客户数据集成 (CDI) 是收集、匹配和统一跨多个来源的客户的每个数据点，并将其整合为整个企业可以信赖的单一、持续更新的记录的过程。

如果您负责创建营销活动，您可能经历过处理不完整或不一致的客户数据的挫败感。也许您的 CRM 系统中的电子邮件地址与支持平台中的不匹配，或者客户最近的购买记录未反映在您的细分列表中。无论如何，这些脱节都会导致错误，并使个性化体验变得像猜测一样。

此外，现代组织平均有 112个SaaS应用，每个方面都有自己对客户的看法，如果没有适当的整合，就无法形成完整的图景。

然而，借助客户数据集成工具，您可以将这些分散的信息整合在一起，并发起具有针对性的营销活动，传递相关的信息。有了客户数据集成工具，您无需再猜测客户是谁或他们的需求。您可以根据实际情况开展工作。

让我们详细探讨一下 CDI 是什么、它的好处和挑战以及一些最佳实践。

什么是客户数据集成？

客户数据集成 (CDI) 是从不同来源提取客户数据并将其组合到统一视图的过程。在许多组织中，客户数据位于：

• 营销自动化平台
• CRM和ERP系统
• 电子邮件主题
• 支持系统
• 计费软件
• 网络分析平台

这些数据通常包括客户联系信息、客户财务数据、通过营销活动收集的数据、调查等。

来源：TechTarget

在分析和处理这些数据之前，您需要提取、清理并标准化它们。客户数据集成流程始于连接所有保存客户信息的系统。CDI 工具可以帮助您实现这一点，它能从每个来源提取数据并将其集成到 单一版本的真相 这些数据始终保持最新，任何需要处理客户数据的人都可以轻松访问。这种单一事实来源能够让您全面了解客户，也就是所谓的 360 度客户视图。

A 360度客户视角 全面描绘客户的购买偏好以及他们的人口统计和行为信号。CDI 使销售和营销团队受益，并指导客户服务和高级管理层，使他们能够专注于最具盈利能力的机会。

客户数据集成的主要优势

借助客户数据集成工具，您可以摆脱零散的报告和被动的修复。运行良好的客户数据集成层能够在您需要时为您提供可靠的信息。当您将每位客户视为一个完整的个体，而不是一堆零散互动的集合时，您就能做出更明智的决策，建立更有意义的客户关系。

您可以获得以下战略优势：

跨职能的运营清晰度

有了统一的权威客户资料，每个部门都能看到相同的标识符和生命周期阶段，从而能够在共享的现实基础上进行跨职能决策。结果如何？“谁的数据才正确？”的讨论减少了，您也无需在会议前反复核对姓名、邮箱和账号。

真正有意义的个性化

通用个性化使用基本数据点。而 CDI 则提供真正的个性化，它基于对个人的深入、综合的理解。例如，CDI 工具会整合客户的所有数据点，并呈现完整的客户画像。这使您能够超越仅仅在电子邮件中使用他们的名字，根据他们六个月前使用过的服务推荐补充产品，或取消他们刚退货商品的营销优惠。

识别新机会

当您整合与购买历史记录、电子邮件互动和支持工单相关的数据时，您可以直观地了解哪些产品会被一起购买，或者哪些服务问题最常发生。这种清晰的数据使您能够针对已对类似产品表现出兴趣的客户开展有针对性的交叉销售活动。它还能揭示哪些客户群体对不同渠道的优惠活动反应最佳，以便您定制通过电子邮件或社交媒体进行的推广活动。

预测未来销售额

通过清晰统一地查看客户过往行为，您可以创建更精细、更准确的销售预测。此外，如果您的销售团队能够洞察潜在客户的完整互动历史，而不仅仅是他们自身的互动，他们就能更好地预测销售漏斗的成功率。

启用主动和情境感知服务

有了统一的客户档案，您的服务团队就能实时了解客户旅程的完整背景。例如，客服人员可以看到，打电话咨询配送问题的客户也有一个被遗弃的高价值购物车，并且最近对一项调查做出了负面回应。这使得客服人员不仅可以解决眼前的问题，还可以主动为客户待处理的购买提供帮助或确认他们的反馈，从而将潜在的投诉转化为建立忠诚度的机会。

客户数据集成挑战及其克服方法

对于企业来说，将客户数据集成到一个集中式存储库固然重要，但由于多种原因，例如数据孤岛、格式不一致以及无法协同工作的旧系统，集成过程可能颇具挑战性。从不同来源收集信息并将其转换为简单统一的格式是客户数据集成 (CDI) 面临的最大挑战之一。

以下是五个常见挑战及其克服方法：

制定整合计划

挑战： 在实施客户数据集成策略时，主要挑战在于整合来自不同客户渠道的数据。企业拥有多样化的数据源，每个数据源都具有独特的格式和结构，这使得创建统一的数据模型成为一项艰巨的挑战。

如何克服： 集成平台如果能为不同的源系统提供内置连接器，就能简化客户关系数据集成 (CDI)。例如，Salesforce 被认为是最好的客户关系管理 (CRM) 软件之一。但要从 Salesforce 的客户数据中提取洞察，您首先需要丰富数据，然后进行可视化。这是 CDI 工具帮助组织解决的一个常见用例。

了解如何创建 360 度 使用 Salesforce 连接器查看客户数据.

数据孤岛和不兼容的系统

挑战： 客户数据通常存储在不同的系统中（例如 CRM、ERP、营销自动化、电商平台、客户服务系统），每个系统都有各自的数据结构和标识符。这会导致数据“孤岛”，阻碍客户形成统一的视图。遗留系统可能缺乏现代化的 API，导致集成困难。

如何克服： 首先映射规范的“客户 360”架构，然后使用内置连接器或 API 的 CDI 工具将数据导入数据仓库或数据湖。考虑从源系统设置变更数据捕获 (CDC)，以便目标系统保持最新状态，而无需完全重新加载。

数据质量差

从不同来源收集的数据很少是干净且可供分析的。就客户数据而言，这意味着姓名拼写错误、地址不正确、联系信息过时，或者同一客户存在多个条目。

如何克服： 实施自动化数据清理流程，以识别和纠正错误、标准化格式并删除重复数据。为每位客户创建“黄金记录”，确保跨系统和应用程序的一致性。在数据录入时应用数据验证规则，防止不良数据进入系统。无代码 CDI 工具提供所有这些功能以及更多功能，从而简化客户数据质量管理。

处理大量数据

挑战： 企业必须管理海量客户信息，以便决策者在需要时随时获取关键数据。然而，系统碎片化、数据格式不一致、记录重复以及跨部门缺乏实时可见性等问题阻碍了大数据的积累、管理和价值创造。设备和平台数量的不断增长以及存储成本的持续下降，使得管理和从遗留系统中移除历史数据变得更加棘手。因此，对高性能和高容量存储的需求也随之而来。

如何克服： 为了应对这一挑战，您必须预测业务增长的程度以及需要集成的客户信息。然后，您可以选择合适的 CDI 工具来实现集成。

保护客户数据

挑战： 敏感的客户数据在集成过程中通常会经过多个系统，如果没有强有力的控制措施，每次传输或访问都会增加泄露的风险。许多组织仍然依赖缺乏现代安全保障的旧系统，这使得确保数据安全更加困难。同时，企业必须遵守不同地区和行业不断变化的隐私法。数据泄露的后果可能非常严重。恢复丢失的数据成本高昂，信息泄露的影响可能造成持久损害，削弱客户信任，损害收入，并损害公司的声誉。

如何克服： 组织必须在整个数据生命周期中嵌入强大的安全措施。这包括使用强加密保护数据，无论数据是存储的还是在系统之间移动的。这还包括根据用户角色实施必要的访问控制，并要求多种身份验证形式。同时，建立全面的数据治理框架也至关重要。其中大部分可以通过客户数据集成解决方案轻松实现。

整合不同来源的客户数据

了解如何

跨部门客户数据整合

客户整合可以使各个业务部门受益，例如：

• 市场营销：对于客户而言，个性化体验至关重要。因此，当您的营销团队能够掌握完整的客户旅程时，他们就能创建更有针对性的营销活动。他们可以精准定位最能引起特定个人或细分群体共鸣的内容、优惠和渠道。
• 销售： 每个销售人员都希望在通话开始时就了解客户背景，而不是闲聊。向销售团队提供整合的客户数据，可以加深他们对每位潜在客户和现有客户的了解。
• 生产： 生产团队收到订单时，依靠准确的客户信息来确定生产什么、何时生产以及如何配置或包装。CDI 通过在订单管理、ERP、产品生命周期管理和生产调度系统中连接和标准化客户记录来提供帮助。
• 交通： 供应链中的每一步都依赖于在正确的时间将正确的客户信息存储在正确的系统中。通过整合客户数据，物流团队可以整合仓库管理、运输管理、CRM 和订单处理中的客户记录。这可以加快交付速度并提高客户满意度。
• 财会： 只有当跨系统定义一致时，您的财务团队才会信任数字。通过整合客户视图，财务团队将依赖单一版本的客户数据进行报告和分析，从而更快地完成结账，减少手动更正。

客户数据集成策略和最佳实践

您需要正确的策略来收集、调整和激活客户数据，以便每个团队都能使用相同的最新数据。

最佳实践

确保客户数据集成准确且面向未来的指南。

1. 概述贵组织整合消费者信息的动机。建立衡量指标，以衡量贵组织的实施是否符合这些目标。
2. 确定客户数据集成 (CDI) 策略所需的流程和规则。这包括数据治理、质量和保护。明确哪些人可以访问您的客户信息以及访问原因。例如，是 IT 专家、业务用户，还是完全不同的团队？
3. 从清晰的客户数据模型开始。在集成之前，确定需要从中提取数据的源系统，并定义关键实体和关系，以避免记录不一致和混乱。
4. 通过使用匹配技术跨平台链接客户记录来实现身份解析机制，尤其是在数据孤立或缺乏唯一 ID 的情况下，例如将网络行为与 CRM 数据合并。
5. 在数据采集时实现数据标准化。数据采集后立即应用规范化规则，以改进下游以客户为中心的业务流程。

策略

跨系统统一客户数据的五种最有效方法。

1. 客户数据平台部署：通过客户数据平台（CDP）统一身份和行为数据，实现跨营销和服务平台的客户数据实时激活。
2. 基于 API 的集成：通过 API 实时连接系统（例如同步 CRM、电子商务和支持平台）实现最新的双向客户数据流。
3. ETL/ELT 管道到集中存储库：在中央数据仓库或湖中提取、转换和加载客户数据以进行分析和报告。
4. 数据整合：收集来自不同来源的数据，并将其整合到一个统一的存储库中。目标是为客户数据创建单一真实来源。
5. Mastera 数据管理 (MDM)：为组织内的每个客户定义、维护和管理权威的“黄金记录”。

客户数据集成的未来趋势

近年来，客户数据整合已从幕后工作转变为领导层的战略重点。如今，决策者认为统一的客户记录对于提供个性化体验至关重要，而个性化体验对提升参与度和收益至关重要。这是因为快速增长的数字渠道会产生海量信息，必须实时整合这些信息才能支持敏捷决策。

让我们来看看已经影响团队如何构建和管理客户数据集成管道的五个宏观趋势：

实时客户数据集成正在成为主流

IDC预测，到2027年， 全球 80 强 CIO 中的 2000% 将强制实施涵盖收集、保护和集成的企业范围的“数据物流”战略，以加快决策。

对CDI意味着什么：不再以缓慢、预定的批次（例如隔夜）更新客户数据，而是转向即时、实时更新。

利用人工智能实现更智能、更安全的数据工作

Gartner 预测，到 2026 年， 75% 的组织将使用生成式人工智能 创建合成客户数据，这一比例高于 5 年的 2023%。

这对于CDI意味着什么： 生成式人工智能在两个方面发挥着作用。首先，它能够自动找出如何连接和组合来自不同来源的数据，从而节省大量的人工。其次，它可以创建“逼真的”虚假客户数据，用于测试和改进系统，而不会危及客户隐私。

人工智能助手正在成为标准

2024 年 Gartner 数据集成工具魔力象限指出，到 2027 年，数据集成平台内置的人工智能助手和人工智能增强型工作流程将减少 人工干预减少 60% 并实现自助数据管理。

这对于CDI意味着什么： 客户数据集成工具现在包括内置的人工智能助手，可以自动执行日常任务，例如查找错误、修复问题，甚至通过简单的文本命令构建数据工作流。

无代码 CDI 赋能“公民集成商”

Gartner 预计，正规 IT 部门以外的开发人员将弥补 到 80 年，2026% 的低代码工具用户高于 60 年的 2021%。这意味着营销运营和 RevOps 团队将越来越多地自行构建连接器和充实流程。

这对于CDI意味着什么： 让您的团队访问经过批准的无代码/低代码工具和模板，以便他们可以快速创新而不会造成数据混乱。

使 CDI 函数即插即用

Imperva 的《2024 年 API 安全状况》报告指出 API 调用已占所有网络流量的 71%。这意味着 API-first 和无服务器模式正在主导管道。

这对于CDI意味着什么： 目标应该是将每个核心 CDI 操作（数据提取、匹配、合并）视为一个单独的可调用服务（API）。这使得不同的应用程序和自动化工作流程能够轻松使用所需的 CDI 功能，从而使整个系统更加灵活和精简。

准备好开始客户数据集成了吗？

如果您的客户数据孤岛化，最终会导致团队间信息不可靠。集成这些数据可确保您的团队使用一致的记录。这可以减少摩擦，并发现因信息不一致而隐藏的洞察。客户数据集成工具可以为您处理数据质量检查和连接设置，让您减少在 IT 任务上花费的时间，将更多时间用于利用数据发展业务。

Astera 是一个企业级端到端平台，让您无需复杂的编码或配置即可集成、清理和转换客户数据。它具备启动 CDI 项目和创建全面的 360 度客户视图所需的所有基本功能。

尝试我们的端到端数据集成软件

免费14日试用