Was ist eine Kundendatenplattform?
Eine Kundendatenplattform (CDP) ist eine Software, die Kundendaten aus mehreren Quellen integriert. Es bietet eine einheitliche Ansicht aller Kundenaktivitäten, Interaktionen und Berührungspunkte mit Ihren Produkten und Dienstleistungen. Noch bevor sie Kaufentscheidungen treffen, interagieren Kunden im digitalen Zeitalter mit Marken und Unternehmen über mehrere Kanäle — Website-Besuche, E-Mails, Websites Dritter, Online-Anzeigen und Live-Chat. Um einheitliche Kundenprofile zu erstellen, kombiniert ein CDP Verhaltensdaten (wie Klicks), Transaktionsdaten (wie Käufe) und demografische Daten (wie Kontaktdaten). Ihr Unternehmen kann diese Informationen verwenden, um Kundenpräferenzen zu verstehen und personalisierte Marketingkampagnen, Inhalte und Benutzererlebnisse zu erstellen.
Was sind die Vorteile einer Kundendatenplattform?
Kundendatenplattformen geben Unternehmen die Werkzeuge an die Hand, die sie benötigen, um sich an das sich ständig ändernde Kundenverhalten anzupassen. Sie können Daten von überall her sammeln und für erweiterte Analysen nutzen.
Hier sind einige Vorteile von Kundendatenplattformen.
Datenkonsistenz
Wenn Sie mehrere kundenorientierte Anwendungen haben, könnten Sie Datensilos haben. Das bedeutet, dass einzelne Abteilungen nur einen begrenzten Überblick über Ihre Kunden haben.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass ein Kunde in einem Online-Shop einer Marke nach Kissen sucht, dann aber in ein Geschäft geht, um die Kissen zu kaufen. Das Online-System weiß nicht, was der Kunde persönlich kauft, auch wenn die Kaufdaten des Kunden im Transaktionssystem erfasst werden. Der Online-Shop empfiehlt dieselben Produkte erneut und erhält keine Reaktion. Die Empfehlung eines verwandten Produkts (z. B. Kissenbezüge anstelle von Kissen) hätte vielleicht bessere Ergebnisse erzielt.
Durch die Konsolidierung von Daten in einer einzigen Datenmanagement-Plattform können Unternehmen konsistente, aktuelle und genaue Informationen über ihre Kunden erhalten. Diese Informationen können sich über alle Abteilungen und Kontaktpunkte erstrecken. Die Konsistenz verringert das Potenzial für widersprüchliche Daten und stellt sicher, dass alle Teams auf der gleichen Informationsbasis arbeiten.
Verbesserte Effizienz
CDPs verbessern die Automatisierungsmöglichkeiten innerhalb eines Unternehmens. Sie beseitigen Datenredundanzen und Fehler und konsolidieren Informationen aus mehreren Datenquellen in einem einheitlichen Format. Daten können schneller in und aus anderen Systemen fließen. Dies ist hilfreich, wenn Sie Marketing-Automatisierungsplattformen, E-Mail-Dienstleister und CRM-Software (Customer Relationship Management) verwenden.
Ihr Unternehmen kann einen flexiblen Technologie-Stack aufbauen und verbinden, mit anderen Marketing-, Vertriebs- und Service-Tools integrieren und einen optimierten Betriebsablauf schaffen. Unternehmen können ihren Betrieb skalieren, ohne Abstriche bei der Qualität ihrer Kundeninformationen machen zu müssen.
Compliance-Support
Bestehende und neue Datenschutzvorschriften verlangen von den Unternehmen, dass sie den Verbrauchern das Recht einräumen, auf ihre persönlichen Daten zuzugreifen und sie löschen zu lassen. Es kann schwierig sein, diese Anforderungen zu erfüllen, wenn die Kundendaten über mehrere Datensysteme verstreut sind.
Eine einheitliche Kundendatenbank verbessert die Einhaltung von Vorschriften, indem sie die Verwaltung von Kundendaten zentralisiert. Die Daten können verwendet, aktualisiert oder gelöscht werden, wie es das Gesetz verlangt. Eine zentralisierte Datenverwaltung erhöht die Sicherheit Ihrer gesamten Kundendatenerfassung.
Was sind die Anwendungsfälle für eine Kundendatenplattform?
Viele Unternehmen nutzen die Kundendatenplattform als intelligente Datendrehscheibe, die die Kundendaten im gesamten Unternehmen demokratisiert. Jeder in Ihrem Unternehmen kann Daten nutzen, die sich im Besitz Ihres Unternehmens befinden, sowie Daten, die von einem Partner erworben oder freigegeben wurden. Sie können auch Daten von Drittanbietern verwenden, die Sie von einem öffentlichen Anbieter erworben haben, um zukünftigen Kundeninteraktionen einen Kontext zu geben.
Im Folgenden geben wir einige Anwendungsbeispiele an.
Informierte Entscheidungsfindung
Unternehmen können fortschrittliche Analysen erstellen und selbst durchführen, ohne auf Dritte angewiesen zu sein. Sie können verborgene Muster aus historischen Daten aufdecken, um künftige Verhaltensweisen oder Präferenzen der Kunden vorherzusagen. Dies hilft Ihnen, proaktive Marketing- oder Servicestrategien zu entwickeln.
So kann die Analyse beispielsweise zeigen, dass Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, innerhalb eines Monats nach dem ursprünglichen Kauf bestimmte verwandte Produkte kaufen. Sie können diesen Kunden automatisch die zweite Produkterinnerung per E-Mail zusenden, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen.
Verbesserte Marketingergebnisse
Vermarkter möchten häufig die Kosten für die Kundengewinnung senken und die Rendite der Werbeausgaben, den Kundenlebenswert und die durchschnittliche Bestellgröße verbessern. Ein CDP kann dazu beitragen, diese Ziele zu erreichen.
Mit einer zentralisierten Plattform zur Verwaltung von Kundendaten können Sie Ihren Kundenstamm anhand von Faktoren wie Demografie, Kaufverhalten und Engagement-Metriken genauer segmentieren. Auf der Grundlage dieser Segmentierung können Sie Treueprogramme oder Kundenbindungsstrategien entwickeln, die bei Ihren Kunden auf echte Resonanz stoßen.
So können Sie beispielsweise Ihre Werbeausgaben optimieren, indem Sie Ihre Anzeigen auf die Personen ausrichten, die am ehesten konvertieren werden. Sie können auch Anzeigen auf der Grundlage eines bestimmten Kundenverhaltens neu ausrichten oder Marketingkampagnen aktivieren, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.
Personalisierte Interaktionen
Unternehmen können personalisierte Produktempfehlungen oder Inhalte anbieten, indem sie Daten aus dem einheitlichen Kundenprofil eines jeden Kunden abrufen. Dies bietet den Kunden maßgeschneidertere Erlebnisse.
E-Commerce-Websites können beispielsweise den Browserverlauf, das Kaufverhalten und die Kundenpräferenzen verwenden, um relevante Produkte oder Werbeaktionen vorzuschlagen. Kundendienstteams können schnell auf alle relevanten Kundeninteraktionen und -historien zugreifen, um einen schnelleren und individuelleren Support zu ermöglichen.
Wie funktioniert eine Kundendatenplattform?
Kundendatenplattformen sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, um einen historischen Schnappschuss der Reise eines jeden Kunden mit Ihrem Unternehmen zu erstellen. Die Architektur der Kundendatenplattform umfasst in der Regel die folgenden Komponenten.
Dateneingabe
Die Plattform sammelt nahtlos Informationen aus verschiedenen Quellen, wie CRM-Systemen, E-Commerce-Plattformen, Webanalyse-Tools und Social-Media-Kanälen.
Die Daten können in Echtzeit gestreamt oder in Stapeln aufgenommen werden, je nach den Möglichkeiten der Plattform. Echtzeitdaten werden kontinuierlich eingegeben und verarbeitet, während Batch-Daten in regelmäßigen Abständen in großen Mengen hochgeladen werden können.
Datenintegration
Sobald eine Plattform Daten aufgenommen hat, ist es wichtig, sie zu vereinheitlichen und sinnvoll zu nutzen. Um die Daten zu verarbeiten, bereinigt die Plattform sie von allen Anomalien, entfernt redundante Informationen und führt zusammengehörige Datensätze zusammen.
Dieser Schritt wird durch robuste Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) und Extraktions-, Lade- und Transformationsprozesse (ELT) erleichtert. Diese konvertieren die vielfältigen Daten in ein standardisiertes Format und erstellen kohärente Kundenprofile. Es werden verschiedene Mechanismen verwendet, damit das System die Kunden identifizieren kann, ohne vertrauliche Informationen an Unbefugte weiterzugeben.
Datenspeicher
Die Daten werden während des gesamten Integrationsprozesses sicher gespeichert. Lösungen für die Verwaltung von Kundendaten verwenden in der Regel fortschrittliche Data Warehouses oder Data Lakes, um die Informationen zu speichern. Ein Data Warehouse kann die Daten für die Marketinganalyse bereitstellen. Im Vergleich dazu kann ein Data Lake die Daten im Rohformat speichern, damit nachgelagerte Tools sie analysieren und zu einem späteren Zeitpunkt verwenden können.
Speicherlösungen sind so konzipiert, dass sie sowohl skalierbar als auch effizient sind. Sie tragen dazu bei, einen schnellen und sicheren Datenzugriff zu gewährleisten.
Datensegmentierung
Bei der Datensegmentierung wird ein riesiger Pool von Kundendaten anhand bestimmter Kriterien in kleinere, besser überschaubare Gruppen aufgeteilt.
Im einfachsten Fall beinhaltet die Datensegmentierung in einem CDP die Kategorisierung von Kunden auf der Grundlage vorher festgelegter Kriterien wie diesen:
- Demografische Informationen — wie Alter, Geschlecht, Standort und Beruf
- Verhaltensdaten — wie Kaufhistorie, Webseitenbesuche und Produktinteraktionen
- Psychographische Informationen — wie Lebensstil, Werte und Interessen
- Transaktionsdaten — wie Kaufgewohnheiten, Häufigkeit von Käufen und durchschnittlicher Bestellwert
Mit der jüngsten technologischen Entwicklung können Sie jedoch künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) für die Segmentierung der Zielgruppe nutzen. Kundenkategorien werden basierend auf Kundenaktivitäten in Echtzeit prognostiziert und angepasst.
Datenverbrauch
Ein CDP verwendet Datenverbrauchskomponenten, und Sie können die von anderen Komponenten gesammelten Daten für Geschäftszwecke verwenden. Mit anderen Worten: Ein CDP hilft Ihnen, die gewonnenen Erkenntnisse umzusetzen. Diese Erkenntnisse können Ihnen helfen, eine neue Marketingkampagne zu entwickeln, eine Verkaufsstrategie anzupassen oder die Kundenerfahrung auf einer digitalen Plattform zu verbessern.
Verbrauchstechnologien können in die CDP-Architektur integriert werden, oder Sie können sie in externe Marketingautomatisierungssysteme integrieren.
Wie verhält sich eine Kundendatenplattform im Vergleich zu anderen Marketingtechnologien?
Eine Kundendatenplattform funktioniert am besten in Verbindung mit anderen Marketingtechnologien. Im Folgenden erläutern wir, wie einige dieser Technologien zusammenwirken.
CDP vs. CRM
Customer-Relationship-Management (CRM)-Systeme verwalten die Interaktionen des Unternehmens mit aktuellen und potenziellen Kunden. Sie konzentrieren sich in erster Linie auf den Verkauf, den Service und den Aufbau von Beziehungen.
Traditionell konzentrierten sich CRM-Systeme auf die manuelle Segmentierung und Nutzung mit begrenztem Zugang zu verschiedenen Datenquellen. Herkömmliche CRMs sind eine Eingangsquelle für ein CDP mit einem viel breiteren Anwendungsbereich. In letzter Zeit haben große CRM-Plattformen einen CDP-Ansatz gewählt, wodurch die Grenzen zwischen CRM und CDP schnell verschwimmen.
CDP vs. DMP
Eine Datenverwaltungsplattform (DMP) sammelt Daten von Dritten aus externen Quellen, z. B. Cookies, Online-Verhalten und digitale Anzeigen. Häufig werden Daten anonymisiert, um Zielgruppensegmente zu erstellen. Sie speichern Daten für einen kurzen Zeitraum, in der Regel 30 bis 90 Tage, da Cookies von Drittanbietern vergänglich sind und die Absicht besteht, das aktuelle Verhalten zu erfassen.
DMPs sind Werbetools, mit denen Anzeigen für Neukunden mit unbekannten demografischen Informationen optimaler geschaltet werden können. Im Vergleich dazu sind CDPs Marketinginstrumente zur Verbesserung der Interaktion mit bekannten Kunden. DMP-Daten geben Ihnen einen tieferen Einblick in Ihre breiteren Zielgruppencharakteristika, die die CDP-Segmentierung unterstützen können.
Wie kann AWS die Anforderungen Ihrer Kundendatenplattform unterstützen?
Mit Customer 360-Lösungen in Amazon Web Services (AWS) können Sie die Bereitstellung einer Kundendatenplattform beschleunigen.
Wählen Sie aus AWS-Services, führenden Partneranwendungen und schlüsselfertigen professionellen Serviceangeboten, mit denen Sie eine einheitliche Sicht auf Ihre Kunden erstellen können. Sie können zum Beispiel Folgendes verwenden:
- Amazon AppFlow zur Automatisierung des bidirektionalen Kundendatenflusses zwischen Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen und Ihrer CDP mit nur wenigen Klicks
- AWS Data Exchange zum Auffinden und Zugreifen auf Kundendatensätze von Drittanbietern in der Cloud und zur Erhöhung der Wertschöpfungsgeschwindigkeit
- Amazon Personalize zur schnellen Erstellung und Bereitstellung von kuratierten Empfehlungen und intelligenter Benutzersegmentierung in großem Umfang mithilfe von Machine Learning
- Amazon Pinpoint für die kanal-, segment- und kampagnenübergreifende Kundenkommunikation in großem Umfang
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