过数据资产的共享及反哺，实现相互赋能。

第二步：数据建模与全局身份统一

在这个过程中，你可以通过Data Hub的GDM通用数据模型，灵活地根据自己的业务需求，自定义创建你在营销领域的各种数据对象，比如：消费者、汽车、4s店、导购，等等，最终在ER图中，呈现出人、货、场的关联，进行元数据管理。

在数据模型建立完成后，Data Hub就可以帮助你对各类档案数据进行身份统一了。Data Hub在Convertlab营销自动化产品DM Hub的身份合并策略基础上，进行了一次大的升级。除了优先级管理、唯一性管理，另外增加了身份族的概念和随迁性的管理。

身份族是指用户多种身份类型的数据集合，不同身份族的数据可以有不同的存储方式和处理逻辑。如个人身份、Cookie、设备ID等等。

场景举例：随迁性管理的应用

可随迁：使用多个身份匹配到的目标客户与自身所关联的现有客户不一致时，该身份可跟着更高优先级的身份迁移到目标客户。一般弱身份，一个客户可能拥有多个该身份的，会设置成可随迁。如：Device ID、Cookie等。

不可随迁：使用多个身份匹配到的目标客户与自身所关联的现有客户不一致时，该身份不迁移。一般强身份的会设置成不可随迁。如：身份证，手机号码。

在这些策略能力的支撑下，企业可以进行实时的身份处理，对重复的客户数据，进行实时的查找、合并与更新。这时候企业的One ID体系就建设好了。

第三步，全视野客户洞察分群

在完成了One ID后，Data Hub将帮助你打造实时的360°客户画像，展开持续的、深度的洞察。这时候，你需要强大的标签计算能力，来帮助你基于洞察，圈选出任意颗粒度的用户群体。

Data Hub也在标签计算的能力上投入了非常多的努力。我们设置了规则、函数、模型和GDQL等模式的标签，可以进行各类属性条件的且或逻辑计算，也可以进行复杂的函数公式计算，也提供诸如RFM等模型标签计算能力。

在这里要特别介绍一下函数和GDQL标签。函数标签充分体现了Data Hub的极致灵活性。简单来说，如果你的业务场景非常复杂，需要对各种业务对象的数据字段聚合处理，那么你可以通过函数语法池，来撰写计算公式。

当然，如果你的业务场景中，需要更复杂的条件判断与分支判断，你可以通过GDQL标签，来进行类似SQL语句的查询与计算，这样就可以完成非常贴合自身业务实际的标签计算与人群圈选了，比如用户分层、用户生命周期定义等等。

第四步：将数据在全链路进行激活赋能

在Data Hub内完成了用户洞察与圈群后，你就可以将这些数据输出给各个业务系统了。比如，实时输出给自动化营销的MA系统，面向对应的人群进行拉新、留存或刺激复购。

比如，你也可以利用Data Hub的数据用于广告投放系统，基于存量客户进行Lookalike人群放大，从而找到更多相似的客户来展开营销沟通。

当然，这些数据在输出前，都是经过了CPM同意与偏好管理的规则适配和数据治理的。也就是说，在CPM系统内提交了不允许通过短信沟通的用户，Data Hub将帮你做好控制，绝对不会对这个客户发送短信。

数据治理的功能也是同样的道理。有了这两重保障，你就可以规避违规的风险，非常放心的使用Data Hub进行数据对外输出与价值激活了。

通过以上四个步骤，相信大家已经充分了解Data Hub的通用能力与独特优势。在未来，Data Hub还将与AI Hub智能引擎联动，为企业智能化数据应用提供有力支撑。

Convertlab Data Hub的定位是企业数字化转型的底座。基于Convertlab在各行业多年的服务经验，我们将这些行业实践提炼为可配置的工具，使之平台化打造出Data Hub，来帮助企业既高效又灵活的解决数字化营销的各类底层需求，构建数字化运营生态，进一步提升企业核心竞争力。