一盤生意不能憑經驗或直覺，而是需要應用數據做決策，在市場及顧客數據中找尋答案。在線上線下競爭都相當激列的市場，大家都深明數據是企業成功的關鍵，但如何聰明地收集、整合、應用數據，才是一大課題。數據收集來源繁多，每個渠道都會產生海量的顧客數據，形成所謂的「數據孤島」（Data Silo），想要實現數據的最大化利用，就需要進行數據統一（Data Unification），解決數據碎片化的問題。
沒有Data Unification的數據孤島
沒有進行Data Unification，在部門、系統之間缺乏有效的數據共享與整合機制，往往導致數據無法自由流通及共享，形成數據孤島，阻礙全面的數據分析與最佳效用，另外還有更多問題：
1）錯誤評估市場反應
未經整理的原始數據難以直接應用於營銷策略，如沒有一個統一數據的平台，營銷人員需要努力將大量原始數據轉化為圖表或報告，所得到的結果往往有偏差，容易對市場形勢作出錯誤評估。
2）難以整合顧客清單及資料
散落於不同平台和系統中的顧客資料如未經統一整合，往往會面對資料分散的問題。當企業嘗試建立一份完整的顧客清單時，Marketing同事可能需要從多個不同的系統收集資料，如CRM系統的會員信息、網店系統的網購顧客資料、實體店POS系統中的交易記錄等，又或是根本無法獲取到關鍵數據。
3）難以分析跨平台數據
Marketer在優化omni-channel營銷策略時，最大目標當然是實現精準的跨平台廣告投放，提升廣告的ROI。然而，第一方數據（如CRM系統、網站分析工具、社交媒體數據）和第三方數據（如DMP數據）常常局限於特定平台，無法實現跨平台的共享和使用，往往難以統一分析跨平台數據。
如Google Ad、YouTube Ad上收集的顧客數據，往往不能直接應用於Meta，數據分散的情況增加了市場營銷人員的工作難度，需要更多人力去整合不同渠道的數據，同時也增加出錯機會。
Data Unification 數據統一：打破數據孤島的解決方案
無論大小企業都想成功引導顧客通過銷售漏斗，在適當的渠道向正確的客戶準確地傳遞信息。要實現這一點，關鍵在於如何整合不同來源的數據，篩選出不同購買意圖的客戶群組，洞悉顧客行為及喜好。透過Data Unification（數據統一），將所有數據源匯集，並進行清理和格式化，實現數據的統一與整合，以便Marketer建立全面的顧客視圖。
什麼是Data Unification（數據統一）？
雖然一些企業可能有完整的CRM系統，但這些系統可能無法提供一個完整的客戶數據視圖。客戶數據平台（CDP）就能夠填補這一空白，為CRM系統提供更全面的數據支持。CDP的一個關鍵功能就是實現數據統一（Data Unification），將多個數據源的原始數據，轉化為統一記錄格式。
數據統一流程包含幾個關鍵步驟：
- 提取（Extract）：從多個來源收集數據，獲取來自不同數據庫、應用程序或文件的數據，為數據統一打下基礎
- 身份解析（Identity Resolution）：在多個數據源之間鏈接並統一客戶檔案。通過識別和聯合來自不同渠道的同一客戶數據，建立一個完整且一致的顧客視圖。
- 實時數據同步（Real-time Data Sync）：確保了企業在分析數據和實施營銷策略時，能夠利用到即時更新的數據。
- 轉換（Transform）：去除無效或過時的數據，數據被轉換和清理，以確保數據質量和一致性。此步驟包括數據映射、格式化、聚合、過濾，進行顧客數據的統一處理。
- 數據映射（Data Mapping）：輕鬆地映射和轉換數據，過程涉及到將數據從一種格式轉換為另一種格式，以便於分析和應用。
- 加載（Load）：將轉換後的數據加載到客戶數據平台（CDP）中，用於未來的細分和使用。
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