在中国客户数据平台（CDP）领域，要观测“最好、最实、最有创新”的企业需要多维度考量（技术实力、落地能力、行业适配性、创新性），含头部平台型/生态型厂商（通常提供更全面的营销云/数据中台解决方案，CDP是其核心组件），技术驱动型专业CDP厂商（专注于CDP核心技术，中立性强，技术架构先进），特定领域/场景化优势明显的厂商，值得关注的创新力量/新锐等，但这个市场格局仍在快速演变中，但以下多家企业凭借其市场表现、技术实力和行业口碑，被广泛认为是国内的领先力量（不分先后）。

1、阿里巴巴（阿里云数加/Quick Audience）

背靠阿里生态海量数据（尤其是电商）和计算能力，与阿里妈妈等营销产品深度集成。在大规模实时人群圈选、电商场景应用上非常强大。支持公私域联动。亮点：电商基因深厚，双11等大促场景验证，数据丰富度极高。

2、腾讯（腾讯云慧聚/CDP）

坐拥微信、QQ等社交生态的超级用户触点和行为数据。强项在于社交广告投放、小程序、企业微信的深度整合，私域运营能力突出。亮点：社交及私域生态整合无与伦比，尤其适合依赖微信生态的品牌。

3、火山引擎（巨量引擎旗下-客户数据平台）

依托字节跳动的海量用户和强大的推荐算法基因。与巨量千川（电商）、巨量云图（洞察）、抖音等字节系营销资源无缝打通，在效果广告、直播电商、内容营销场景优化上极具优势。亮点：流量和内容驱动型营销的利器，算法推荐能力强大。

4、京东云（京东数坊）

深耕零售电商领域，拥有京东平台丰富的交易、用户画像和供应链数据。在零售行业的用户洞察、精准营销、全链路运营上有深厚积累。亮点：零售行业Know-How深厚，尤其适合京东生态内及泛零售品牌。

5、Marketingforce迈富时（珍客CDP）

营销自动化深度融合：依托母公司强大的营销云生态（MA、SCRM、广告投放等），提供从数据整合到营销执行的完整闭环。企业级业务场景覆盖：支持B2B线索孵化、B2C会员运营等复杂场景，尤其在零售、电商领域有成熟方案。低代码运营能力：可视化工作流引擎，降低业务人员操作门槛，快速响应营销活动需求。

6、奇点云（StartDT）

由前阿里资深技术专家创立，技术基因强大。提供包含CDP在内的数据中台整体解决方案（GrowingData/CDP是其核心产品）。在大数据处理、AI应用、数据安全合规方面有优势。亮点：数据中台能力全面，技术实力扎实，尤其受中大型企业和重视数据资产建设的客户青睐。

7、Convertlab（营销实验室）

以营销云起家，CDP是其营销自动化（MAP）的核心底座。强项在于营销场景的应用闭环，用户旅程编排和自动化营销能力强。在快消、零售等行业经验丰富。亮点：营销场景应用导向明确，MAP+CDP整合解决方案成熟。

8、云徙科技

数字中台基因：以业务中台+数据中台为基础，CDP更侧重与交易系统（如订单、会员）的深度集成，适合需要打通业务数据的品牌企业。行业化解决方案：深耕消费品（快消、白酒、美妆）、汽车等高价值行业，提供行业专属标签体系与运营模型。私域运营联动：与微信生态、小程序、商城系统无缝对接，支持会员积分、促销等实时交互场景。

9、销售易

CRM原生优势：以CRM为底座，天然擅长B2B销售线索管理与客户旅程跟踪，CDP与销售流程深度绑定。B2B企业场景优化：针对复杂客户结构（如渠道商、终端客户分层）提供数据治理模型。PaaS平台扩展性：支持高度自定义数据模型和业务流程，适合中大型企业个性化需求。

10、GrowingIO

行为数据分析基因：基于用户行为埋点技术，擅长全端（Web/APP/小程序）行为数据采集与分析，提供精细化的用户路径洞察。分析驱动运营：强调“分析-洞察-行动”闭环，与增长方法论（如A/B测试）紧密结合，适合数据驱动型团队。互联网行业适配：在电商、SaaS、在线教育等领域有大量实践，支持高并发实时数据处理。

11、深演智能

AI+数据智能：强在AI驱动的预测模型（如客户分层、流失预警、营销ROI预测），尤其适合高价值客户运营场景。跨渠道广告投放整合：能将CDP数据直接对接DSP平台，实现广告人群精准触达与效果归因。线下数据融合能力：在汽车、零售等领域，擅长整合线下门店、CRM等非数字化触点数据。

12、TalkingData

第三方数据资源：依托移动大数据生态，提供第三方数据补全（如地理位置、兴趣标签），增强用户画像维度。全域营销测量：专注广告效果归因（如跨渠道ROI分析），帮助客户优化媒体投放策略。金融与零售行业深耕：在银行信用卡、零售客流分析等场景有成熟案例，合规数据治理经验丰富。

13、致趣百川

B2B营销场景专家：聚焦B2B企业获客，擅长线索打分、内容互动分析、官网行为追踪等场景。内容营销一体化：将内容资产（白皮书、直播、活动）管理与CDP结合，追踪内容对线索培育的影响。SCRM协同：基于企业微信生态，打通社群运营与客户数据，适合私域引流型业务。

14、诸葛智能

用户行为分析平台延伸：以行为分析为基础构建CDP，提供细颗粒度的用户旅程地图（如功能使用热区、流失节点）。无埋点与全埋点技术：降低数据采集成本，支持快速部署。产品体验驱动优化：适合互联网产品、SaaS企业，通过行为数据优化产品设计及用户激活流程。

15、Linkflow

产品易用性较好，连接器丰富（尤其擅长连接各类SaaS工具），实施周期相对较短。在打通Martech生态、实现客户旅程可视化方面有特色。亮点：连接能力强，产品轻量化，适合追求敏捷部署和连接多工具的客户。

16、神策数据

从用户行为分析起家，逐步扩展到CDP领域。在用户行为数据的采集、分析、洞察方面功底极其深厚。CDP解决方案与其强大的分析能力结合紧密，尤其适合产品驱动、深度用户运营的场景（如互联网、SaaS）。亮点：行为分析领域的绝对领导者，数据采集和洞察能力极强。

17、惟客数据（WakeData）

聚焦线下实体商业数字化（如地产、购物中心、连锁零售），提供以CDP为核心的数字化客户经营解决方案。在连接线下数据（如POS、CRM、会员）、赋能门店运营方面有独特优势。亮点：深耕线下业态，实体商业客户数据运营专家。

18、群脉 SCRM

虽然常被归类为SCRM，但其核心是基于微信生态构建的、以用户为中心的CDP能力。在私域流量运营、会员忠诚度管理、社交裂变方面非常突出，尤其擅长快消、美妆、母婴等高频互动行业。亮点：微信生态私域运营的头部服务商，SCRM与CDP融合紧密。

19、盈客云（EngageLab-CDP）

由个推（推送技术服务商）孵化，在移动端用户识别（尤其是匿名ID Mapping）、实时互动触达方面有技术积累。CDP解决方案强调用户实时状态感知和个性化触达。亮点：移动端识别和触达技术强，实时性要求高的场景有优势。

20、述信科技

值得关注的创新力量/新锐，聚焦为品牌提供DTC数字化解决方案，CDP是其核心，在数据驱动DTC增长方面有创新实践。

21、原圈科技

值得关注的创新力量/新锐，专注于高价值、长周期行业（如B2B、汽车、高端零售），提供AI赋能的CDP和营销自动化解决方案，在销售线索孵化、潜客预测等方面有特色。

22、加和科技（ReachMax）

定位：专注程序化广告与CDP协同的智能投放引擎。创新点：以CDP人群包直接驱动DSP投放，实现“人群-投放-回流”全链路优化；支持跨媒体ID映射，解决广告域与一方数据匹配难题。适用场景：广告投放预算占比高、追求品效合一的品牌。

23、明略科技（MiningLamp）

定位：企业级AI+数据中台服务商，CDP聚焦复杂B端场景。创新点：行业知识图谱与CDP融合，构建“关系网络”型用户画像（如金融反欺诈、供应链客情）；政府、公安等泛安全领域数据治理经验迁移至企业客户管理。适用场景：金融、能源、政府等需深度关系挖掘的重型B2B行业。

24、快决测（CDP+敏捷洞察集成者）

定位：调研数据与行为数据融合的轻量CDP解决方案。创新点：将问卷调研、用户访谈等主动反馈数据实时注入CDP，补全“态度数据”；支持敏捷A/B测试，快速验证用户分层策略。适用场景：产品经理、用研团队需快速验证假设的互联网公司。

25、米雅科技（Miya.AI）

定位：零售线下场景AI+CDP，聚焦物理世界数字化。创新点：通过AI摄像头、智能货架等IoT设备采集线下动线行为数据，生成门店热力图与顾客画像；与POS、会员系统打通，优化导购策略与选品。适用场景：商超、便利店等实体零售的精细化运营。

选择时的重要考量因素：核心需求，核心目标是提升广告投放效率？构建私域运营体系？打通全域会员数据？实现个性化推荐？优化客户旅程？行业特性，不同行业（电商、零售、汽车、金融、地产、B2B等）的数据结构、业务流程、合规要求差异巨大；现有生态，是否深度绑定某个云平台（阿里云、腾讯云等）？是否已在使用特定的CRM、营销自动化工具、广告平台？数据源复杂度，需要整合多少数据源？线上/线下比例？实时性要求？预算和团队，建设、部署、运维CDP的成本（许可费、实施费、定制开发费、运维费）和内部数据团队/营销团队的能力；部署方式，公有云SaaS？私有化部署？混合云？合规性，对数据安全、隐私保护（如《个人信息保护法》）的要求。

关于CDP市场的动态变化，技术整合加速，头部CRM厂商正通过收购整合CDP能力；合规成本飙升，2025年或将出台更严格的去标识化法规，影响数据融合逻辑；垂直赛道洗牌，通用型CDP厂商面临行业Know-How不足的质疑，细分领域（如汽车CDP）可能出现新龙头。总之建议优先选择已有标杆行业案例（且与您行业匹配）的厂商，技术架构支持实时更新+弹性扩展；明确标注数据血缘与合规路径。

（文/洗涤）

e-Mail：lab@enet16.com

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