CDP(客户数据平台)提供了一个由软件管理的、开放的、持久的、统一的客户数据库。为了降低技术成本，CDP简化了实现机制，自动收集、存储和管理客户数据。虽然每个CDP产品的客户数据库在结构上各有千秋，但是它们拥有一个共同的特点：作为CDP内部的技术部件，结构复杂，业务人员不能直接访问。因此，为了方便业务人员自助提取和分析客户数据，CDP必须为客户数据库提供一个结构直观、使用简单的“傻瓜式”界面。“标签化的客户画像”便是国内最常见的实现形式。

在“标签化的客户画像”中，每个客户的数据，通常用多个直观的关键词来代表，例如“男”和“女”，“VIP”和“普通客户”。这些关键词常称为“标签”。除了用关键词，通常还会加上一些量化的行为统计指标，作为客户的属性，比如“最近6个月的消费额”。有了这样的“客户画像”，业务人员不仅可以直观了解到每个客户的基本状态，而且还可以在界面上用标签或者指标组合出过滤条件，提取出需要的人群，输出到营销或者服务平台。

客户数据的使用界面问题解决后，剩下的问题就是：这些标签和指标，谁来生成？技术部门的专家们当然不会缺席。但是，根据IT界项目管理的“血泪史”，如果应对不当，“善变”的业务人员必然会让这些技术专家们“疲于奔命”，迅速拉升研发和维护成本。因此，合格的CDP产品一方面要解决业务人员的难处，另外一方面也要简化技术专家的工作，让他/她们能够轻松应对频繁的需求变化。一般情况下，技术专家直接在UI界面上操作，快速配置指标和标签。简单的用逻辑表达式或者过滤规则，复杂一点的用SQL语句和脚本代码，再复杂的就用可视化的数据加工流程。

每家企业的客户数据终究是有差异的，画像的要求也是不一样的。在市场竞争激烈的背景下，高频率的需求变动是稀疏平常的，也是有必须的。所以考察CDP产品的“客户画像”功能，重点不在于它有多少内置标签和指标，不在于客户画像界面的华美程度，而在于标签和指标的定制方法是否足够迅速和灵活，是否能够适用于所有的客户数据。

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