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Technologie, Marketing, elaboratum suisse, Customer Data Platforms (CDP)

Customer Data Platforms erobern das Marketing

cmm360 - 10. Februar 2021

Autor: Dimitrios Haratsis, Advisor im kundengetriebenen Marketing bei elaboratum, und Alexander Haymann, Senior Consultant bei elaboratum suisse

Das kundengetriebene Marketing löst das datengetriebene ab. Der Kunde rückt in den Fokus der Marketing-Orchestrierung. Eine zentrale Rolle dabei spielen Customer Data Platforms (CDPs). Sie sind die Weiterentwicklung bestehender CRM-Lösungen und der Nukleus der zukünftigen Dateninfrastruktur. Um sie herum wird das Kundenverständnis aufgebaut.

Das kundengetriebene Marketing setzt sich durch. Doch diese Entwicklung kann nur mit der richtigen technischen Ausstattung erfolgreich realisiert werden. Bis dato sind in den meisten Unternehmen mehrere Technologien mit überlappenden Funktionalitäten im Einsatz. Diese fragmentierte Toollandschaft erzeugt Zusatzkosten. Zudem können solche Toolarchitekturen die Herausforderung der Ko-Orchestrierung aller Kanäle nicht erfüllen. Nur, wenn diese Abstimmung erfolgt, gelingt es jedoch, eine gelungene User Experience zu schaffen.

Notwendig ist also eine Neubewertung der technischen Infrastruktur. Voraussetzung dafür ist, dass die Zielsetzung klar ist. Ist das Ziel festgelegt, lässt sich der Bedarf ermitteln und die Abgrenzung und Auswahl der technologischen Partner vollziehen. Dabei zeigt sich: Mit CDP-Lösungen lässt sich die kundengetriebene Useransprache erfolgreich umsetzen.

Kernfunktionalitäten einer CDP-Lösung

CDP-Lösungen zeichnen sich durch drei wesentliche Funktionalitäten aus:

1. Daten-Aggregation

CDP-Plattformen sind Aggregatoren. Daten aus unterschiedlichen Quellen – aus dem E-Commerce, dem CRM, POS, online, offline – werden zusammengeführt. Danach werden sie bereinigt, normalisiert und unifiziert (Identity Resolution Management). Dadurch werden datenschutzkonforme Identitäten erzeugt, die den Verantwortlichen ein 360-Grad-Kundenverständnis ermöglichen. Das bestätigt Miki Müller, Managing Director DACH/EE bei Tealium: „Unserer Ansicht nach liegt der Wert einer CDP darin, eine nahtlose Kundenerfahrung zu erschaffen, indem Kundendaten aus allen verfügbaren Quellen, auch über Geräte und Kanäle hinweg, vereinheitlicht und für andere Technologien und das gesamte Unternehmen verfügbar gemacht werden. CDPs ermöglichen dadurch wirkungsvolles Marketing und personalisierte sowie relevante Kundenerfahrungen.“

2. Daten-Prozessierung

Nach der Datenzusammenführung und -unifizierung werden Logiken und Intelligenzen rund um die Kundenprofile geschaffen. Als Grundlage gilt dabei die Entwicklung intelligenter Kundensegmente unter Berücksichtigung folgender Datenbestände:

  • Website-Daten: Bewegungen des Users auf der Website (populäres Verfahren Recency – Frequency – Monetisation)
  • Datenbank-Daten (Information aus den Datenbanken des Unternehmens (Transaktionshistorie, CLV)

Moderne CDP-Lösungen gehen einen Schritt weiter und leiten auch künftiges Verhalten der Kunden aus den getrackten Daten ab:

  • Predictions: Churn-Wahrscheinlichkeit, Retour-Wahrscheinlichkeit, Kauf-Wahrscheinlichkeit
  • Recommendations: next best product, next best action

3. Daten-Aktivierung

Aber: Kundendaten zentral zu sammeln und zu konsolidieren reicht nicht aus, bestätigt auch Maxi Nelkenbrecher, Senior Sales Consultant bei CrossEngage: Spannend wird es aus ihrer Sicht, wenn diese sinnvoll für eine kanalübergreifende und personalisierte Kundenkommunikation aktiviert werden können. Das ist jedoch nicht trivial. Deshalb stellen einige CDP-Anbieter Features bereit, um Marketing-Kanäle auf Basis der konsolidierten Daten zu orchestrieren. Dies umfasst zum Beispiel das automatisierte Ausspielen von Kampagnen durch eventbasierte Echtzeit-Trigger, die durch zuvor definiertes Kundenverhalten ausgelöst werden. Eine native Integration der genutzten Best-of-Breed-Lösungen über APIs sorgt dabei für eine nahtlose User Experience und ermöglicht eine effektive Personalisierung.

Die Daten-Aktivierung ist somit der finale Schritt im Aufbau einer effizienten Daten-Infrastruktur. Es geht um die Fähigkeit, die aufgebauten Kundenidentitäten und die korrespondierenden Logiken synchron oder asynchron den entsprechenden Kanälen zur Verfügung zu stellen und damit eine individualisierte Kundenansprache zu ermöglichen. Wichtig hierbei ist, dass die CDP-Lösung eine gute Konnektivität zu Marketingkanälen aufweist. Nur so kann eine holistische Useransprache erzielt werden.

Unterschiede CDPs zu DMPs

Wie aber unterscheiden sich Customer Data Plattformen von den in den letzten Jahren sehr populär gewordenen DMP-Lösungen (Data-Management-Plattformen)? Vorab: Beide Systeme sind notwendig und schliessen sich gegenseitig nicht aus.

Fritz Oleinek, Senior Director Marketing Technology Consulting bei Netcentric, bringt die wesentlichen Unterschiede auf den Punkt:

  • Die DMP dient der CDP als Datenquelle.
  • Eine CDP muss zudem deutlich höher skalierbar sein und auch mit personenbezogenen Daten (PII) umgehen können. In der Regel sind DMPs limitiert auf Non-PII-data (Daten, mit denen man eine Person nicht identifizieren oder verfolgen kann).

Die DMP muss die Schnittstellen zu 3rd-Party-Affiliates bieten, sodass aktivierte Daten aus der CDP genutzt werden können, um Ads auf den Affiliate-Netzwerken personalisiert ausspielen zu können. Die „Antwort“-Daten aus der DMP werden wiederum zurück an die CDP geleitet, sodass dort eine weitere Profil-Anreicherung durchgeführt werden kann und der Datenkreislauf geschlossen ist.

Feature-Vergleich CDP versus DMP auf einen Blick_elaboratum Suisse
Abb.: Feature-Vergleich CDP versus DMP auf einen Blick

Neben dem direkten Leistungsvergleich werden die Unterschiede zwischen DMPs und CDPs auch entlang der Customer Journey deutlich.

Unterschiede zwischen DMPs und CDPs entlang der Customer Journey_elaboratum suisseAbb.: Unterschiede zwischen DMPs und CDPs entlang der Customer Journey

Ausblick

CDP-Lösungen erobern die Unternehmen und entwickeln sich gleichzeitig weiter. Ursprünglich als Daten-Aggregatoren gedacht, werden sie nun zu Customer Intelligence Plattformen. Wachstums- und Entwicklungsbereich wird in den nächsten Jahren der Einsatz von AI-Verfahren zum Identity Resolution Management sowie zur Entwicklung von Prognosen und Empfehlungen sein. Zudem werden Echtzeit-Entscheidungen hinsichtlich „next best offer“ und „next best action“ die Kundenansprache immer relevanter und somit erfolgreicher machen.

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