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Datenbasis

Personalisierung

Customer Data Platforms brauchen gute Datenbasis

Red Deer / shutterstock.com
Red Deer / shutterstock.com

Customer Data Platforms sind so etwas wie Tagebücher der Customer Journey. Eines zeichnet sich deutlich ab: Eine gute Datenqualität ist unabdingbar.

Die Customer Journey, also der Weg, den ein Kunde vom ersten Kontakt bis zum Kauf oder Vertragsabschluss hinter sich bringt, verläuft bekanntlich nicht geradlinig, sondern erfolgt auf vielen verschlungenen Pfaden. Einer der wichtigsten ist zum Beispiel die E-Mail-Kommunikation. Für eine umfassende Sicht auf den Kunden reicht die Analyse der E-Mail-Kommunikation aber natürlich nicht aus, man braucht auch die Daten der anderen Kommunikationskanäle.

Die Studie "Wirkung von E-Mail-Marketing in der Customer Journey" des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVDW) hat deshalb untersucht, wie sich E-Mail-Marketing erfolgreich mit anderen Werbeformaten kombinieren lässt, um den Kunden auf mehreren Wegen zu erreichen. Klares Ergebnis: Am besten funktioniert eine Kombination von E-Mail-Marketing und Social-Media-Maßnahmen.

Unternehmen, die nach diesem Erfolgsrezept vorgehen wollen, stehen allerdings vor einem Problem: Um den kombinierten Erfolg von E-Mail und Social Media messen und die Marketingmaßnahmen übergreifend steuern zu können, genügen weder klassische Tools für das E-Mail-Marketing noch entsprechende Werkzeuge für das Social-Media-Marketing. Benötigt wird vielmehr eine Lösung, mit der sich Kunden­daten übergreifend auf allen Marketingkanälen auswerten und verstehen lassen.

Anforderungen durch den Datenschutz

Weitere Herausforderungen zeigt die Umfrage "Marketingbudgets und -maßnahmen in der ITK-Branche 2019" des Digitalverbands Bitkom. Demnach sehen 68 Prozent der befragten Unternehmen Schwierigkeiten für das Marketing aufgrund der Anforderungen durch den Datenschutz, 59 Prozent sehen Probleme im Hinblick auf die Messbarkeit und das Controlling und 23 Prozent hinsichtlich des Umgangs mit Big Data und Predictive Analytics.

Hilfe versprechen Customer Data Platforms (CDPs). Diese Software-Lösungen wollen Unternehmen bei der übergreifenden Kundenanalyse sowie bei Controlling und Datenschutz im Marketing unterstützen.

Ein Modell für alle Kundendaten

Eine Customer Data Platform ist nichts anderes als ein System, das die Kundendaten eines Unternehmens aus Marketing- und anderen Kanälen zusammenführt, um eine zentrale Kundenmodellierung zu ermöglichen und das Timing und Targeting von Nachrichten und Angeboten zu optimieren. Dem Analystenhaus Gartner zufolge ermöglicht eine CDP es Marketingfachleuten, auf einfache Weise datengesteuerte, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.

In den meisten Unternehmen werden Kundendaten auf separate, nicht verbundene Systeme verteilt. Eine CDP löst dieses Problem, indem die relevanten Daten in einem einheit­lichen Modell zentral gebündelt werden. Auf dieser Basis wird eine Kundenidentität entwickelt, die konsistent über alle Kanäle hinweg verwendet werden kann.

Eine CDP befindet sich normalerweise in einer Cloud, um die riesigen Mengen an Daten zu verarbeiten und diese mit geringer Latenz verfügbar zu machen.

Was CDPs können müssen

Top-Herausforderungen

Bitkom (n=158 Kommunikationsleiter/Geschäftsführer), Mehrfachnennungen möglich

"Daten treiben die moderne Marketing-Engine voran, aber die meisten B2B-Vermarkter haben ein geringes Vertrauen in die Qualität ihrer Daten und in ihre eigenen Datenmanagementfähigkeiten", berichtet Steven Casey, Principal Analyst bei Forrester Research. Und er folgert aus diesem Befund: "Customer Data Platforms sind eine aufstrebende und sich weiterentwickelnde Klasse von Datenverwaltungsprodukten, die eine Paketlösung für diese kritischen Herausforderungen bieten."

Eine zentrale Funktion, die alle CDPs benötigen, ist die Fähigkeit, Kundendaten auf individueller Ebene aus mehreren Quellen in Echtzeit zu erfassen. Diese Datenerfassung umfasst je nach Anwendung auch datenschutzrelevante Kennzeichen wie E-Mail-Adressen oder Geräte-IDs sowie demografische Informationen wie das Alter und das Geschlecht der Kunden.

Segmentierung der Kundendaten

Eine Customer Data Platform sollte außerdem eine Segmentierung der Kundendaten vornehmen können und in der Lage sein, Informationen zu diesen Segmenten an Tools zur Ausführung von E-Mail-Kampagnen, Mobile Messaging, Werbung und anderen Maßnahmen zu senden.

Einerseits sollte eine CDP eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten, damit die Marketingabteilung die Daten direkt nutzen kann, andererseits aber auch eine Analytics-Workbench, in der Experten wie Data Scientists maschinelles Lernen und KI-Modelle einsetzen können, um die Daten gezielt für das Targeting und die Personalisierung zu verwenden.

So weit die Theorie. Die Praxis sieht oft anders aus. Laut einer Umfrage des Marketing-Software-Herstelles Tealium erfüllt die Hälfte der Systeme, die bislang als CDP eingesetzt werden, nicht alle notwendigen Anforderungen. 50 Prozent der befragten Anwender gaben zum Beispiel an, dass ihr CDP-System keine Daten importieren könne. Und ebenfalls 50 Prozent klagten, dass es mit ihrer CDP nicht möglich sei, mehrere IDs eines Kunden zusammenzufügen, um eine einzelne Kundenansicht zu erstellen. Kein Wunder also, dass 58 Prozent der Befragten den Wechsel zu einer anderen CDP in Erwägung ziehen und hoffen, dann eine bessere Wahl zu treffen.

Die Wahl der CDP hängt von Marketingzielen ab

Dazu müssen sie eine Erkenntnis der Analysten berücksichtigen, die da lautet: Die Wahl der richtigen CDP hängt entscheidend von den Marketingzielen und den Marketingprogrammen des jeweiligen Unternehmens ab. Die Berater von Gartner geben Unternehmen folgende Empfehlungen für den Auswahlprozess ihrer Customer Data Platform:

Untersuchen Sie die Ziele Ihres Marketingprogramms, um die für Sie attraktivsten Merkmale einer CDP zu ermitteln, beispielsweise einen benutzerfreundlichen Datenzugriff oder eine einheitliche Kundenansicht, und bewerten Sie die Fähigkeit Ihrer Technologiesysteme, Sie beim Erreichen dieser Ziele zu unterstützen.

Prüfen Sie Ihre vorhandenen Lösungen für die Verwaltung und Analyse von Kundendaten. Untersuchen Sie die Ursachen Ihrer Probleme im Marketing und stellen Sie diese den zentralen CDP-Funktionen für Datenerfassung, Profilvereinheitlichung, Segmentierung und Aktivierung gegenüber.

Ermitteln Sie eine Lösung für jedes Problem im Marketing, indem Sie die Systeme betrachten, die es im Unternehmen schon gibt, und leiten Sie daraus die für Ihre Zwecke zusätzlich erforderlichen Funktionen einer CDP ab.

Kurz: Die CDP der Wahl sollte alle Lücken schließen können, die die vorhandenen Lösungen offen lassen. Zudem sollten alle Funktionen, die schon abgedeckt sind, nur jeweils in einer Lösung genutzt werden. Entscheidend ist dann die Integration zwischen den Anwendungen im Bereich Kundendaten wie CDP, CRM, DMP (Data Management Platforms) und CIAM-Tools (Customer Identity and Access Management).

Eine Frage des Vertrauens

Erfolgskombination

BVDW (n = 252), Mehrfachnennungen möglich

CDPs konsolidieren Kundenprofile auf Personenebene und bilden so die Basis für die Personalisierung im Marketing. Personalisierung will allerdings gut gemacht sein. Eine Gartner-Umfrage zeigt, dass Unternehmen aufgrund unzureichender Personalisierungsbemühungen das Risiko haben, 38 Prozent ihrer Kunden zu verlieren.

"Das Erstellen personalisierter Nachrichten und Inhalte erfordert ein fundiertes Wissen über die Customer Journey, relevante Inhalte, die Maßnahmen vorantreiben, und Technologien, die dabei helfen, Inhalte zu liefern und den Erfolg zu messen", erklärt Martha Mathers, bis vor Kurzem Managing Vice President bei Gartner. "Unternehmen müssen heute sehr sorgfältig darauf achten, wie sie ihre Inhalte personalisieren. Anstatt alle verfügbaren Kundendaten zu nutzen, sollten sie sich darauf konzentrieren, den Kunden zunächst zu zeigen, dass sie ihnen helfen können, und dann das richtige Datengleichgewicht aufbauen, um die Nachrichten­relevanz zu steigern, ohne die Dinge zu persönlich zu machen."

Umdenken bei der Datenstrategie

Die frühere Gartner-Analystin empfiehlt ein Umdenken bei der Datenstrategie. Ihre Begründung: Daten seien zwar die Währung eines jeden Personalisierungsprogramms, die Verbraucher entwickelten aber zunehmend Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datennutzung. Deshalb müssten Unternehmen neu überlegen, wie sie Daten erfassen und bereitstellen, wenn sie nicht riskieren wollten, das Vertrauen und die Aufmerksamkeit der Kunden zu verlieren.

Eine Customer Data Platform als Sammelbecken für die Kundendaten und als Basis des personalisierten Marketings muss also nicht einfach nur möglichst umfassend Kundendaten einsammeln können, sondern sie muss vor allem dabei helfen können, die Kundendaten so einzusetzen, dass die Kunden sich positiv angesprochen fühlen und nicht um den Datenschutz fürchten.

Damit eine CDP ihren Nutzwert voll entfalten kann, sind im Bereich Kundendaten aber auch Herausforderungen zu meistern. Laut Gartner glauben zum Beispiel 27 Prozent der Marketingexperten, dass die ihnen zu Verfügung stehenden Daten das Haupthindernis für die Personalisierung sind - wegen vorhandener Schwächen bei der Datenerfassung, -integration und -sicherung.

"Personenbezogene Daten sind seit Langem der Treibstoff, der das Marketing in jeder Phase der Customer Journey befeuert, und der Drang, neue Treibstoffformen zu finden und neue Wege, um sie zu nutzen, scheint grenzenlos zu sein", berichtet Charles Golvin, Senior Director Analyst bei Gartner. Doch weist er auch auf die Gefahr hin, dass die zunehmend überfüllten E-Mail-Posteingänge dazu führen könnten, dass die Kunden selbst die personalisierten und kontextbezogenen Nachrichten ignorieren.

Überprüfung des personalisierten Marketings

Gartner empfiehlt deshalb eine grundsätzliche Überprüfung des personalisierten Marketings, was sich auch auf die Nutzung von Customer Data Platforms auswirkt:

Nutzen Sie ein Pilotprojekt oder einen Proof of Concept, bevor Sie in ein Personalisierungs-Tool investieren. Kehren Sie zu den Grundlagen zurück und testen Sie maßgeschneiderte Empfehlungen auf Segmentebene, um unnötige oder vorzeitige Investitionen in eine Personalisierungs-Engine zu vermeiden.

Erweitern Sie Ihre Personalisierungsanstrengungen von reinen Taktiken hin zu einer echten Fähigkeit, indem Sie sich auf die strategische Planung, die Entwicklung von Anwendungsfällen und das Einverständnismanagement (Consent Management) als Teil einer Personalisierungs-Roadmap konzentrieren.

Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um die Personalisierungsbemühungen abzustimmen und die Dynamik zu steigern. Die gemeinsame Kon­trolle kann zu besseren Erkenntnissen führen und den RoI er­höhen.

Für CDPs bedeutet dies, dass man die Analysen nicht automatisch bis auf die Ebene von Personen führt, sondern prüft, ob nicht auch eine Auswertung auf Basis von Kundensegmenten ausreicht. Dies dient dem Datenschutz und erhöht das Kundenvertrauen. Zudem sollte weniger das Tool als vielmehr die Strategie bei der Personalisierung im Vordergrund stehen. CDP-Projekte sollten deshalb auch nicht einfach nur Projekte des Marketings sein, sondern immer auch andere Stellen im Unternehmen wie die Datenschutzbeauftragten einbeziehen.

Nicht alternativlos

Die Berater Julien Boudet, Brian Gregg und Kai Vollhardt von McKinsey sprechen sich eindeutig für den Einsatz von CDPs aus. Sie betonen vor allem die Vorteile solcher Lösungen, wenn sie KI-basierte Funktionen mit an Bord haben: "Die Einrichtung einer zentralen Kundendatenplattform (CDP) zur Vereinheitlichung der Daten aus verschiedenen Kanälen ist von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz zu herkömmlichen CRM-Lösungen bieten CDPs eine auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung, mit der interne und externe Daten bereinigt, ein einzelner Kunde über Geräte, Cookies und Werbenetzwerke hinweg verbunden und die Kampagnenausführung in Echtzeit über Kontaktpunkte und Kanäle hinweg ermöglicht werden kann."

Dennoch: Alternativlos ist der Griff zu einer Customer Data Platform nicht. „Ermitteln Sie, ob eine CDP für Ihre Anforderungen tatsächlich am besten geeignet ist, und folgen Sie keinem Hype“, fordert etwa Lizzy Foo Kune, Senior Director Analyst bei Gartner for Marketers. "Angesichts der Überschneidungen zwischen einem CDP und verwandten Technologien werden Sie womöglich überrascht feststellen, dass ein anderes System eine bessere Lösung darstellt."

Andere Lösungen

Tatsächlich nutzen viele Unternehmen heute schon andere Lösungen, um ihre Kundendaten auszuwerten: 45 Prozent der Befragten, die an der Multichannel-Marketingumfrage 2019 von Gartner teilgenommen haben, verwenden ihre CRM-Anwendung zum Erfassen und Aggregieren von Kundendaten. Und über 40 Prozent der Befragten gaben an, CDPs, DMPs, CIAM-Tools und Multichannel-Marketingplattformen für dieselbe Funktion zu verwenden.

Damit CDPs also wirklich Vorteile für das personalisierte Marketing bringen können, sollten Marketingverantwortliche die internen Anforderungen überprüfen, dann entscheiden, ob es sinnvoll ist, eine CDP zu kaufen, und die Funktionen sorgfältig prüfen, um Redundanzen mit vorhandenen Systemen zu vermeiden.

Fazit und Ausblick

Wie Unternehmen ihr Kundendatenmanagement einschätzen, hat im vergangenen Jahr der CDP-Anbieter Uniserv in seiner "Trendstudie Kundendatenmanagement 2019" untersucht. Mit einem eindeutigen Ergebnis: Viele Unternehmen sind eher enttäuscht davon. 62 Prozent zeigten sich in der Befragung mit der Performance und Effizienz ihres Kundendatenmanagements nicht zufrieden, und das obwohl 69 Prozent erklärten, kontinuierlich Maßnahmen zur Optimierung der Datenqualität durchzuführen. 19 Prozent der Umfrageteilnehmer räumten allerdings ein, nur unregelmäßig Optimierungsmaßnahmen zur Datenqualität durchzuführen.

Eine CDP als Lösung für ihre Probleme haben aber die meisten noch nicht im Blick. 48 Prozent gaben zwar an, den Begriff Customer Data Platform beziehungsweise CDP zu kennen. Doch 45 Prozent der Unternehmen, die den Begriff kennen, haben noch kein konkretes Projekt in diesem Bereich begonnen. Rund ein Drittel (34 Prozent) befindet sich in einer Recherche-Phase, nur ein Fünftel (21 Prozent) beschäftigt sich konkret mit dem Thema oder hat bereits eine CDP im Einsatz.

Bemerkenswert ist auch: Drei Viertel der Umfrageteilnehmer setzen derzeit noch keine Methoden aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Management von Kunden und Interessenten ein. Einig sind sie sich zudem in einem Punkt, der für das Thema CDP Folgen haben dürfte: 91 Prozent erwarten, dass die Bedeutung des Themas Kunden­datenmanagement zukünftig noch weiter steigen wird.

Customer Data Platforms (Auswahl)

Anbieter Produkt Funktionen und Besonderheiten
Adobe Adobe Experience Platform Realtime Customer Profile, Data Governance Tools, Realtime Integrations; KI und Machine Learning
AgilOne AgilOne Single Customer View, Analytics, Customer Data Activation and Orchestration; KI und Machine Learning
BlueConic BlueConic Unified Customer Profiles, Customer Data Collection, Realtime Segmentation, Customer Data Activation, Customer Data Insights; KI-Einsatz
BlueVenn BlueVenn Customer Data Platform Single Customer View, Omnichannel Marketing, Realtime Marketing, Customer Analytics, Data Visualizations, Customer Segmentation, Predictive Analytics, Integrations, Connectors; Integration mit Modul BlueRelevance Personalization
Commanders Act Commanders Act Daten sammeln, verwalten, zusammenführen, Personen identifizieren, Segmentierung und Aktivierung, Analyse, Optimierung; optional: Managed-Services-Ansatz
CrossEngage CrossEngage Customer Data Platform Integration Datenquellen, Profilbildung, Cross-Channel Campaign Management; Datenstandort Deutschland
Emarsys Emarsys CDP Collection, Unification, Augmentation und Segmentation; Einsatz von KI-Funktionen
Evergage Evergage Customer Data Platform View of Customers, Identity Matching, Customer Profile, Integration, Segmentation, Analysis; Machine Learning für Personalization Campaigns
Exponea Exponea Core Single Customer View, Realtime Analytics; Machine Learning und Predictive Analytics
Lytics Core Customer Data Platform Customer Intelligence, Automation, Integration, Segmentation Builder, Reporting
Microsoft Dynamics 365 Customer Insights Unified Customer Profiles, Audience Intelligence von Microsoft Graph, Customer Insights Cards, Workflow Trigger, Anpassung (Custom Apps)
Optimove Relationship Marketing Hub Single Customer View, Predictive Micro-Segmentation, Analytics, Dynamic Customer Journeys, Cross-Channel Campaign Automation; Optimization Bot
Pimcore Pimcore Open Source Customer Data Platform Customer Data Integration, Profile Unification, Customer Data Modelling, Realtime Personalization, Automation; Open Source
Piwik PRO Piwik PRO Customer Data Platform Single Customer View (SCV), Export von Zielgruppen und Segmenten an Folgesysteme und Demand-Side-Plattformen (DSPs), Integration mit Facebook-Anzeigen, Integration mit Google AdWords; Consent-Management-Funktionen
Salesforce Salesforce Customer 360 Audiences Single, consistent Customer ID, Customer Segmentation, Compliance, Personalization, Customer Insights; Packages für Service, Marketing und Commerce
Segment.io Segment Integration mit Datenquellen, Prüfung der Datenqualität, Audience-Management; Vorbereitung für Integrationen in Bereichen wie E-Mail-Marketing, CRM, Advertising
Tealium Tealium AudienceStream Identity Resolution, Customer Profiles, Audience Management; Customer Data Integration Ecosystem
Uniserv Uniserv CDP Daten sammeln, Daten konsolidieren, Profile erstellen, Customer Journey gestalten, Daten schützen; spezielle Tools für die Datenqualität
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