Die Top-5 Gründe für eine Customer Data Platform (CDP)

Es sind nur drei Buchstaben, die für eine Vielzahl an Möglichkeiten stehen, die Verarbeitung von Kundendaten zu vereinfachen: CDP. Eine Customer Data Platform (CDP) gestaltet sämtliche interne sowie externe Prozesse im Zusammenhang mit kundenspezifischen Daten einfacher, qualitativ hochwertiger und umfassender als bisherige Lösungen. Großunternehmen sowie mittelständischen Firmen können von der Einführung solcher Systeme erheblich profitieren, indem die Erfassung und Speicherung von Kundendaten erleichtert wird. Insbesondere im Bereich E-Commerce werden aufgrund mangelnder Datenerfassung und -analyse nach wie vor viele Potenziale liegengelassen. Dieser Artikel erklärt, was eine CDP kann, für wen sie geeignet ist und zeigt an fünf Punkten, welche Vorteile der Einsatz einer CDP für Unternehmen und Endkunden mit sich bringt.

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Was genau ist eine CDP?

Eine Customer Data Platform ist eine digitale Kundendatenplattform, die in der Lage ist, Nutzerdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zusammenzufassen. Mit einer CDP-Lösung lassen sich Interaktionen von Nutzern mit der eigenen Unternehmensseite, in einem sozialen Netzwerk oder mit deren Bestellverhalten in einem Online-Shop kombinieren. Das Ergebnis ist ein plattformübergreifendes individualisiertes Benutzerprofil. Mittels der Visitor-Stitching-Technologie wird garantiert, dass für Personen, die mehrere Geräte nutzen, nur ein Profil angelegt wird.

Diese Profile bieten die optimale Voraussetzung für eine gezielte Kundenansprache im E-Commerce. Jedem Kunden werden Inhalte auf Basis des Nutzungsverhaltens individuell und automatisiert ausgespielt. Feedbackschleifen werden passgenau generiert und die Ansprache aus gewonnenen Informationen optimiert. Einige CDP-Lösungen bieten bereits integrierte Marketingautomations-Module an, die mit Machine-Learning-Ansätzen eigenständig Marketing-Kampagnen aussteuern können.

Steigerung der Kundenbindung

Jede Person hat bestimmte Produkt- und Marken-Präferenzen. Oftmals ist dem Kunden nicht bewusst, welche Faktoren dafür sorgen, dass sie gewissen Unternehmen und Marken loyaler gegenüberstehen als anderen. Dabei sind Faktoren wie Qualität und Service oder der Preis ausschlaggebende Kaufargumente. In dem Entscheidungsprozess des Kunden profitieren vor allem Unternehmen und Marken, die wissen, wie ihre Kunden ticken: Wann möchte der Kunde über welchen Kanal wie angesprochen werden? Kann ich als Marke mit Rabatten punkten? Oder, wie hoch ist sein Budget?

Die Antwort auf solche Fragen liefert eine CDP: Diese ist in der Lage jede Interaktion des Kunden auszuwerten und unterstützt damit die Aussteuerung von Kundenbindungsmaßnahmen durch Personalisierung. Der individuellen Ausspielung von Marketing-Maßnahmen anhand von Kaufhäufigkeiten, Online-Nutzungszeiten, Produktkategorie-Vorlieben, genutzten Endgeräten oder des Customer Lifetime Value sind nahezu keine Grenzen gesetzt. Offline-Daten, wie Einkäufe in lokalen Geschäften, können zusätzlich eingespeist werden, um dem Kunden individuelle Angebote zu passenden Zeiten zu machen. Eine solche Personalisierung kann im E-Commerce-Umfeld so einerseits zur Kundenbindung beitragen und andererseits zu einem Anstieg der Umsätze führen.

Kundendaten vervollständigen

In digitalisierten Unternehmen werden zwangsläufig Daten aus verschiedenen Softwarelösungen und Tools generiert. Allerdings werden diese oft nur punktuell miteinander verknüpft oder unzureichend gepflegt und ausgewertet.

Eine CDP schließt diese Lücke, indem sie die Verknüpfung der Kundendaten-Verwaltung übernimmt. Im Kern ist sie ein zentraler Data Hub, der alle verfügbaren Daten einspielt, ausliest, vereinheitlicht und vollständig sowie fehlerbereinigt in Echtzeit wieder ausspielt. Bezogen auf E-Commerce werden erstellte Kundenprofile mit E-Mail-, Chat-, oder Social-Media-Anfragen verknüpft. So kann beispielsweise die Werbeausspielung für ein Produkt, das der Kunde bereits gekauft hat, vermieden werden. Das spart wertvolles Kampagnenbudget und sorgt dafür, dass sich der Kunde nicht von unrelevanter Werbung gestört fühlt.

DSGVO konforme Kundendaten-Verwaltung

Ein Verstoß gegen die EU-Datenschutzrichtlinie DSVGO kann ein Unternehmen teuer zu stehen kommen. Neben den drohenden Strafzahlungen wird ein unseriöser und unsachgemäßer Umgang mit Daten vom Kunden selbst verurteilt.

Customer Data Platforms können mit Daten umgehen, die verschiedene, sich regional unterscheidende, gesetzliche Voraussetzungen erfüllen müssen. Sobald Daten in eine CDP-Lösung einfließen, werden die jeweiligen Datenschutzrichtlinien bei der Verarbeitung und Speicherung automatisch umgesetzt. Hashing-Verfahren, Anonymisierung und Löschung von nicht relevanten Daten sind dabei zentrale Features. Ebenso können bestimmte Daten als vertraulich oder eingeschränkt nutzbar gekennzeichnet werden und so von bestimmten Prozessen ausgeschlossen werden. Persönliche Kundendaten, wie sensible Zahlungsinformationen, die Kaufhistorie oder Lieferadressen, die zwischen Shop-Plattform und Zahlungsanbietern ausgetauscht werden, sind ebenso geschützt wie Retourenquoten, Adressänderungen oder Inkasso-Angelegenheiten.

Firmenweite Datenstrategie

In fast jeder Abteilung eines Unternehmens findet sich ungenutztes Potenzial zur Nutzung von Daten sowie Prozesse, die nicht optimal aufeinander abgestimmt sind. Eine erfolgreiche CPD Einführung bringt Prozesse aus Marketing, Controlling, Data Analytics, HR, Vertrieb, Development, Customer Care und Logistik zusammen, um vorhandene Probleme zu beheben.

Die Corona-Pandemie hat darüber hinaus das Bewusstsein gestärkt, sich für den digitalen Vertriebsweg zu entscheiden. Experten gehen davon aus, dass auch mit der Öffnung der stationären Läden ein Großteil der Bevölkerung weiterhin online einkaufen wird. Der verstärkte Fokus auf den E-Commerce-Bereich sorgt für Datenzuwachs, der mittels CDP-Lösungen in eine bestehende Kundendaten-Landschaft integriert, angeglichen und ausgesteuert werden sollte.

Die Einführung einer Customer Data Platform Lösung im eigenen Unternehmen vereinfacht eine Vielzahl an Prozessen. Die meisten CDP-Lösungen bieten zum Beispiel vorgefertigte API-Konnektoren, die die individuelle Anbindung neuer Systeme in die bestehende Systemlandschaft unkompliziert gestaltet. Einige CDP-Anbieter haben bereits mehrere hundert Konnektoren, beispielsweise für soziale Netzwerke, entwickelt.

Langfristige ROI-Steigerung

Ob und wann sich der Einsatz einer CDP lohnt, hängt von diversen Faktoren ab, die im Vorfeld analysiert werden müssen. Optimierte Prozesse senken die Betriebskosten, eine umfassende Datennutzung eröffnet neue Möglichkeiten zur Kundenbindung und eine präzise Kundenansprache senkt die Aufwendungen im Bereich der Neukunden-Akquise. Besonders im Bereich E-Commerce liefert eine CDP diverse Vorteile: Personalisierte Marketingkampagnen, individuell ausgestaltete Websites und aufeinander abgestimmte Kundenumfragen können sogar so weit gehen, dass sie einen positiven Einfluss auf die Produktentwicklung nehmen. Durch die intensive Datennutzung entsteht ein besseres gegenseitigen Verständnis von Dienstleister und Kunden, was dazu beiträgt, intelligenter und smarter zu wirtschaften.

Sie möchten herausfinden, welche Customer Data Platform-Lösung zu Ihrem Unternehmen passt? Ab welchem Zeitpunkt wirft diese einen positiven ROI ab und welche Voraussetzungen müssen erfüllt werden? Wir bieten Ihnen einen initialen Discovery-Workshop an, der diese Fragen beantworten kann. Im Rahmen des Workshops klären wir die Notwendigkeit des Einsatzes einer CDP und erörtern erste Use Cases sowie die aktuell in Ihrem Unternehmen eingesetzte Systemlandschaft. Im Anschluss werden Sie die entscheidende Frage beantworten können: Lohnt sich eine CDP für Ihr Unternehmen?

Exkurs: Data Warehouse vs Data Lake

Die Begriffe Data Warehouse und Data Lake sind eng verbunden mit der Erfassung und Speicherung von Kundendaten. Die Integration einer CDP in bereits eingesetzte Data Lakes oder Data Warehouse Software-Lösungen ist dabei unproblematisch. Doch worin unterscheiden sich diese Systeme?

Data Warehouse
Alle Daten werden an einem Platz gesammelt, sofern die Eintrittskriterien erfüllt sind. Dazu gehört beispielsweise die Angleichung der Datenstruktur an das vorgegebene System. Das Setup und die Angleichung der Daten können mit einem erhöhten technischen und zeitlichen Aufwand verbunden sein. Sobald die Daten richtig strukturiert und angeglichen sind, bietet eine Data-Warehouse-Lösung die perfekte Voraussetzung zur Weiterverarbeitung von Daten. Es ist dabei allerdings möglich, dass Daten übersehen werden, die nicht angeglichen wurden. Demnach ist es wichtig hier exakt zu arbeiten und alle Daten reinzulassen, die auch reinwollen – vorrausgesetzt, sie wurden bereits aufgearbeitet.

Data Lake
In einem Data Lake sind alle kundenbezogenen Daten in unbearbeiteter und unstrukturierter Form enthalten. Der Vorteil ist, dass hierbei keine Daten durch Restriktionen verloren gehen und im Vorfeld der Datenspeicherung sind keinerlei Aufwände in der Datenanpassung notwendig. Sobald alle Daten vorhanden sind, können diese mittels Datentagging und Datenlabeling sortiert werden. Oftmals ist die nachträgliche Strukturierung von Daten mit wesentlich weniger Aufwand verbunden und die Gefahr, Daten gar nicht erst zu importieren, ist im Gegensatz zum Data Warehouse Model nicht gegeben.

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