Was ist eine Customer Data Platform (CDP)?

Gute Kundenerfahrungen zu realisieren ist nicht einfach. Wenn eine Marke es allerdings falsch angeht, kann sie das teuer zu stehen kommen. Tatsache ist: Fast drei von vier Verbrauchern wechseln nach einer schlechten Erfahrung oft zu einem Wettbewerber. Daher ist es für Marken wichtiger denn je, ihren Kunden zuzuhören und von ihnen zu lernen, um eine passende und erfolgreiche Customer Journey zu gestalten.

Um diese kundenzentrierte, ganzheitliche Erfahrung zu bieten, benötigen Marken eine zentrale Quelle für ihre Kundendaten. Genau dafür ist eine Kundendatenplattform (CDP) gedacht. Ein CDP erschließt und vereinheitlicht Kundendaten mit dem Ziel, umfassende Erkenntnisse zu gewinnen. Diese können dann vom Marketing genutzt werden, um das Engagement und den Return on Investment (ROI) zu steigern.

Viele große Unternehmen verwenden Vertriebstools, beispielsweise eine CRM (Customer Relationship Management)-Plattform, um alle ihre Kundendaten zu verwalten. Die Prinzipien der CRM-Technologie bilden auch die Grundlage für eine CDP. Allerdings geht eine CDP weit über die operativen Funktionen eines CRM hinaus, um Kundendaten zusammenzuführen und zu analysieren.

Werfen wir einen Blick auf die Vorteile, Hauptmerkmale und weitere wichtige Details, die bei CDPs zu beachten sind.

Inhaltsverzeichnis

Was ist eine CDP?
Was sind Kundendaten?
Funktionen einer Kundendatenplattform
Vorteile einer CDP
Was eine CDP nicht ist
Häufig gestellte Fragen zur Kundendatenplattform
Weitere Ressourcen

Was ist eine CDP?

Bei der Auswahl einer CDP ist es wichtig, die Funktionalitäten jeder Lösung zu berücksichtigen. CDPs für Unternehmen vereinheitlichen alle Kundendaten, nutzen maschinelles Lernen, um anspruchsvolle Analysen durchzuführen, und liefern aussagekräftige Berichte, damit Teams fundierte Entscheidungen treffen können. Diese Funktionen helfen den Teams auch bei der Einschätzung und Planung: Von Produktempfehlungen über optimale E-Mail-Versandzeiten bis hin zur Wahl des richtigen Kanals. CDPs besitzen die einzigartige Fähigkeit, umfassende und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, welche die Marketingstrategie voranbringen. Daher haben die meisten CMOs eine auf ihrer Technologie-Wunschliste.

Doch bevor wir uns mit den Funktionen und Vorteilen von CDPs befassen, werfen wir einen genaueren Blick darauf, was unter Kundendaten zu verstehen ist.

Was sind Kundendaten?

Für viele große Unternehmen ist es schwierig, Kundendaten zu erfassen und zu verstehen – und sie dann erfolgreich für den Aufbau von Omnichannel-Erfahrungen zu nutzen. Unser 2019 Customer Experience Trends Report zeigt, dass 83 % der Marketingfachleute das Gefühl haben, dass ihre Kundendaten in isolierten Silos liegen: mit Daten aus verschiedenen Kanälen und Systemen, gespeichert auf separaten Servern sowie in Clouds und Datenbanken – alles über mehrere Abteilungen verstreut.

Um Unternehmen dabei zu helfen, personalisierte Kundenerfahrungen zu schaffen, verwaltet eine CDP eine Reihe von Kundendaten, darunter:

• Demografische Daten
• Geografische Daten
• Genutzte Geräte
• Bevorzugte Kanäle
• Kaufhistorie
• Aktuelles Surf- und/oder E-Mail-Verhalten
• Kontakte mit dem Kundendienst
• Lifetime value
• Tendenz zu Engagement
• Kaufwahrscheinlichkeit
• Nächstbeste Produktempfehlung
• Nächstbester Kanal
• Abwanderungswahrscheinlichkeit
  

Eine CDP-Lösung nutzt einen einzigartigen Funktionsumfang, um diese Kundendaten zu vereinheitlichen und Einblicke zu gewähren, die zur Verbesserung jedes einzelnen Schrittes der Customer Journey genutzt werden können.

Funktionen einer Customer Data Platform

Es gibt zwar zahlreiche verschiedene Arten von CDPs, aber sie lassen sich im Allgemeinen in einige wenige Hauptkategorien einteilen – jede mit einem individuellen Funktionsumfang. Unternehmen, die eine CDP-Investition in Erwägung ziehen, sollten die Funktionen definieren, die sie benötigen, und dann jede Lösung auf der Grundlage ihrer individuellen Anforderungen bewerten.

Zu den CDP-Funktionen, die häufig als entscheidend für das Unternehmensmarketing genannt werden, gehören:

• Identity resolution
• Analysen
• Machine Learning
• Kohortenanalysen
• Interaktive Abfragen
• Data sharing
  

Schauen wir uns die einzelnen Funktionen genauer an.

Identity resolution

Vertriebs- und Marketingteams müssen das Kundenverhalten mit einem einzelnen Datensatz oder Profil verknüpfen. Das ist jedoch nicht möglich, wenn es mehrere Kunden-IDs in unterschiedlichen Systemen gibt. Ein CDP verwendet API-basierte Datenkonnektoren, um jede Kundeninteraktion kontinuierlich zu überwachen und Kundenidentitäten eindeutig aufzulösen. Diese Funktion stellt sicher, dass jedes relevante Verhalten der richtigen Identität zugeordnet wird und Teams keine inkonsistenten Nachrichten an denselben Kunden aufgrund doppelter Kunden-IDs senden.

Analysen

Sofort einsatzbereite Analyse-, Berichts- und Dashboardfunktionen sind sowohl für technische als auch für nichttechnische Benutzer*innen von entscheidender Bedeutung. Zuverlässige CDP-Analysen ermöglichen es, Erkenntnisse auf einen Blick zu gewinnen. Sie erleichtern den Schritt von komplexen Entscheidungen zu konkreten Handlungen. Maßgeschneiderte Analysen können an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden und die Engagement-Metriken auf das zurückführen, was wirklich zählt: den Customer Lifetime Value.

Machine Learning

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht Likelihood-Modelle, fortschrittliches Clustering und Empfehlungen, sodass Marketingfachleute für jede*n Kund*in das richtige Erlebnis in großem Umfang bieten können. Es hilft Teams dabei, abzuschätzen, wann Kund*innen bereit sind, den vollen Preis zu zahlen. Ebenso können Zielgruppen auf der Grundlage neuer Verhaltensweisen segmentiert werden, der nächsten Schritt von Kund*innen vorhergesagt werden und vieles mehr. Das maschinelle Lernen einer CDP gibt sowohl Datenfachleuten als auch nicht-technischen Anwender*innen die Werkzeuge an die Hand, die sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen.

Kohortenanalysen

Die Kohortenanalyse ermöglicht es, kanal- und kampagnenübergreifend Einblicke in die Kampagnenleistung auf Kohortenebene zu gewinnen. Es wird verwendet, um sich auf bestimmte und zuvor ausgewählte Zielgruppen zu konzentrieren sowie neue Zielgruppen zu identifizieren (z. B. Instagram-Nutzer*innen, die sich für einen E-Mail-Newsletter anmelden). Kohortenanalysen können auch im Laufe der Zeit nützlich sein, um über Verkäufe, Kampagnenleistungen und Profilanalysen zu berichten.

Interaktive Abfragen

Interaktive Abfragen bieten vollständigen SQL-Zugriff auf bereinigte, verarbeitete und angereicherte Daten in der CDP. Dazu gehören Kundenzusammenfassungen, Transaktionsdetails, Schlüsselereignisse und vieles mehr. Alle Daten werden täglich automatisch aktualisiert, ohne dass Einrichtung oder Wartung erforderlich ist.

Data sharing

Tools zur gemeinsamen Nutzung von Daten ermöglichen die Integration von Daten aus einer CDP in andere organisatorische Prozesse. Damit entfallen die Kosten, Herausforderungen und Verzögerungen, die mit herkömmlichen Methoden der gemeinsamen Datennutzung verbunden sind. Stattdessen stehen die Daten sofort für alle Teams zur Verfügung – ohne, dass ein Umwandeln, Verschieben, Nachladen oder Wiederherstellen von Daten erforderlich wäre.

Integrierte Daten

Die meisten Unternehmen verfügen über eine Reihe von bestehenden Datenbanken, die in eine CDP integriert werden müssen. Integrierte Datenfunktionen kombinieren und organisieren vorhandene Kundendaten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation in einem einzigen System.

Echtzeit-Konnektoren

CDPs verwenden Echtzeit-Konnektoren, um Daten aus verschiedenen Systemen zu erfassen und sie für das 360°-Kundenprofil nutzbar zu machen. Wenn ein*e Kund*in einen Kauf tätigt, wird das Kundenprofil sofort aktualisiert, und die nächste Marketingbotschaft kann für den jeweiligen Kanal und künftige Aktionen personalisiert werden.

Vorteile einer CDP

Im Jahr 2022 wird der weltweite Online-Einzelhandelsumsatz voraussichtlich auf 5,4 Billionen US-Dollar ansteigen. Von diesem steigenden Umsatz profitieren vor allem Marken, die ideal auf ihre Kunden und deren Bedürfnisse abgestimmte personalisierte digitale Erfahrungen bieten können. Dafür benötigt es einen fortschrittlichen Umgang mit Kundendaten. Mit einer CDP können sich Unternehmen schnell an Veränderungen im Verhalten anpassen und mehr Kund*innen gewinnen, die Abwanderung reduzieren, das digitale Erlebnis optimieren, die Conversion steigern und den Customer Lifetime Value erhöhen.

Die Möglichkeit, mit einer 360°-Sicht auf Kund*innen zu arbeiten, welche auf Daten aus allen relevanten Quellen basiert, bietet Marken viele Wettbewerbsvorteile:

• Verbesserte Kundenakquise
• Geringere Kundenabwanderung
• Geringere Gesamtbetriebskosten für Technologie
• Optimierte Customer Experience
• Steigerung von Engagement und Conversion
• Erhöhung des Customer Lifetime Values
  

Wie viele Bereiche der Unternehmenssoftware ist auch die Landschaft der Marketingtechnologie (martech) riesig ... und sie wächst weiter! Bei so vielen Lösungen kommt es zwangsläufig zu Überschneidungen. Das führt oft zu Verwirrung: Welche Software ist wofür genau geeignet?

Werfen wir einen Blick darauf, was eine CDP nicht ist und wie sie sich mit anderen häufig verwendeten Tools überschneidet.

Was eine CDP nicht ist

CRM, DMP, Data Lake, CDP ... es kann schwierig sein, den Unterschied zwischen all den Technologielösungen zu erkennen, die für die Verwaltung von Kundendaten verwendet werden. Erfüllt ein CRM nicht alles, was eine Marketing-Abteilung braucht? Nicht unbedingt auf Unternehmensebene. CRMs und andere Lösungen adressieren jeweils einen Teil der großen Datenprobleme, welche CMOs lösen müssen – aber eben meistens nicht alle. Aus diesem Grund benötigen viele Marken, die über ein CRM, eine Datenmanagementplattform (DMP) und einen Data Lake verfügen, dennoch eine CDP.

Hier sind die häufigsten Datenlösungen, die Marken in ihrem Entscheidungsprozess mit einer CDP verwechseln.

CRM

CRMs sind vor allem operative Instrumente, die von B2B-Verkaufsteams eingesetzt werden. Als CRMs in den letzten Jahren von B2C-Unternehmen zurückerobert wurden, wurde der Bedarf an zusätzlichen Funktionen deutlich. Das war die Geburtsstunde der CDPs. Ein herkömmliches CRM ist nicht in der Lage, Informationen aus verschiedenen Kanälen in Echtzeit zu sammeln und sie für die Bereitstellung relevanter Inhalte über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg zu nutzen.

CRMs sind nach wie vor ein leistungsfähiges Vertriebsinstrument. Sie sind jedoch nicht darauf ausgelegt, Daten so zu erschließen und zu vereinheitlichen, dass umfassende Kundenprofile entstehen, die Unternehmen für die Realisierung von Omnichannel-Erlebnissen benötigen. Außerdem fehlt es ihnen in der Regel an genau den maschinellen Lernfähigkeiten, die für die Analyse der vorhandenen Daten erforderlich sind. Die meisten Marken, die ein CRM verwenden, sind überzeugt, dass sie zusätzlich eine CDP benötigen, um ihre Marketingstrategie zu unterstützen. Als eine der häufigsten Lösungen, die mit einer CDP verwechselt werden, ist es wichtig zu wissen, wo ein CRM endet und eine CDP beginnt.

DMP

Datenverwaltungsplattformen (Data Management Pkatforms, DMPs) sind eine weitere Art von Unternehmenssoftware, die häufig mit CDPs verwechselt wird. Ursprünglich waren sie für digitale Anzeigenkampagnen gedacht, aber beim Kundenengagement geht es heute um viel mehr als um digitale Anzeigen. DMPs funktionieren gut mit anonymen Kundendaten, die aus Cookies gesammelt werden. Sie sind aber nicht in der Lage, die First-Party-Daten zu integrieren, die für das Niveau der Identitätsauflösung benötigt werden, das eine CDP bietet.

Da DMPs mit Cookies und anderen anonymen Nutzungsdaten arbeiten, stehen sie auch vor wachsenden Herausforderungen durch die zunehmenden Datenschutzbestimmungen für Verbraucher. Aus diesen Gründen erweitern viele Marketingteams, die sich noch für DMPs entscheiden, ihre Werbekampagnen mit den umfassenden Daten, die eine CDP liefert.

Data Lakes

Ein Data Lake ist genau das, wonach es klingt: ein großer Bestand an unstrukturierten Daten. Data Lakes sind gut geeignet, um alle verfügbaren Daten an einem Ort zu bündeln, aber sie machen diese Daten nicht für das Marketing nutzbar. Viele Unternehmen nutzen Data Lakes, um ihre CDP zu unterstützen, nicht um sie zu ersetzen. 

In einem Data Lake werden Kundendaten mit anderen komplizierten Datensätzen vermischt, auf die ein Unternehmen angewiesen ist – wie das Labyrinth an Produktdaten bei einem E-Commerce-Riesen. Unternehmen mit einem Data Lake benötigen dennoch eine CDP, um ihre Kundendaten einfach zugänglich zu machen, zu analysieren und entsprechend zu handeln.

FAQs zur Kundendatenplattform (CDPs)

Nachdem nun die Hauptunterschiede zwischen einer CDP und anderen Datenlösungen klar sind, behandeln wir im Folgenden die häufigsten Fragen von Marketingfachleuten zu CDPs.

Wie funktioniert eine CDP?

Eine CDP funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn. Es sammelt und vereinheitlicht Rohdaten aus allen verfügbaren Quellen, Kanälen und Systemen, um eine riesige Menge an zufälligen Informationen in nützliche Erkenntnisse, Vorhersagen und mögliche Maßnahmen zu übersetzen. Aus Sicht der Unternehmenssoftware erschließt und vereinheitlicht eine CDP alle verfügbaren Kundendaten und erstellt daraus umfassende Kundenprofile. Das ermöglicht 1:1-Personalisierung über jeden Touchpoint der digitalen Customer Journey.

Wenn eine CDP zu einem Martech-Stack hinzugefügt wird, werden alle verfügbaren Datenquellen integriert, um einen einzigen zentralen Ort für Kundendaten zu schaffen. Die Daten werden in 360°-Kundenprofilen organisiert, die in Echtzeit aktualisiert und durch maschinelles Lernen analysiert werden, um tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten. So können Marketingfachleute Engagement und ROI steigern. Letztendlich nutzt eine CDP Kundendaten, um dem Marketing alle relevanten Informationen zu geben, damit es konsistente und relevante Botschaften über alle Kanäle und Geräte hinweg liefern kann.

Wer braucht eine CDP?

CMOs, SVPs und Marketingleiter*innen, die personalisierte Omnichannel-Kundenerlebnisse schaffen wollen, brauchen eine CDP. B2C- und B2B-Marken aller Branchen, insbesondere Online-Händler, können mit einer CDP das Kundenengagement erhöhen, die Gesamtbetriebskosten für Marketingtechnologie senken und den Customer Lifetime Value steigern.

Die Möglichkeiten einer CDP geben jedem Mitglied des Marketingteams bessere Einblicke, wie sie ihren Teil der Customer Journey verbessern oder die Kampagnenleistung maximieren können. Jede Marke, die einen klaren und verwertbaren Einblick in ihre Kund*innen haben möchte, die in der Lage sein will, Nachrichten und Angebote zu personalisieren oder bessere Vorhersagen über das Kundenverhalten zu treffen, braucht eine CDP.

Wie man einen CDP auswählt

Bei der Auswahl eines CDP ist es am besten, alle wesentlichen Unternehmensanforderungen zu berücksichtigen, einschließlich der Anforderungen des CMO, um die Suche einzugrenzen. Viele Anbieter, die ihre Plattform als "CDP" bezeichnen, bieten nur einen Bruchteil der Funktionen, die eine CDP für Unternehmen bieten kann. Sie verfügen vielleicht über einige fortschrittliche Funktionen wie Tag-Management oder Web-Personalisierung, aber sie unterstützen oft nicht die gesamte Funktionsliste, die Enterprise-Systeme auszeichnet. Eine Möglichkeit, diese begrenzten Systeme zu vermeiden und eine skalierbare CDP-Lösung zu finden, die spezifische Anforderungen erfüllt, besteht darin, Fragen zu stellen wie:

• Vereinigt diese CDP alle Daten – online und offline – um ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen?
• Beinhaltet diese CDP maschinelles Lernen und Datenmodellierung, um Kundendaten verwertbar zu machen?
• Bietet diese CDP eine zuverlässige Berichterstattung?
• Gewährleistet diese CDP Datenqualität und Identitätsauflösung?
   

Wenn die Antwort auf all diese Fragen "ja" lautet, dann handelt es sich um eine unternehmenstaugliche CDP. Lautet eine der Antworten "nein", sollte die Suche fortgesetzt werden.

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