Was ist eine Kundendatenplattform?

In den letzten Jahren haben mehrere Marktveränderungen die Teams dazu veranlasst, die Art und Weise, wie sie Kundendaten verwenden, zu überdenken. Neue Gesetze wie die DSGVO und CCPA/CPRA haben die Bedeutung von Investitionen in den Datenschutz und die Verwaltung der Nutzereinwilligungen erhöht. Einschränkungen beim Tracking von Drittanbieter-Cookies haben Teams gezwungen, in den Aufbau ihres eigenen Erstanbieter-Datensatzes zu investieren. Steigende Anzeigenpreise auf Plattformen wie Facebook und Google haben die Kundengewinnung verteuert, was Marken dazu veranlasst hat, ihren Fokus auf Kundenbindung zu verlagern.

Zur gleichen Zeit ist die extremer Anstieg der SaaS-Tools Das Angebot, das in den Bereichen Marketingautomatisierung, Produktanalyse, Kundenservice und Werbung verfügbar ist, hat Teams dazu inspiriert, sich von herkömmlichen Cloud-Angeboten zu verabschieden und einen erstklassigen Tech-Stack aufzubauen.

Obwohl sich diese Änderungen auf unterschiedliche Weise auf das Unternehmen auszuwirken scheinen, sind sie in Wirklichkeit alle auf ein gemeinsames Bedürfnis zurückzuführen: Die Fähigkeit, auf Kundendaten aus erster Hand zuzugreifen und sie in Echtzeit systemübergreifend zu integrieren und gleichzeitig die Datenqualität und den Datenschutz zu gewährleisten. Und die umgekehrte Methode — die Verwaltung fragmentierter Kundendatensätze in DMPs, CRMs und Data Warehouses und das „Zusammenfügen“ aller Daten mit MDM- oder ETL-Lösungen (oder schlimmer noch, manuell) — ist heute der Hauptfaktor, der Teams daran hindert, sich an das aktuelle Marktumfeld anzupassen.

Kundendatenplattformen (CDPs) sind bei Marketern, Produktmanagern, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern aufgrund ihrer Fähigkeit, die Kundendatenpipeline zu vereinfachen, den Zugriff auf Kundendaten zu verbessern und bessere datengestützte Erlebnisse zu ermöglichen, sehr gefragt. Allerdings hat die schnelle Entwicklung des CDP-Marktes zu einer gewissen Verwirrung darüber geführt, was genau ein CDP ist.

Was ist eine Kundendatenplattform?

Eine Customer Data Platform (CDP) ist eine Softwareanwendung, die Anwendungsfälle in den Bereichen Marketing, Produktanalyse und Kundenerlebnis unterstützt, indem sie die Kundendaten eines Unternehmens aus mehreren Datenquellen vereinheitlicht und für weitere Systeme verfügbar macht. CDPs erleichtern Teams den Zugriff auf Kundendaten und nutzen sie, um das Timing und die Ausrichtung von Nachrichten, Angeboten und Aktivitäten zur Kundenbindung zu optimieren, die Personalisierung auf individueller Ebene voranzutreiben und die Analyse des Kundenverhaltens zu unterstützen.

Es gibt fünf Hauptfunktionen einer CDP:

Datenerhebung: Die Fähigkeit, individuelle Kundendaten von Erstanbietern aus mehreren Quellen über verpackte API-Verbindungen und SDKs aufzunehmen und diese Daten in einem nutzbaren Format zu speichern.

Datenverwaltung: Die Fähigkeit, granular durchzusetzen, welche Ereignisse an jedes System weitergegeben werden, und Anfragen von betroffenen Personen zu verarbeiten — Zugriff, Portabilität, Löschung

Datenqualitätsschutz und Profilvereinheitlichung: Die Fähigkeit, die Genauigkeit, Konsistenz, Deduplizierung und Struktur von Daten zu überwachen und Ereignisse und Attribute während der Datenerfassung in persistenten Profilen auf individueller Ebene zu vereinheitlichen

Segmentierung: Eine Oberfläche, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, Zielgruppensegmente zu erstellen und zu verwalten

Datenintegration und Aktivierung: Die Fähigkeit, Zielgruppensegmente zu senden und Veranstaltungen über vorgefertigte Integrationen an externe Tools und Systeme weiterzuleiten sowie kontextbezogene Kundenerlebnisse kanalübergreifend zu orchestrieren

Bei einem vielfältigen Markt mit über 130 Anbietern ist jedoch zu beachten, dass nicht alle Anbieter diese Funktionen in gleichem Maße unterstützen. Um den Markt zu verstehen, ist es hilfreich, den Markt für Kundendatenplattformen in vier Kategorien zu unterteilen.

Was sind die verschiedenen Arten von Kundendatenplattformen?

Laut dem CDP-Institut, derzeit gibt es weit über 120 verschiedene Unternehmen, die CDP-Lösungen anbieten. Selbst für die branchenerfahrensten Teams war es schwierig, sich im Lärm des CDP-Marktes zurechtzufinden. Allerdings haben sich mehrere unterschiedliche Kategorien von CDPs herauskristallisiert: Kundendateninfrastruktur, Marketing-Cloud-Angebote, Marketing-Hubs auf Anwendungsebene und CDP-Toolkits. Kategorien können zwar einige überlappende Funktionen aufweisen — Identitätsauflösung, Segmentierung, API-Integrationen —, aber die Auswahl zwischen ihnen ist erheblich.

Infrastruktur für Kundendaten

Da sich die Tech-Stacks der Unternehmen immer schneller weiterentwickeln, ist die Fähigkeit, über verschiedene Tools hinweg auf konsistente, qualitativ hochwertige Daten zuzugreifen und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten, von entscheidender Bedeutung. Die Kundendateninfrastruktur hilft Teams dabei, Daten frei und sicher in Echtzeit zwischen Systemen und Anwendungen zu übertragen und gleichzeitig die Datenqualität zu verwalten und die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen.

Mithilfe einbettbarer SDKs und APIs erfassen CDPs auf Infrastrukturebene Kundendaten aus erster Hand von mehreren Kundenkontaktpunkten (Mobil-, Web-, OTT-, POS-Systeme und mehr). Die Daten werden dann bereinigt und mit individuellen Kundenprofilen verknüpft, bevor sie an Werbe-, Marketing-, Betriebs- und Analysesysteme weitergeleitet werden. Die Einführung der Kundendateninfrastruktur erfordert zwar Anfangsinvestitionen der Entwicklungsteams, doch nach der Implementierung bieten sie auch Teams ohne technischen Hintergrund Funktionen zur Datenweiterleitung, z. B. für Produkt-, Marketing-, Analytik- und Kundensupport. Zu diesen Funktionen gehört auch die Fähigkeit, prädiktive Erkenntnisse zu nutzen, um Zielgruppensegmente zu erstellen. Einmal erstellt, können Zielgruppensegmente mit Marketing-Engagement-Tools für personalisierte Kampagnen verknüpft werden. Diese Funktionalität spart auf lange Sicht Tausende von Entwicklungsstunden.

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Marketingwolken

Mehrere der großen Multi-Suite-Cloud-Unternehmen haben CDP-Lösungen angekündigt. Einer der Hauptgründe für das Interesse an CDP war in der Vergangenheit die Inflexibilität und der unterschiedliche Charakter der Marketing-Cloud-Suiten. Die Cloud-Angebote zielen darauf ab, ein CDP-Modul als Teil einer integrierten Suite einzuführen, das die Vereinheitlichung, Segmentierung und Datenaktivierung von Profilen erleichtert. Diese Produkte beschränken Datenquellen und -ziele in der Regel auf die Produktsuite der Cloud, fördern jedoch die Anbieterbindung und reduzieren die Anpassungsfähigkeit im Laufe der Zeit.

Intelligente Hubs

Smart-Hub-Anbieter bieten Funktionen zur Datenorchestrierung, die Marketinginitiativen wie Angebotsmanagement und ausgelöste Nachrichten erleichtern, indem sie von ihrer Schnittstelle aus Anweisungen an mehrere nachgelagerte Lösungen senden. Diese Anbieter bieten entwickelte Datenaktivierungsfunktionen wie Journey Mapping, Reporting und maschinelles Lernen, tun aber oft wenig, um Teams dabei zu unterstützen, die Erfassung von Ereignissen zu optimieren, die Qualität der Kundendaten zu verwalten und eine verantwortungsvolle Datenverwaltung zu unterstützen. Ohne Teams eine hochpräzise, sichere Grundlage für Kundendaten zu bieten, ist es fraglich, wie effektiv Anwendungsfälle zur Datenaktivierung sein können.

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CDP-Toolkits und Reverse ETL

Eine relativ neue Kategorie von CDP-Anbietern, CDP-Toolkits und Reverse-ETL-Anbietern ermöglicht es technischen Teams, Kundendaten, die sich in ihrem Enterprise Data Warehouse befinden, über Paketintegrationen mit nachgelagerten Marketingtools zu verbinden. Diese Plattformen erfordern häufig SQL-Kenntnisse, um auf Daten aus dem Data Warehouse zuzugreifen, und sind daher für technisch nicht versierte Akteure nicht leicht zugänglich. Sie sind eine gute Lösung, um historische Datensätze zu extrahieren, die häufig im Data Warehouse gespeichert sind, z. B. „Wer hat unsere Sendung letztes Jahr um diese Zeit gesehen“. Da die Integrationen von Reverse-ETL-Plattformen oft nicht in Echtzeit erfolgen, sind sie jedoch nicht ideal für die Unterstützung von Anwendungsfällen wie dynamische Personalisierung, Transaktions-E-Mails, Anzeigenunterdrückung oder ausgelöste Erlebnisse.

Warum sind Kundendatenplattformen heute wichtig?

Die Erstellung einer Kundendatenstrategie ist entscheidend für den langfristigen Erfolg, und der Weg zur Erstellung Ihrer Datenstrategie ist auf Ihr Unternehmen zugeschnitten. Teams beginnen oft mit einem einzigen Anwendungsfall rund um Kundendaten und entwickeln keine umfassende Datenstrategie, wenn sie ihre digitale Präsenz aufbauen wollen. Dies erhöht jedoch das Risiko, wenn sich die Marktbedingungen ändern.

In den meisten Unternehmen:

• Websites und Apps ändern sich, Landingpages und App-Bildschirme werden hinzugefügt, optimiert oder entfernt.
• Es werden neue Kampagnen durchgeführt, für die häufig neue Datenflüsse erforderlich sind, um den Erfolg zu messen. Neue Tools sind erforderlich, um die Leistung zu optimieren, weshalb neue Integrationen erforderlich sind.
• Das Event-Tracking ändert sich, da Entwickler auf verschiedenen Plattformen im Laufe der Zeit in Silos arbeiten.
• Kunden wechseln zwischen bekannten und anonymen Zuständen und auf verschiedenen Geräten, was Funktionen zur dynamischen Identitätsauflösung erfordert.
• Benutzer aktualisieren ihre Einwilligungspräferenzen, um personalisierte Erlebnisse abzulehnen, und ihre Informationen müssen aus bestimmten Abläufen und Tools extrahiert werden.
• Es werden Modelle gebaut und Experimente durchgeführt, die dazu führen, dass mehrere dieser Schritte wiederholt werden.

Und auf dem Markt:

• Neue Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO und der CCPA ändern grundlegend die Art und Weise, wie Sie Daten sammeln, verwalten und aktivieren können.
• Apple und Google erstellen neue Plattformregeln, die den Zugriff auf Cookies und Gerätekennungen ändern.
• Die API-Anforderungen ändern sich, da Anbieter ihre Angebote und Spezifikationen kontinuierlich aktualisieren.

Schon bald stellt sich die Herausforderung von der Festlegung einer Datenstrategie bis hin zur Anpassung Ihrer Datenstrategie an interne und externe Änderungen.

Kundendatenplattformen bieten eine Datenpipeline, die Kundendaten mit und von internen Systemen sowie dem digitalen Ökosystem verbinden kann, sodass Sie die Komplexität bewältigen können, wenn sich die Bedingungen ändern.