irst Party Data sind, nicht zuletzt durch das Ende des Third Party Cookies, einer der wichtigsten Rohstoffe fürs Marketing: Sie geben uns die entscheidenden Insights über das Verhalten unserer Kund:innen, aus denen wir die weiteren kommunikativen Maßnahmen ableiten müssen. Doch leider ist das Management alles andere als einfach. Viele verschiedene Datenquellen – hier eine Newsletter-Subscription, hier ein Kauf im Online-Shop, dort ein Kauf im stationären Handel – führen oftmals zu einem chaotischen Bild. Es braucht nur zwei unterschiedliche E-Mails oder lediglich einen Schreibfehler in der E-Mail und schon hat man zwei einzelne Datensätze – obwohl es sich um denselben Menschen handelt. Und wie können wir das gewonnene Wissen aus den Daten eigentlich unkompliziert und automatisiert wieder zurück in die Marketingkanäle spielen? Genau für diese Herausforderungen und Anwendungsfälle wurden CDPs entwickelt.
Eine Customer Data Platform ist ein System, das First Party Data, also unternehmenseigene Kundendaten zusammenfügt, bereinigt und aus den heterogenen Informationen ein einziges, sorgfältiges Kundenprofil erstellt. Durch den zusätzlichen Einsatz von Machine Learning Algorithmen lassen sich Verhaltensmuster von Kund:innen vorhersagen, sodass dein Marketing-Team zielgenaue Kampagnen realisieren kann. Eine CDP optimiert zudem die Orchestrierung, indem Inhalte an die digitalen Quellkanäle zurückgeführt werden.
Damit ein möglichst exaktes Bild über einzelne Kund:innen entsteht, sollten in einer Customer Data Platform alle Daten aus den Vertriebs- und Marketingkanälen deines Unternehmens hinterlegt sein: Kampagnen-, Verhaltens- und Transaktionsdaten von Website, Social Media, Shop-Systemen, Mailings, Callcenter, Apps und anderen Kanälen.
„Personalisierung“ ist seit einigen Jahren eines der Schlagwörter im Marketing. Doch die Personalisierung ist nur so gut wie die Qualität der Daten. Fehlen wichtige Informationen, weil zum Beispiel bei einer Transaktion eine andere E-Mail angegeben wurde, wird deine Personalisierung nie optimal sein. Und hier hilft dir eine CDP, indem sie First Party Daten intelligent zusammenführt und bereinigt und eine 360°-Ansicht von Kund:innen erstellt. Wahrscheinlich verlierst du nach der Implementierung einer CDP einen großen Teil an Kundensätzen – aber die einzelnen Sätze gewinnen enorm an Qualität und Wert.
Das in der CDP erstellte Kundenprofil ermöglicht also eine bessere Personalisierung sowie eine Segmentierung der Kund:innen nach geografischen, demografischen und verhaltensbezogenen Kriterien.
Weitere Vorteile sind:
Vereinfachter Zugang zu Kundendaten – du musst nicht mehr in verschiedenen Systemen suchen, sondern hast eine Single Source of Truth für deinen MarTech Stack zur Hand.
Datenexport ins Data Warehouse für die weitere Analyse der Daten.
Verwendung der Kundendaten für unterschiedliche Marketingkanäle – du kannst aus der CDP heraus direkt zurück in die Quellkanäle spielen.
Funktionen für automatisierte E-Mail-Kampagnen.
Besonders geeignet ist eine CDP für Unternehmen, die viele Daten aus diversen Quellen sammeln und einen großen Kundenstamm haben – kurz: Bei Unternehmen, die mit großen Datenmengen hantieren. Das betrifft vor allem B2C-Unternehmen. Aber auch B2B-Unternehmen aggregieren mehr und mehr Daten, die sie für personalisierte Kampagnen oder fürs Retargeting auf Social Media einsetzen sollten. Egal ob B2C oder B2B: Die Customer Journey wird stetig komplexer.
Wenn Daten die Grundlage deines Marketings bilden sollen, dann solltest du sie sauber halten und möglichst zentral verwaltet, um daraus deine weiteren Maßnahmen und Kampagnen zu entwickeln. Und genau dabei unterstützt dich eine CDP. Irgendwann kommst du wahrscheinlich an den Punkt, an dem deine Daten nicht mehr anders als durch eine CDP gemanagt werden können.
Zu den Funktionen und Features einer Customer Data Plattform gehören:
Kernfunktionen
First Party Data sammeln, analysieren und zentral bündeln
Kundenprofile vereinheitlichen und ein sauberes Kundenbild erstellen
Segmentierung nach geo-, demo- und psychografischen Kriterien
Vorhersagen von Verhaltensmustern mittels Machine Learning
Rückführung der Marketing-Inhalte in die verschiedenen Kanäle
Gängige Features
Conversion Tracking
Data Governance
Data Masking
Datenmigration
Datenqualitätskontrolle
E-Mail Marketing
Echtzeit-Daten
Engagement Tracking
Kampagnenmanagement/-analysen
Lead-Qualifizierung/-Management
Prädiktives Modellieren
ROI-Tracking
Das CDP Institute unterscheidet vier Typen von CDPs:
Data CDPs
Diese CDPs sammeln lediglich Daten aus verschiedenen Systemen, erstellen Kundenprofile und speichern die Daten ab, sodass externe Systeme darauf zugreifen können. „This is the minimum set of functions required to meet the definition of a CDP.“
Analytics CDPs
Zusätzlich zur Datenverwaltung bieten diese CDPs zusätzliche Analyse- und Visualisierungsfunktionen. „The applications always include customer segmentation and sometimes extend to machine learning, predictive modeling, revenue attribution, and journey mapping.“
Campaign CDPs
Diese CDPs ermöglichen neben den Data- und Analytics-Funktionen personalisierte Nachrichten an die Kunden, Content- oder Produktempfehlungen, Outbound-Marketing-Kampagne und mehr.
Delivery CDPs
Diese CDPs verfügen über die Funktionen der anderen CDP-Typen, können aber mit allen deinen digitalen Marketingkanälen verknüpft werden. „Delivery may be through email, website, mobile apps, CRM, advertising, or several of these. Products in this category often started as delivery systems and added CDP functions later.“
Es gibt einige Anbieter für Customer Data Platforms, sodass du dir selbst vorab ein paar Fragen stellen solltest, um für deine Bedürfnisse die richtige Software zu finden:
Ist ausreichend First Party Data vorhanden, um durch das Zusammenfügen aussagekräftige Kundenprofile zu erstellen?
Willst du eine CDP zur vereinfachten Datenübersicht verwenden oder benötigst du Analysetools zur Segmentierung sowie für kanalübergreifende Kampagnen-Funktionen?
Welche Zielkund:innen willst du mit deiner Kampagne erreichen und über welche Kanäle willst du Zielkund:innen ansprechen?
Welche Informationen benötigst du für personalisierte Marketingkampagnen?
Brauchst du Real Time Data?
Ist die CDP kompatibel mit deinem Tech Stack?
Zu welchen Systemen sind Schnittstellen ein Muss (CRM, E-Mail-Software, Analyse-Tools, Social Media Tools)?
Welche Mitarbeitenden sollen mit der CDP arbeiten? Welche Abteilungen müssen in den (Onboarding-)Prozess einbezogen werden?
Ist die CDP so aufgebaut, dass das Marketing-Team nach dem Set-up selbstständig ohne die Unterstützung der IT damit arbeiten kann?
In welchen Sprachen muss die Bedienoberfläche verfügbar sein?
In welcher Region/in welchem Land müssen die Server der Software stehen? Stichwort: DSGVO-konform
Wie umfangreich muss das Onboarding und die Support-Leistungen des Anbieters sein?
Welchen Budgetrahmen pro Jahr/Monat oder auch pro Mitarbeitenden hast du vorgesehen?
Wichtig: Um das ganze Potenzial einer CDP zu nutzen und erfolgreiche Kampagnen zu realisieren, müssen häufig die Strukturen innerhalb des Unternehmens optimiert und transformiert werden. So können Marketer, Analytiker und Vertrieb produktiv und eng zusammenarbeiten.
Eine CDP zu implementieren, bedeutet für Unternehmen einen enorm großen Change im Datenmanagement: Verschiedene Departments müssen einbezogen und mehrere Datenquellen müssen „angezapft“ werden. Das passiert nicht innerhalb weniger Tage. Daher ist es entscheidend, schon bei der Auswahl der Software den richtigen Prozess zu wählen. Und dabei hilft dir Matchilla:
Durch den Matching-Prozess ersparst du dir eine mühsame Recherche, bestehend aus Suchmaschinen, Vergleichslisten etc. Auf unserer Plattform findest Du Kriterienkataloge und kannst in Kombination mit der persönlichen Kompetenz des Matchilla-Teams die drei relevantesten Anbieter anhand deiner Anforderungen matchen.
Till Zier ist CPO bei Matchilla und berichtet als MarTech und Data Experte im MatchZINE über News und Trends zu den Themen Automation, Analytics und Data.
Match me if you can!
