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Kundendatenplattform (CDP): Vorteile, Typen, Anforderungen

Eine Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) ist ein zentrales System, das Kundendaten aus verschiedenen Quellen und Berührungspunkten sammelt, vereinheitlicht und organisiert, um eine einzige, umfassende Sicht auf alle Kund:innen zu schaffen. Marketingexpert:innen können Zielgruppen auf der Grundlage von Echtzeitverhalten und -attributen segmentieren und diese Segmente kanalübergreifend aktivieren, um personalisierte, datengestützte Marketingerfahrungen zu liefern.

  • Übersicht
  • Herkömmliche CDPs im Vergleich zu modularen CDPs
  • Welche Vorteile bringt eine CDP?
  • 4 Typen von Kundendaten
  • Anforderungen an die CDP
  • Ressourcen

Übersicht

Eine Kundendatenplattform (CDP) sammelt und organisiert Kundendaten, die aus verschiedenen Quellen stammen und über unterschiedliche Berührungspunkte hinweg gewonnen werden, und optimiert so die Effektivität des Marketings. CDPs sammeln und organisieren Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, darunter CRM-Systeme (Customer Relationship Management), Transaktionssysteme, digitale Kanäle und Datenverwaltungsplattformen, um einheitliche Kundenprofile zusammenzustellen.

Der Hauptzweck von CDPs besteht darin, bekannte und anonyme Zielgruppen in verschiedenen Marketing-Kanälen zu aktivieren. CDPs lassen sich mit Marketingsystemen wie E-Mail, E-Commerce und digitaler Werbung integrieren, um eigene Daten, Daten von Partnern sowie von Drittanbietern für personalisierte Kundenerlebnisse zu nutzen.

Herkömmliche CDPs im Vergleich zu modularen CDPs

Herkömmliche CDPs sind als All-in-One-Lösungen entstanden, die Kundendaten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Plattform zusammenführen. Diese Systeme übernehmen üblicherweise die Datenerfassung, Identitätsauflösung, Speicherung, Segmentierung und Aktivierung innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur. Sie bieten häufig Standard-Konnektoren für gängige Marketing-Tools sowie eine anwenderfreundliche Oberfläche, mit der Marketingexpert:innen Zielgruppen erstellen und Kampagnen orchestrieren können. Herkömmliche CDPs haben zwar einen umfassenden Funktionsumfang, führen aber manchmal zu einer Anbieterbindung, da Unternehmen von den spezifischen Funktionalitäten und Datenmodellen der Plattform abhängig werden. Darüber hinaus könnte der „One-Size-Fits-All“-Ansatz Funktionen enthalten, die eine Organisation nicht benötigt, was potenziell die Kosten und die Komplexität erhöht.

Im Gegensatz dazu verfolgen modulare CDPs einen flexiblen Ansatz, der auf einem Baukastenprinzip basiert. Anstelle einer einzelnen, gebündelten Plattform können Unternehmen mit einer modularen CDP erstklassige Tools für jede Schicht des Customer Data Stack auswählen und integrieren. Dazu gehört häufig auch die Nutzung der vorhandenen Data-Warehouse-Infrastruktur für die Speicherung und Identitätsauflösung sowie die Anbindung spezialisierter Tools für die Erfassung, Transformation und Aktivierung von Daten. Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal ist die Betonung der Interoperabilität und die Möglichkeit, die CDP-Architektur auf spezifische Geschäftsanforderungen und vorhandene Technologieinvestitionen zuzuschneiden.  

Zu den Vorteilen einer modularen CDP gehören eine umfassendere Kontrolle über die Daten, eine geringere Bindung an einen bestimmten Anbieter und die Möglichkeit, Tools zu wählen, die genau auf die Anforderungen der Organisation zugeschnitten sind.  Dieser Ansatz kann auch zu Kosteneinsparungen führen, da Sie nicht für unnötige Funktionen bezahlen müssen. Letztendlich hängt die Entscheidung zwischen einer herkömmlichen und einer modularen CDP von den spezifischen Bedürfnissen, den technischen Möglichkeiten und der langfristigen Datenstrategie einer Organisation ab.

Welche Vorteile bringt eine CDP?

CDPs steigern den Marketing-ROI, indem sie individuelle Kundenprofile zusammenführen, Attribute mit Identitäten verknüpfen und die Freigabe von Profilen für personalisierte E-Mail-Kampagnen, digitale Anzeigen und andere Kanäle ermöglichen. Konkret bieten CDPs:
 

  • Eigene Daten: CDPs erfassen Daten direkt von Kund:innen, Website-Besucher:innen, Social-Media-Follower:innen und E-Mail-Empfänger:innen. Da die Daten über Tracking-Systeme eingehen, können Sie sicher sein, dass die Informationen genauer und für die Kundenprofile relevanter sind. 
  • Kundenprofile: CDPs erstellen Kundenprofile, die Ihnen helfen, einzelne Kund:innen zu verstehen. Sie liefern sowohl spezifische Informationen als auch allgemeine Trends, die aus Analytics abgeleitet werden.
  • Koordiniertes Marketing: CDPs vereinheitlichen Ihre Marketingmaßnahmen durch zuverlässige und konsolidierte Daten. Zudem sammeln und organisieren sie neue Daten für neue und verbesserte Kampagnen.

Vier Typen von Kundendaten

Kund:innen interagieren online und offline mit Ihrem Unternehmen – über Ihre Websites, Marketing-E-Mails, E-Commerce-Portale und Ladengeschäfte. Das Erfassen von Informationen über diese Interaktionen ist der erste Schritt, um das Kundenerlebnis zu verstehen und zu verbessern. CDPs arbeiten u. a. mit den folgenden Datentypen:

1. Identitätsdaten: Identitätsdaten sind die Grundlage für das Kundenprofil in einer CDP. Mithilfe dieses Datentyps können Sie alle Kund:innen identifizieren. Dazu gehören Name, demografische Daten (Alter und Geschlecht), Standort, Kontaktinformationen, Social-Media-Profil, berufliche Informationen und Kontoinformationen. 

2. Deskriptive Daten: Deskriptive Daten sind eine Erweiterung der Identitätsdaten aus einem Kundenprofil, um Ihnen ein vollständigeres Bild zu vermitteln. Die Kategorien der deskriptiven Daten hängen von Ihrem Unternehmen ab und können Informationen zur Karriere (z. B. Einkommen), zum Lebensstil (z. B., ob sie ein Fahrzeug besitzen oder Haustiere haben), zur Familie sowie zu Hobbys und Interessen umfassen.

3. Daten zur digitalen Kundenerfahrung: Mit Daten, die während der digitalen Kundenerfahrung aufgezeichnet werden, wie z. B. Verhaltensdaten, können Sie nachvollziehen, wie sich die Kund:innen mit Ihrer Marke auseinandersetzen, sei es durch bestimmte Aktionen, Reaktionen oder Transaktionen. Dazu zählen:

  • Transaktionsdaten, mit denen Sie die Kaufhistorie Ihrer Kund:innen verstehen können

  • Website-Verkehr, damit Sie verstehen, wie Ihre Kund:innen mit Ihrer Website interagieren 

  • Reaktionen auf Marketing-E-Mails wie Öffnung von E-Mails, Klicks auf Links und Abmeldungen

  • Aktivitäten in sozialen Medien, einschließlich Informationen darüber, wie Kund:innen Ihre sozialen Kanäle wie Facebook und X nutzen 

  • Interaktionen mit dem Kundensupport für Informationen darüber, was Kund:innen über Ihre Produkte und Dienstleistungen denken und fühlen

4. Qualitative Daten: Qualitative Daten liefern Kontext für Kundenprofile und umfassen die Beweggründe, Meinungen und Einstellungen Ihrer Kund:innen zu Ihrer Marke. Dazu können Antworten auf Fragen gehören wie: „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“ und „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie uns Freund:innen oder Kolleg:innen weiterempfehlen?“.

Anforderungen an die CDP

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Anforderungen an eine CDP, die sowohl funktionale als auch technische Aspekte umfassen:

Zentrale Fähigkeiten

  • Datenerfassung aus verschiedenen Quellen: Die CDP muss in der Lage sein, Daten aus einem breiten Spektrum von Online- und Offline-Quellen zu sammeln. Dazu gehören CRM-Systeme, Marketing-Automatisierungsplattformen, E-Mail-Dienstleister, Website-Analytik, mobile Apps, soziale Medien, POS-Systeme, Kundenservice-Plattformen, Data Warehouses und mehr. Sie sollte verschiedene Datenformate verarbeiten können (strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert).

  • Datenkonsolidierung und Identitätsauflösung: Eine grundlegende Anforderung ist die Fähigkeit, Kundendaten aus diesen unterschiedlichen Quellen zu vereinheitlichen, um eine einzige, umfassende Sicht auf jede:n einzelne:n Kund:in zu erhalten. Dazu gehört die Auflösung von Identitäten über verschiedene Berührungspunkte und Geräte hinweg, wobei verschiedene Identifikatoren (E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Geräte-IDs usw.) mit einem einzigen Kundenprofil verknüpft werden.

  • Speicherung und Verarbeitung von Daten: Die CDP benötigt eine robuste und skalierbare Infrastruktur, um große Mengen an Kundendaten sicher und effizient zu speichern. Sie sollte Daten im Batch-Verfahren und idealerweise in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit verarbeiten können, um zeitnahe Aktionen zu ermöglichen.

  • Data Governance und Einhaltung von Datenschutzrichtlinien: Starke Data-Governance-Funktionen sind unverzichtbar, einschließlich des Datenqualitätsmanagements, der Verfolgung der Datenherkunft (Data Lineage) und der Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und CCPA. Dazu gehören die Verwaltung von Einwilligungen und die Möglichkeit, den Datenzugriff und die Datennutzung zu verwalten.

  • Transformation und Modellierung von Daten: Die CDP sollte Datenbereinigung, -standardisierung und -transformation sowie die Erstellung flexibler Datenmodelle ermöglichen, die sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen lassen.

Segmentierung und Verwaltung von Zielgruppen

  • Fortschrittliche Segmentierungsfunktionen: Marketingexpert:innen müssen anhand einer Vielzahl von Attributen, einschließlich demografischer, verhaltensbezogener, transaktionsbezogener und psychografischer Daten, detaillierte Zielgruppensegmente erstellen können. Die Segmentierungstools sollten benutzerfreundlich sein und eine dynamische Segmentierung ermöglichen, die aktualisiert wird, sobald neue Daten verfügbar sind.

  • Aufbau und Verwaltung von Zielgruppen: Die Plattform sollte Tools bereitstellen, mit denen Sie diese Zielgruppensegmente für die Aktivierung über verschiedene Marketing-Kanäle mühelos erstellen, speichern und verwalten können.

Aktivierung und Integration

  • Nahtlose Integration in das Marketing-Ökosystem: Eine wichtige Voraussetzung ist die Integrationsfähigkeit mit verschiedenen Marketing- und Werbeplattformen zur Aktivierung der Zielgruppe. Dazu gehören CRM, E-Mail-Marketing, Werbeplattformen (z. B. Google Ads, Social Media Ads), Personalisierungs-Engines und Analytik-Tools.

  • Datenaktivierung in Echtzeit (im Idealfall): Die Fähigkeit, Zielgruppen zu aktivieren und personalisierte Erlebnisse basierend auf dem Echtzeit-Kundenverhalten auszulösen, wird immer wichtiger.

  • API und Konnektoren: Robuste APIs und vorkonfigurierte Konnektoren sind für den nahtlosen Datenfluss zwischen dem CDP und anderen Systemen unerlässlich.

Intelligenz und Erkenntnisse

  • Analytics und Reporting: Die CDP sollte Analytics- und Reporting-Funktionen umfassen, damit Sie die Eigenschaften der Zielgruppe, die Performance der Kampagnen und das Kundenverhalten verstehen.

  • Maschinelles Lernen und KI-Funktionen (erwünscht): CDPs setzen zunehmend KI und maschinelles Lernen ein, um erweiterte Erkenntnisse, prädiktive Analytik (z. B. Churn-Prognose, Kaufwahrscheinlichkeit) und personalisierte Empfehlungen zu liefern.

Anwenderfreundlichkeit und Verwaltung

  • Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Plattform sollte über eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche verfügen, die Marketingexpert:innen und anderen geschäftlichen Benutzer:innen einen einfachen Zugriff auf die Daten und deren Nutzung erleichtert, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich sind.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Robuste Sicherheitsfunktionen müssen eine rollenbasierte Zugriffskontrolle beinhalten, damit die Benutzer:innen nur auf die Daten und Funktionen zugreifen können, die für ihre Rolle relevant sind.
  • Skalierbarkeit und Performance: Die CDP muss in der Lage sein, wachsende Datenmengen und Benutzeranforderungen ohne Performance-Einbußen zu bewältigen.