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Adobe 专为实现实时操作而构建，超越了其他 CDP。
一些供应商标榜其实时数据、高级细分和数百种集成。其他供应商则大肆宣传其洞察、消费者隐私和数据治理方面的能力。Adobe 可提供所有这一切，甚至更多。
- 一种基于云的解决方案，使您能够使企业范围内的数据实时可用和可操作。
- 支持实时客户 (B2C) 和帐户 (B2B) 档案，以实现大规模激活和个性化。
- 旨在为大规模实时用例提供支持的架构。
- 面向营销和 IT 团队的数据管理员的工具，可帮助简化数据治理、遵守消费者隐私并保护客户数据 — 从摄取到激活的整个过程。
以下是 Adobe 与其他产品的对比情况。
有些产品可能声称其具备的能力
其他解决方案
Adobe Real-Time CDP
完整的客户档案
档案不会存储已知和未知数据，并且可能缺乏精细的数据治理控制，因此最终只是现有视图的增强版本。
实时客户档案使您能够使用来自不同来源的已知和未知数据以及隐私、治理、安全和身份控制来使用动态人员和帐户档案。
实时数据
数据延迟、批量数据摄取以及与合作伙伴的集成会导致过时的客户体验。
人员和帐户档案设计为提供客户当天（而非两天前）的视图，是流经产品化连接器的实时数据。
激活客户数据
预先构建集成有限或粗浅导致难以通过关键合作伙伴在无需 IT 支持的情况下进行激活。此外，用于自定义集成的批处理系统中对档案的访问通常会受限。
通过预先构建的 B2B 和 B2C 连接访问实时和批量数据激活功能，使流式传输 API 和 SDK 可根据需要构建与内部或外部系统的自定义集成，从而在几毫秒内完成从收集到激活的整个过程。
支持 B2B 和 B2C
其他解决方案可能缺乏 B2B 支持和统一的帐户档案，或者需要购买多个 CDP 或实例，从而增加成本和复杂性。
能够使用一个 CDP 同时将消费者和企业买家数据整合到单个档案中，可以支持您的 B2C 和 B2B 业务。
B2B 数据和基于帐户的营销用例
改变用途的技术和数据模型，以及缺乏统一的帐户档案，可能会严重限制 B2C 和 B2B 用例的规模、数据和可用性。
Adobe 的 Experience Data Model (XDM) 旨在支持 B2B 数据并将其统一到包含主要数据对象（包括潜在客户、联系人、客户、机会、购买组等）的帐户档案中，从而为企业买家提供基于帐户的体验。
预测性洞察
有限的产品内分析机会通常需要外部集成或数据科学插件来实现商业智能和分析。会话结束后可能会创建新的访客记录，这会否定会话中事件的个性化能力。
在档案级别启用的产品内、实时 AI 驱动的洞察能够通过预测倾向评分和情境洞察改善细分、个性化以及 B2C 和 B2B 销售机会，从而更深入地了解您的客户。
安全和负责任的数据
在将数据带入 CDP 之前可能依赖用户来执行数据治理任务，这会导致延迟并阻止实时体验。
能够利用内置的专利数据使用标签和政策执行框架、增强的数据最小化选项，以及对法规准备的支持，例如按照 GDPR 的定义大规模地满足数据主体请求。
连接到 Adobe 应用程序
其他解决方案可能不会优先考虑与 Adobe 应用程序的集成，从而导致要管理的代码、延迟以及系统之间的潜在重复工作流增多。
与 Adobe 应用程序的原生集成可提供简化的部署、无缝的数据传输、单点登录和一致的 UI 体验。
连接到第三方应用程序
预先构建的用于开发自定义集成的连接器和批量功能有限，这就缩小了集成或目的个性化的数据源范围。
与领先供应商跨 CRM、云存储、数据库、分析、广告、移动互动等预先构建的源和目标集成，使 API 可用于构建与其他内部和外部系统的自定义集成。
先进的 IT 支持
过多的营销请求和技术集成可能会使 IT 人员和财务资源紧张。
与现有技术的预构建集成旨在为营销人员提供简化的工作流程，让 IT 人员和资源可以腾出时间来专注其他战略项目。
合作伙伴数据支持
许多解决方案既没有建立支持合作伙伴数据增强所需的关系，也不具备相应的数据治理能力。
在 Real-Time CDP 中执行上层漏斗营销，利用合作伙伴提供的潜在客户档案和合作伙伴 ID 来吸引新客户并扩充您的第一方数据。
受众创建和管理
来源和目的地有限、对 B2C 和 B2B 客户的支持有限，速度也有限，从而导致受众创建和激活出现延迟。
通过标准控制，在一个位置为您的整个企业创建和管理任何来源的、可指导行动的受众。
基于帐户的分段
许多解决方案声称能够支持 B2B 数据管理，但无法提供基本 CDP 功能之外的功能。
使用统一的人员、帐户和机会数据对帐户受众进行分段，为基于帐户的营销创建高度精细、准确和实时的受众群体
当下为全球大型品牌提供实时体验
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看看 Adobe Real-Time CDP 与竞争对手的对比情况
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了解我们使用流式数据收集和隐私工具构建的营销专用客户数据平台与其他 CDP 的对比情况。
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2023-07-26
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Real Time Customer Data Platform 比较
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