Worum geht´s?

Sie haben bereits ein gut gestaltetes Customer Relationship Management (CRM) und suchen nun nach einer Möglichkeit, Ihre Marketingmaßnahmen weiter zu optimieren? Mit einer Customer Data Platform (CDP) lassen sich vielfältige Daten über Ihre Kunden sammeln, die gezielt für Marketingaktivitäten genutzt werden können. Die zentrale Platform ermöglicht das Ausspielen ausschließlich relevanter Informationen in perfekt passenden Momenten an den Kunden.

Mit einer Customer Data Platform erhalten Unternehmen ein Tool an die Hand, das Marketing und Vertrieb bei der Verbesserung der Kundenerfahrung und der Generierung höherer Umsätze datengetrieben unterstützt.

Sie möchten mehr darüber erfahren, wie eine Customer Data Platform eingesetzt werden kann, um wertvolle Informationen über Kunden zu sammeln, auszuwerten und zu nutzen? Dann laden Sie sich unseren User Guide über die Customer Data Platform herunter – Sie erhalten eine detaillierte Anleitung für Ihr Handeln!

Was ist eine Customer Data Platform? Eine Definition

Eine Customer Data Platform ist eine Datenbanksoftware, die Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen zusammenführt mit dem Ziel, präzise Kundenprofile zu generieren. Die Plattform ermöglicht ein gezieltes und einfaches Abrufen dieser Daten sowie ihre Verknüpfung miteinander und bietet darüber hinaus eine Vielzahl verschiedener Funktionen, mit denen Daten segmentiert und analysiert werden können.

Gartner definiert eine CDP als „eine vom Marketing gesteuerte Lösung, die eine dauerhafte, einheitliche Nutzer-Datenbank schafft, welche Nutzerdaten für andere Lösungen zugänglich macht.” Eine CDP ermöglicht es also, ALLE unternehmensweiten Datenquellen (Onsite, Offsite, CRM, BI, Offline, etc.) über ALLE Kanäle (Facebook, Email, Display, Criteo, etc.) hinweg sauber miteinander zu verbinden. Datensilos werden (endlich) aufgebrochen, vereint und ermöglichen somit (endlich) eine 360° Ansicht auf das wichtigste Asset eines jeden Unternehmens – die Kundschaft.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Zweck einer Customer Data Platform die Erstellung individueller Kundenbilder für Marketing und Vertrieb ist, mit dem Ziel, optimal auf die Bedürfnisse der Kund*innen eingehen zu können.

Welche Daten werden gesammelt?

► Transaktionsdaten wie Käufe, Anfragen, Beschwerden
► Verhaltensdaten: Wo finden Kund*innen bestimmte Produkte? Was kaufen sie als nächstes?
► Demografische Daten wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Sprache, Beruf, Einkommen, Familienstand

Wie unterscheidet sich das CDP von CRM und DMP?

In der Marketinglandschaft existieren neben der Customer Data Platform noch weitere Systeme, die der CDP zu ähneln scheinen. Im Folgenden sollen die drei relevantesten Begriffe unter die Lupe genommen werden: Wie unterscheiden sich das Customer Relationship Management-System (CRM), eine Data Management Platform (DMP) und eine Customer Data Platform (CDP)?

Die Systeme bildeten sich auseinander heraus und die Entwicklung vollzog sich vom CRM zur DMP und dann zur CDP. : Das Customer Relationship Management System (CRM) zeigt sich als wertvoll, um Informationen zu sammeln und anzureichern. Auch zur Unterstützung von Marketingaktionen wie Leadkampagnen erfüllen CRMs ihren Zweck und es lassen sich einfache Reportings mit ihrer Hilfe erstellen. Wer allerdings einen Schritt weitergehen möchte, um eine durchgängige User Experience abzubilden, der stößt an die Grenzen des Systems. Eine 360-Grad-Sicht auf die Kundin bzw. auf den Kunden lässt sich nicht abbilden.

Ein weiterer Nachteil des CRMs ist, dass es lediglich registrierte Kund*innen erkennt. Aus diesem Grund ist es nicht in der Lage, einen ganzheitlichen Kundendatensatz mit Informationen aus Social Media, Werbekampagnen und Verhaltensdaten abzubilden. Eine Echtzeitinteraktion mit der Kundschaft ist leider auch nicht möglich.

Mehr Möglichkeiten bietet die Data Management Platform (DMP) als Advertisingtechnologie. Ihr Wert zeigt sich in der Möglichkeit, Mediakampagnen zu planen und umzusetzen. Die Plattform verknüpft anonyme IDs miteinander und führt Second- und Third-Party-Daten zusammen, was ihr einen großen Vorteil verschafft. Für Unternehmen ergibt sich die Chance, Nutzergruppen mit passenden Informationen zu bespielen. Der Nachteil ist allerdings die kurze Lebensdauer der Daten, denn diese können nur so lange genutzt werden, wie ein Cookie lebt. Hinzu kommt, dass sich Segmente inzwischen aufgrund der Cookie-Banner-Problematik weniger gut auffinden lassen.

Aus Marketingsicht entspricht die Customer Data Platform (CDP) dem Goldstandard. In dieser können sowohl First-, Second- als auch Third-Party-Daten offline und strukturiert in das System integriert werden. Ein großer Vorteil ist die Möglichkeit, alle Daten unabhängig vom jeweiligen Kanal in einem Kundenprofil zusammenzuführen. Auf Grundlage dieser Daten ist es möglich, …

► personalisierte Empfehlungen auszuspielen
► Zielgruppen besser zu aktivieren
► Upselling-Initiativen zu realisieren
► Maßnahmen in Echtzeit zu unterstützen

Nachteil einer CDP ist, dass sie sich auf Daten stützt, die aus Kampagnen stammen. Wichtig sind daher hochwertige, gut gepflegte Datensätze in einem modernen CRM, also einem ordentlich gepflegten Kundenstamm.

Welche Vorteile bieten CDP?

1) Datenanalyse

Die CDP führt alle Kundeninformationen an einem zentralen Ort zusammen. Auf diese Weise liegen sowohl Transaktionsdaten wie Käufe oder Beschwerden als auch Verhaltensdaten über die Kundschaft vor. Das Unternehmen kann analysieren, wo Kund*innen bestimmte Produkte gefunden haben und was sie als nächstes kaufen. Da auch demografische Daten wie Alter und Einkommenshöhe abgespeichert sind, können die Daten tiefgreifend ausgewertet werden, um Vorhersagen über zukünftiges Kaufverhalten zu treffen und Marketingaktionen zu planen.

2) Personalisierungen entlang der Customer Journey

Wie können Personalisierungen auf Grundlage der vielen Kundeninformationen aus der CDP aussehen? Stellen wir uns vor, eine Kundin oder ein Kunde kauft einen Drucker. Über die Kundschaft mit ähnlichen demografischen Daten wissen wir, nach welchem Zeitintervall sie in der Regel erneut Druckerpatronen einkaufen. Da wir die Verhaltensdaten dieser Kundin bzw. dieses Kunden kennen, wissen wir, dass er seine Newsletter regelmäßig öffnet. Wir schicken ihm also eine automatisierte E-Mail mit einem Angebot für Druckerpatronen. Das Angebot erreicht die Kundin bzw. den Kunden zur richtigen Zeit (Druckerpatronen sind aufgebraucht), mit dem richtigen Inhalt (Angebot Druckerpatronen) auf dem richtigen Kanal (per E-Mail). Hierbei ist besonders hervorzuheben, dass das Druckerpatronen-Angebot eben nicht darauf basiert, welches Produkt gerade verfügbar ist, sondern auf einer Berechnung, welches Produkt mit hoher Wahrscheinlichkeit gekauft werden wird.

3) Kanalübergreifendes Customer Journey Mapping

Die Customer Data Platform unterstützt Unternehmen dabei, die Kundenreise zum Produkt zu analysieren und positive User-Experience-Momente zu erkennen. Diese werden ausgebaut und zum richtigen Zeitpunkt in der Customer Journey an den Kunden herangetragen – kanalübergreifend. Die Informationen und Botschaften an die Kundschaft sind dabei zielgerichtet, zahlen also auf das primäre Geschäftsziel ein.

4) Verbesserte Onlinewerbung

Onlinewerbung lebt von Daten. Mit einer CDP können Unternehmen auf Grundlage der vielfältigen Kundeninformationen, individuelle Onlinewerbung für ihre Kundschaft erstellen. Diese richtet sich an den Zielen und Wünschen der Kundschaft aus und wird auf den passenden Marketingkanälen ausgespielt. Zudem erreicht sie die Kund*innen zum passenden Zeitpunkt („Das wollte ich tatsächlich gerade bestellen!“). Durch die passgenaue Ausspielung erzielt Onlinewerbung eine deutlich höhere Erfolgsquote.

5) Kampagnen-Automatisierung

Die Automatisierung von Kampagnen umfasst verschiedene Elemente wie Website, E-Mail und Web-Formulare und spart Unternehmen wichtige Zeit ein. Die vordefinierten Kampagnenelemente werden über Marketinglisten gesteuert und lassen sich dank der Customer Data Platform vollständig auswerten und gegenüberstellen. Auf diese Weise bestimmen Unternehmen bei der Kampagnenauswertung die Effizient der Elemente in einem Soll-/Ist-Vergleich.

6) Kombination mit künstlicher Intelligenz

In einer CDP werden Daten mit künstlicher Intelligenz kombiniert. Dies ermöglicht:

►Optimale Datenanalyse
►Möglichkeit für Voraussagungen
►Sinnvolle Empfehlungen für Kund*innen

Welche Datenquellen nutzt eine CDP?

Eine Customer Data Platform nutzt zahlreiche Datenquellen. Die folgende Liste gibt einen Überblick darüber, woher welche Informationen in die CDP eingespeist werden:

►Identität: Endgeräte, Logins, Persistent IDs
►Kundenbeziehung: Kundenstatus, Persönliche Angaben, Marketingeinwilligungen
►Onlinerecherche: Browsingverhalten, Suchanfragen, Merkzettel und Wunschlisten
►Onlinebestellung: Warenkörbe, Bestellungen, Umfragen
►Situation: Zeitpunkt, Standort und Bewegung, Wetter, Ereignisse und Events
►Kampagnen: Responses
►Angebote: Couponnutzung
►Soziale Medien: Interaktionen, Beiträge, Themen, Meinungen, Stimmungen
►Kundenservice: Anfragen, Produktnutzung, Zufriedenheit
►Point of Sale: Besuche, Einkaufsrouten, Kassenbons, Umfragen
►Loyalty: Punktesammlung, Rewards

Wie kann eine CDP eingesetzt werden?

Eine Customer Data Platform gibt Nutzer*innen hilfreiche Impulse, auf deren Grundlage vielversprechende Handlungen möglich werden. Die Impulse ergeben sich aus drei Möglichkeiten der Datennutzung:

► Entdecken
► Voraussagen
► Empfehlen

Um eine Vorstellung über die Einsatzmöglichkeiten einer Customer Data Platform zu erhalten, schauen wir uns ein Beispielszenario an. In diesem speisen wir Kundendaten eines Onlinehändlers für Herrenbekleidung in das System ein und schauen, was die CDP aus den Daten macht.

Möglichkeit 1: Entdecken

Zunächst können wir Zusammenhänge entdecken: Das System formuliert für uns griffige Thesen, die sich aus den Daten ergeben. Eine These könnte lauten „Männliche Kunden haben eine gesteigerte Kaufwahrscheinlichkeit für Jacken“. Anhand dieser Daten kann eine Diskussion gestartet werden.

Nutzer*innen benötigen keine speziellen Fähigkeiten, um die CDP zu bedienen, sondern müssen lediglich wissen, was sie erfahren möchten. Die Plattform verlangt kaum technisches Knowhow von den Nutzer*innen, sondern ermöglicht eine nahezu rein fachliche Bedienung.

Möglichkeit 2: Voraussagen

Für Voraussagen sind zwei Schritte notwendig: Erstens werden einige Parameter angegeben, die sich mit wenigen Klicks einstellen lassen. Zweitens überlegen die Nutzer*innen, welche Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden soll. Die Customer Data Platform meldet nach diesen Einstellungen zurück, ob ausreichend Daten vorhanden sind und sagt die Wahrscheinlichkeit voraus. Hierfür existiert zu jedem Datensatz ein Feld, in welchem das System die Formel berechnet.

Die Kundendatenplattformen bringen in der Regel die gängigsten Anwendungsfälle out-of-the-box mit, zum Beispiel:

► Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir diesen Kunden verlieren?
► Voraussagen
► Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir die Verkaufschance gewinnen?

Möglichkeit 3: Empfehlungen

Die Wenn-dann-Empfehlungen sind individualisierbar auf allen Kanälen. Das könnte beispielsweise wie folgt aussehen: „Wenn Sie 10 % Ihrer männlichen TOP Kunden, mit denen Sie im letzten Jahr den meisten Umsatz generieren konnten, nächsten Monat das Angebot für eine Herrenjacke unterbreiten, dann erhöhen Sie die Kauf-Wahrscheinlichkeit“. Die Customer Data Platform optimiert auf diese Weise die Prozesse der Retail-Logistik. Die vielversprechendsten Kunden (Top 10 % nach Umsatz) erhalten zum richtigen Zeitpunkt (nächsten Monat) das passende Angebot (Herrenjacke).

Egal, ob Kunden bisher online oder in der Filiale gekauft haben, kann die CDP das Kaufverhalten analysieren und eine Liste der umsatzstärksten Kunden für Marketing-Aktionen zusammenstellen. Dubletten werden in diesem Zusammenhang bereinigt.

Ein Beispiel aus der Praxis ist ein Case von Hugo Boss: als das Unternehmen begann, eine CDP einzusetzen, erhielt es beispielsweise einen sehr viel verlässlicheren Blick auf die eigenen Kundendaten. Eine Identity Resolution bereinigte die Daten, sodass keine redundanten Datensätze zu Kund*innen mehr vorlagen. Auf diese Weise fand Hugo Boss heraus, dass das Unternehmen anstelle von rund 9 Millionen Käufer*innen „nur“ rund 8 Millionen Käufer*innen verzeichnet. Grund für die Abweichungen waren Duplikate, die 18 % des Kundenstamms ausmachten. Auch für den Kundenumsatz und die Transaktionen pro Kundin bzw. Kunde wurden jeweils Unterschiede von 15 % ermittelt.

Hugo Boss ermittelte aus den bereinigten Datensätzen die Top 10 % ihrer Kundschaft nach Umsatz. Hier fiel bereits in der Anzahl ein großer Unterschied auf: die bereinigten Daten ermittelten rund 400.000 Kund*innen. Ohne die bereinigten Daten wären es rund 800.000 Kund*innen gewesen, die Hugo Boss mit Marketing-Aktionen angesprochen hätte. Die hohe Anzahl der Duplikate ergibt sich daraus, dass die Top-Käuferschaft auf den verschiedensten Kanälen mit der Marke interagieren und daher verschiedene Kundenprofile von ihnen erstellt worden sind. Die Identity Resolution ist also ein essentieller Schritt, um verlässliche Kundendaten zu erhalten.

Die Customer Data Platform ermöglicht, mit wenigen, gezielten Kampagnen bestmögliche Effekte zu erzielen. Das Ergebnis ist eine deutliche Erhöhung der Conversion, da die Kundenansprache über die Customer Data Platform ganz gezielt erfolgt – im Mailing, im Newsletter oder direkt im Onlineshop. Diese Conversion Rate Optimierung wiederum führt neben der Umsatzsteigerung auch zu reduzierten Kosten, da beispielsweise weniger Mailings insgesamt verschickt werden müssen und sogar große Rabattaktionen obsolet werden.

Hugo Boss beispielsweise sprach seine Top 10 % Kundschaft gezielt in Direct Mailings an und konzentrierte sich auf eine Reduzierung der Kaufabbrüche und Absprungraten und konnte mit diesen drei Maßnahmen allein den Umsatz innerhalb eines Jahres um eine Millionen Dollar steigern.

Welche Unternehmen brauchen eine Customer Data Platform?

CDP als Marketing- und Sales-Schnittstelle im Unternehmen

Die Customer Data Platform hebt die Aktivitäten von Marketing und Sales auf ein neues Level, in dem sie einen zentralen Überblick für ein optimales Kundenerlebnis ermöglicht. Grundlage für detaillierte Kundensicht ist das Aufbrechen von Datensilos und eine Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen System.

Stellen Sie sich mit einer Customer Data Platform der Herausforderung, die vielen Daten, die in Ihrem Unternehmen zusammenkommen gewinnbringend an einer zentralen Stelle zu nutzen.