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Die Säulen einer neuen Infra­struktur: Kunden­ge­trie­benes Marke­ting und die Rolle von Customer Data Platforms

Dieser Artikel ist Teil unserer Serie Kunden­ge­trie­benes Marketing.

  1. Data-driven Marke­ting vor dem Aus: Nun kommt das kunden­ge­trie­bene Marketing!
  2. Kunden­seg­men­tie­rung neu denken
  3. Customer Data Platforms als Säulen einer neuen Infra­struktur (dieser Artikel)
  4. Neue KPIs im kunden­ge­trie­benen Marketing
  5. Die Rolle des Daten­schutzes im kunden­ge­trie­benen Marketing

Kunden­ge­trie­benes Marke­ting löst daten­ge­trie­benes Marke­ting ab, denn als Folge der Cookie-Apoka­lypse steht nun statt der 3rd-Party-Daten endlich der Kunde im Fokus. Marke­ting folgt jetzt einer neuen Maxime: Orches­trie­rung statt Automation.

Mit solch einem Richtungs­wechsel gehen auch Verän­de­rungen in den techni­schen Grund­vor­aus­set­zungen einher. Bislang wurde eine Daten­in­fra­struktur zur Umset­zung einer kunden­ge­trie­benen Useran­sprache oppor­tu­nis­tisch und nicht abgestimmt aufge­setzt. Nicht selten waren je nach Verant­wort­lich­keiten in Unter­nehmen oft mehrere Techno­lo­gien mit überlap­penden Funktio­na­li­täten im Einsatz. In der Konse­quenz zeigten sich Tool-Landschaften oft als fragmen­tiert. Eine solches Szenario verur­sacht nicht nur Zusatz­kosten, sondern verfehlt auch das Ziel der Ko-Orches­trie­rung aller Kanäle, um eine gelun­gene User Experi­ence zu schaffen.

Es bedarf nun also einer Re-Evalua­tion der techni­schen Infra­struk­turen, um ein erfolg­rei­ches kunden­ge­trie­benes Marke­ting aufzu­setzen. Voraus­set­zung dafür ist die Defini­tion einer klaren Zielset­zung. Erst dann lässt sich der Bedarf ermit­teln und die Abgren­zung und Auswahl der techno­lo­gi­schen Partner vollziehen. Customer Data Platforms stellen einen Dreh- und Angel­punkt in der neuen Archi­tektur dar. Sie sind die Weiter­ent­wick­lung bestehender CRM-Lösungen und der Kern der zukünf­tigen Daten­in­fra­struktur. Um sie herum wird das Kunden­ver­ständnis aufgebaut.

CDP-Lösung: die Kernfunktionalitäten

Eine CDP-Lösung ermög­licht nicht nur ein zentrales Kunden­ma­nage­ment, sondern auch eine holis­ti­sche Kunden­an­sprache. Sie erfüllt folgende Funktionalitäten:

Daten-Aggre­ga­tion

In erster Linie ist eine CDP-Platt­form ein Aggre­gator, der die Daten­be­stände des Unter­neh­mens aus den unter­schied­li­chen Quellen (E‑Commerce, CRM, POS, Online, Offline) zusam­men­führt. Die Daten werden anschlie­ßend berei­nigt, norma­li­siert und unifi­ziert (Identity Resolu­tion Manage­ment). Das Ziel: daten­schutz­kon­forme Identi­täten zu erzeugen, die ein 360-Grad-Kunden­ver­ständnis ermög­li­chen. Das bestä­tigt Miki Müller, Managing Director DACH/EE bei Tealium: „Unserer Ansicht nach liegt der Wert einer CDP darin, eine nahtlose Kunden­er­fah­rung zu erschaffen, indem Kunden­daten aus allen verfüg­baren Quellen, auch über Geräte und Kanäle hinweg, verein­heit­licht und für andere Techno­lo­gien und das gesamte Unter­nehmen verfügbar gemacht werden. CDPs ermög­li­chen dadurch wirkungs­volles Marke­ting und perso­na­li­sierte sowie relevante Kundenerfahrungen.“

Daten-Prozes­sie­rung

Sind die Daten zusam­men­ge­führt und unifi­ziert, werden Logiken und Intel­li­genzen rund um die Kunden­pro­file geschaffen. Grund­le­gend ist dabei die Entwick­lung intel­li­genter Kunden­seg­mente unter Berück­sich­ti­gung folgender Datenbestände:

  • Website-Daten: Bewegungen des Users auf der Website (populäres Verfahren Recency – Frequency – Monetisation)
  • Daten­bank-Daten (Infor­ma­tion aus den Daten­banken des Unter­neh­mens (Trans­ak­ti­ons­his­torie, CLV)

Mit modernen CDP-Lösungen kann noch einen Schritt weiter gegangen und künftiges Verhalten der Kunden aus den getrackten Daten abgeleitet werden:

  • Predic­tions: Churn-Wahrschein­lich­keit, Retour-Wahrschein­lich­keit, Kauf-Wahrscheinlichkeit
  • Recom­men­da­tions: next best product, next best action

Daten-Aktivie­rung

Es ist jedoch nur die halbe Miete, Kunden­daten zentral zu sammeln und zu konso­li­dieren. Dies bestä­tigt auch Maxi Nelken­bre­cher, Senior Sales Consul­tant bei Cross­En­gage: Spannend wird es aus ihrer Sicht, wenn die Kunden­daten sinnvoll für eine kanal­über­grei­fende und perso­na­li­sierte Kunden­kom­mu­ni­ka­tion aktiviert werden können. Das ist jedoch nicht trivial. Deshalb stellen einige CDP-Anbieter Features bereit, um Marke­ting-Kanäle auf Basis der konso­li­dierten Daten zu orches­trieren. Dies umfasst zum Beispiel das automa­ti­sierte Ausspielen von Kampa­gnen durch event­ba­sierte Echtzeit-Trigger, die durch zuvor definiertes Kunden­ver­halten ausge­löst werden. Eine native Integra­tion der genutzten Best-of-Breed-Lösungen über APIs sorgt dabei für eine nahtlose User Experi­ence und ermög­licht eine effek­tive Personalisierung.

Im Aufbau einer effizi­enten Daten-Infra­struktur ist die Daten-Aktivie­rung somit der finale Schritt. Es geht um die Fähig­keit, die aufge­bauten Kunden­iden­ti­täten und die korre­spon­die­renden Logiken synchron oder asynchron den entspre­chenden Kanälen zur Verfü­gung zu stellen und damit eine indivi­dua­li­sierte Kunden­an­sprache zu ermög­li­chen. Eine holis­ti­sche User-Ansprache kann jedoch nur erzielt werden, wenn die CDP-Lösung eine gute Konnek­ti­vität zu Marke­ting­ka­nälen aufweist.

CDP, DMP … Ja was denn nun?

Durch den wachsenden Einsatz von Customer Data Platform-Lösungen kommt es immer wieder zu Irrita­tion, inwie­fern sich CDPs von den in den letzten Jahren sehr populär gewor­denen DMP-Lösungen (Data-Manage­ment-Platt­formen) unter­scheiden. Die wesent­li­chen Unter­schiede bringt Fritz Oleinek, Senior Director Marke­ting Techno­logy Consul­ting bei Netcentric, auf den Punkt. Die DMP wird haupt­säch­lich dem Usecase für die Verwal­tung von offsite (re-)targeted Ads zugewiesen und dient somit der CDP als Daten­quelle. Eine CDP muss zudem deutlich höher skalierbar sein und auch mit perso­nen­be­zo­genen Daten (PII) umgehen können – in der Regel sind DMPs limitiert auf Non-PII-data (Daten, mit denen man eine Person nicht identi­fi­zieren oder verfolgen kann). Darüber hinaus muss die DMP die Schnitt­stellen zu 3rd-Party-Affiliates bieten, sodass aktivierte Daten aus der CDP genutzt werden können, um die Ads auf den Affiliate-Netzwerken perso­na­li­siert ausspielen zu können. Die „Antwort“-Daten aus der DMP werden wiederum zurück an die CDP geleitet, sodass dort eine weitere Profil-Anrei­che­rung durch­ge­führt werden kann und der Daten­kreis­lauf geschlossen ist.

Grafik 3
Feature-Vergleich CDP versus DMP auf einen Blick

Die Unter­schiede zwischen DMPS und CDPs werden neben dem direkten Leistungs­ver­gleich auch entlang der Customer Journey deutlich.

Grafik 2
Unter­schiede zwischen DMPs und CDPs entlang der Customer Journey

Ausblick

Das Angebot an CDP-Lösungen nimmt konstant zu. Zum einen durch neue Anbieter, zum anderen durch wachsende Inves­ti­tionen. Das ursprüng­liche Offering der CDPs als Daten-Aggre­ga­toren weicht der neuen Rolle der Customer Intel­li­gence-Platt­formen. Der Einsatz von AI-Verfahren zu Identity Resolu­tion Manage­ment wie auch zur Entwick­lung von Prognosen und Empfeh­lungen sind die auszu­bau­enden Themen der kommenden Jahre. Kunden­an­sprache wird durch Echtzeit-Entschei­dungen hinsicht­lich „next best offer“ und „next best action immer relevanter und somit erfolg­rei­cher werden.

Der Original-Beitrag zum Thema ist zuerst erschienen in der OneToOne.

Für einen übergrei­fenden Einstieg ins Thema kunden­ge­trie­benes Marke­ting empfehlen wir unser White­paper Bye bye daten­ge­trie­benes Marke­ting: Es lebe das kunden­ge­trie­bene Marke­ting, das hier angefor­dert werden kann.