Read time: ca. 12 min

Funktionen und Vorteile einer Customer Data Platform

Srishti Srivastava, Senior Digital Marketing Manager

In der digitalen Welt von heute ist es für Unternehmen alles andere als simpel an eine adäquate Menge Kundendaten zu gelangen. Bevor wir ein neues Produkt kaufen, informieren wir uns auf diversen Webseiten und auf Social Media. Das tun wir nicht nur an unserem Laptop, sondern auch am Handy oder Tablet. Wir lesen Kundenrezensionen, gehen in Geschäfte vor Ort, oder, oder, oder. 

Wir agieren device- und kanalübergreifender als je zuvor. Das macht die Customer Journey komplex. Um unsere Kunden besser zu verstehen und gezielt von Marketingaktivitäten Gebrauch zu machen, ist ein tiefes Kundenverständnis wichtig.

Eine Customer Data Platform (CDP) widmet sich dieser Herausforderung. Sie zieht sich Echtzeit-Informationen aus verschiedenen Datensilos. Damit schließt sie die Lücken, wo andere Systeme an ihre Grenzen stoßen.


Die wichtigsten Merkmale einer Customer Data Platform

Eine CDP zeichnet sich durch eine einfache Benutzeroberfläche aus, da sie hauptsächlich vom Marketing (und nicht von der IT) genutzt wird. Sämtliche Kundendaten, auf die ein Unternehmen Zugriff hat, werden dank automatisierter Prozesse zusammengeführt und verarbeitet. Die Folge ist eine 360-Grad-Ansicht auf die Kunden. 

Eine CDP wird in bestehende Systeme integriert und ergänzt die vorhandenen Unternehmenstools. Eines ihrer primären Ziele sind individuelle Marketingaktivitäten für ein gesteigertes Kundenengagement und einen erhöhten Return-On-Investment (ROI).

 

Aufbau und Funktionen einer Customer Data Platform

Grundlage einer CDP ist eine ausgeprägte Datenbank. Diese Daten setzen sich u.a. aus den folgenden Bereichen zusammen:

  • Persönliche und demografische Daten: Informationen über Alter, Geschlecht, Familienstand, Einkommen, Bildung etc. werden analysiert und abgespeichert.
  • Onsite Verhalten: Wie ist die Verweildauer der Person auf bestimmten Websites? Für welche Themen interessiert sie sich? Um Fragen dieser Art zu beantworten, wird das jeweilige Agieren im Internet untersucht. 
  • Engagement Daten: Wie interagiert die Person auf diversen Websites? Engagement Daten beschreiben den Interaktions-Umfang, den die entsprechende Person durchschnittlich betreibt. Es können beispielsweise verfasste Produkt-Rezensionen sein, oder das Teilen und ,,Liken‘‘ von Beiträgen auf Social Media. 
  • Transaktionsdaten: Informationen über ausgeführte Transaktionen werden hier gesammelt. Es kann sich um Käufe, Beschwerden, Retouren etc. handeln. Eigenschaften von Transaktionen, setzen sich u.a. aus Wert, Warengruppe, Zeit der Transaktion oder Anzahl der Transaktionsgüter zusammen.
  • Mobile- und Devices Daten: In der Einleitung haben wir es bereits angemerkt – heutzutage nutzen Personen diverse mobile Endgeräte. Um eine lückenlose Datenanalyse durchzuführen, muss eine kanalübergreifende Sammlung her.

Customer_Data_Plattform@2x

Eigene Darstellung vom Aufbau einer CDP

 

Die kanalübergreifend gesammelten Daten werden in die CDP integriert. Smart ID und Tracking ermöglichen individuelle Nutzerprofile. Diese Profile erhalten jegliche, soeben genannte Informationen sowie eigene ID-Nummern, die ein schnelles Zuordnen erlauben. 

Die Datensets werden nach bestimmten Kriterien segmentiert, damit marketing- und vertriebsrelevante Entscheidungen getroffen werden. Im weiteren Verlauf findet das Versenden von Inhalten zu den festgelegten Segmenten statt. 

Nachdem Entscheidungen bzw. Ziele festgelegt sind, findet die Orchestrierung statt. Darunter versteht man die automatisierte Konfiguration und Verwaltung der Daten, die dank Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) möglich sind. Ziel ist es, eine ideale Customer Journey zu schaffen, die Kunden an allen Touchpoints individuell anspricht. Abhängig davon werden die Kanäle sowie Kommunikationsarten gewählt. 

 

Individuelle Customer Journeys für digitale Erlebnisse

Heutzutage ist es für Verbraucher:innen selbstverständlich, dass ihre Bedürfnisse erkannt werden. Mehr noch: Sie erwarten, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse erkennen, bevor sie es selbst tun. Vor wenigen Jahren gaben personalisierte Inhalte manchen von uns ein mulmiges Gefühl. Heute ist es Grundvoraussetzung geworden, um auf dem E-Commerce-Markt kompetitiv zu bleiben. Die Grafik zeigt wie rasant die Umsätze im Online-Handel gestiegen sind. Demnach ist es für Unternehmen wichtig, Maßnahmen für die Beschaffung von Kundendaten zu ergreifen. 

Statistik_CDP

Eigene Darstellung vom Wachstum im E-Commerce. Quelle

 

Vorteile einer Customer Data Platform

360-Grad-Ansicht auf Kunden

Eine Studie aus dem Jahr 2021 ergab, dass 88 % der Befragten die umfassende Sicht auf Kunden als größten Vorteil einer CDP ansehen. Die Ansicht ermöglicht eine aufschlussreiche Datenanalyse sowie die Identifizierung der Customer Journey Touchpoints, Transaktionen, Verhaltensweisen etc. Dies schafft detaillierte Nutzerprofile und ermöglicht passgenaue Marketingmaßnahmen. Zudem können Vorhersagen über Kundenverhalten antizipiert werden.

 

Professionelles Kundendaten-Management

Professionelles Kundendaten-Management ist essenziell für jegliche Marketing- und Vertriebsaktivitäten. Darunter versteht man den Prozess der Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten. Durch KI-basierte Automatisierungen vereinfachen CDPs diesen Prozess. Die zentrale Datensammlung aus unterschiedlichsten On- und Offline-Quellen sorgt für eine quantitative sowie qualitative Steigerung von Kundendaten. Im Februar 2022 fand eine Studie von Treasure Data heraus, dass 74 % der Befragten in ihrer hohen Datenqualität dank CDP einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz sehen.

 

Kampagnenoptimierung

Wie im vorherigen Punkt angemerkt, ermöglicht eine CDP passgenaue Marketingmaßnahmen. Mit anderen Worten: Kampagnen können zielführender geplant werden. Das Analysieren von Performances aus verschiedenen Quellen befähigt Marketer zum zeitnahen Reagieren. Langfristig profitieren Unternehmen von einer CDP bei ihrer Kampagnenplanung, da aus den unterschiedlichen Daten und Quellen Optimierungspotenziale erfasst werden.

 

Gesteigerter ROI

Betrachtet man die Funktionen einer CDP und deren Vorteile wird schnell klar, dass sie zu einem gesteigerten ROI beiträgt. Beispielsweise durch effiziente Marketingmaßnahmen mit wenig Streuverlust, Zeitersparnis der Mitarbeitenden dank automatisierter Prozesse oder durch höhere Kundenzufriedenheit, da sie bedürfnisgerechte Angebote erhalten. Eine Studie von 2030 Today hat ergeben, dass 53 % der Befragten durch die Implementierung einer CDP Kosten eingespart haben. 64 % der Befragten einer Studie von Treasure Data gaben an, dass eine CDP für mehr Effizienz sorgt. Die Studie fand ebenfalls heraus, dass 57 % einen Unternehmenswachstum feststellen konnten.

 

Erfolgskennzahlen einer Customer Data Platform

CDP_Impact

Eigene Darstellung vom Einfluss einer CDP auf Erfolgskennzahlen. Quelle

Die Grafik veranschaulicht die (teils signifikanten) Verbesserungen durch eine CDP. Die signifikantesten Ergebnisse sind in den Bereichen E-Commerce und ROI zu erkennen. Das Engagement von Kunden wird laut der Studie ebenfalls gesteigert. Es wird deutlich, dass Cross-Selling (kanalübergreifendes Verkaufen) sowie Up-Selling (das Verkaufen von höherwertigen Produkten)  von CDPs profitieren. Kosten, wie z.B. Cost-per-action werden dank CDPs reduziert. Auffällig ist, dass viele Kennzahlen auf gesteigerte Kundenzufriedenheit deuten. Erhöhte Kundengewinnung, ein längerer Customer Lifetime Value sowie erhöhte Customer Loyalty dienen als Beispiel.

 

Customer Data Platform vs. Customer Relationship Management (CRM) System

CRM-Systeme sammeln ebenfalls Kundendaten, jedoch beziehen sie diese (teils manuell) aus unterschiedlichen Datenquellen. Dies erschwert eine allumfassende Datenanalyse und entschleunigt Prozesse. CRM wird primär im Vertrieb genutzt, weshalb eine Kundendatenbank mit grundlegenden Profildaten oft ausreicht. CDPs hingegen sind primär für Marketer konzipiert. Sie geben die bereits erwähnte 360-Grad-Ansicht auf Kunden, mit dem Ziel optimierte Marketing-Kampagnen zu ermöglichen. 

Die Top-Zwei Unterschiede

  • CRMs werden in Kombination von manueller und automatisierter Datensammlung angereichert. CDPs sammeln ihre Daten automatisch aus den verschiedensten Datenquellen.
  • CRMs dienen in erster Linie zur Interaktion mit einzelnen Kunden, wohingegen CDPs eine konsistente und personalisierte Kundenansprache in einem großen Ausmaß pflegen. 

Die Integration einer Customer Data Platform in ein CRM-System

Eine CDP kann in eine existierende CRM-Landschaft integriert werden und Kundenbindungen optimieren. Kundenprofile können dank CDP detaillierter angereichert werden, einzelne Anwendungsfälle lassen sich besser managen. 

Ein Beispiel: Ein Kunde ist über ein Produkt verärgert und reicht eine Beschwerde ein. Diese kann im CRM-System markiert werden. Gleichzeitig läuft eine CDP-basierte Marketing-Kampagne für ein Kundensegment, indem die betroffene Person ist. Durch die Markierung im CRM-System wird die Kampagne bei dem Kunden pausiert. Sobald das Problem behoben und die Markierung entfernt wurde, wird die Kampagne fortgesetzt.

 

Customer Data Platform versus Data Management Platform (DMP)

DMPs sind, genauso wie CDPs, primär für Marketer konzipiert. Der Unterschied ist, dass CDPs auf Kundenbindung ausgerichtet sind, wohingegen DMPs Kundenakquise durch Ad-Targeting und Cookie-Tracking fokussieren. 

Die Top-Zwei Unterschiede

  • DMPs segmentieren Kundendaten auf Basis des Surfverhaltens. Diese werden mit einer Demand-Side-Plattform (DSP) synchronisiert; maßgeschneiderte Anzeigen sind das Ziel. CDPs sammeln Daten aus unterschiedlichen Quellen und segmentieren Kunden durch verschiedenste Merkmale (demografische Daten, Kaufhistorie, Klickraten usw.). 
  • Im Gegensatz zum DMP integrieren CDP kanalbergreifende Engagement-Lösungen.

Die Integration einer CDP in eine DMP

Die beiden Plattformen können ebenfalls miteinander integriert werden: Durch den sogenannten Cookie-Matching-Prozess können unbekannte Nutzer identifiziert werden. Der Mehrwert daraus? Eine optimierte Funnel-Analyse bei Conversions, da die Upper-Funnel-Daten einer DMP durch die Lower-Funnel-Daten einer CDP angereichert werden. Somit können, je nach Funnel-Ebene, passgenaue Marketingaktivitäten ausgelöst werden.

 

Exkursion: Conversion-Funnel

Der Conversion-Funnel ist Bestandteil der Marketinganalyse und beschreibt die Umwandlung eines Kontaktes hin zu einem Kunden. Die Personenanzahl vom ersten Markenkontakt über Interessenbildung bis hin zum Kauf nimmt in der Regel ab. Dadurch ergibt sich die Trichter-Form. 

Der obere Teil des Conversion-Funnels wird als Upper-Funnel bezeichnet. Dieser stellt den personenstarken Teil des Prozesses dar, in dem vor allem das Markenbewusstsein eine Rolle spielt. 

Der untere Teil des Conversion-Funnels wird als Lower Funnel bezeichnet. Dies ist der Bereich kurz vor und während der tatsächlichen Conversion. Die Zahl der Kontakte ist geringer als im Upper-Funnel. Dafür ist das Interesse - und damit die Verkaufschance - deutlich höher.

 

CDP_Funnel

 Eigene Darstellung eines Conversion-Funnels. Quelle

Customer Data Platform vs. Data Warehouse

Ähnlich wie beim Data Warehouse werden große Datenmengen in einem bestehenden System gesammelt. Ein gemeinsames Ziel ist die Weiterverarbeitung von Daten, um daraus verkaufsfördernde Maßnahmen zu ergreifen. Jedoch gibt es elementare Unterschiede, die eine Abgrenzung der Systeme verdeutlichen. Eine CDP erfordert keine IT-Kenntnisse und kann dementsprechend direkt von der Marketingabteilung eingesetzt werden. Ein Data Warehouse setzt einen Data Engineer voraus. 

Die Top-Zwei Unterschiede

  • Ein Data Warehouse betrachtet Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt. CDPs liefern beständig Daten in Echtzeit. 
  • Die gesammelten Daten im Data Warehouse werden insgesamt betrachtet und helfen bei betriebswirtschaftlichen Entscheidungen. Der Fokus einer CDP liegt auf der Konzipierung einzelner Identitäten, um maßgeschneiderte Marketingaktivitäten zu generieren.

Die Integration einer CDP in ein Data Warehouse

Eine Integration der beiden Systeme ist sinnvoll, da ein Data Warehouse als weitere Quelle dient, aus der wichtige Informationen entnommen werden können. Diese tragen zu einem besseren Kundenverständnis bei und unterstützen den Entstehungsprozess einzelner Identitäten.

 

Fazit

Die Implementierung einer CDP kann vorteilhaft für Unternehmen sein. Das mühselige Datensammeln aus verschiedenen Quellen ist nicht mehr zeitgemäß und sorgt für ineffiziente Prozesse. Durch das Zentrieren von Kundendaten können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil generieren. Zugeschnittene Marketingmaßnahmen dienen da als Paradebeispiel. Die Studie von Treasure Data hat gezeigt, dass Unternehmen dadurch eine höhere Kundenzufriedenheit genießen.

Die meisten Unternehmen arbeiten bereits mit CRM-Systemen, DMP oder Data Warehouses. Die Integration einer CDP in bestehende Systeme kann dein Unternehmen auf die nächste digitale Stufe bringen!  

Du möchtest mehr über den Bereich Customer Data Platform erfahren? Zum Beispiel welche Technologien es gibt? Oder ob sich das Arbeiten mit einer CDP überhaupt für dein Unternehmen lohnt? 

Die Expert:innen der Full Service Digitalagentur SUNZINET beraten dich gerne!