CDP Auswahlkriterien: Den richtigen Weg zur perfekten Customer Data Plattform finden
Die Wahl der richtigen Customer Data Plattform (CDP) ist entscheidend für die erfolgreiche Verwaltung von Kundendaten und die Optimierung der Marketingstrategien. Doch wie findet man die perfekte Plattform, die den eigenen Anforderungen gerecht wird? In diesem Artikel werden wichtige Auswahlkriterien vorgestellt, die dabei helfen, den richtigen Weg zur idealen CDP zu finden.
Zunächst einmal ist es essenziell zu verstehen, dass sich Customer Data Plattformen in erster Linie nicht nach dem Funktionsumfang unterscheiden. Sie fokussieren sich im Wesentlichen auf den Schwerpunkt der Anwendungsfälle. Das bedeutet, dass je nach Anforderungen beziehungsweise Use Cases bereits im Vorfeld schon Systeme oder Anbieter ausgeschlossen beziehungsweise in die engere Auswahl genommen werden können.
Zur Wiederholung: Wir unterscheiden bei der CDP drei Kategorien:
Reine Daten-CDPs sammeln Daten zusammen und stellen diese anderen Systemen zur Nutzung und Weiterverarbeitung zur Verfügung.
Analytische CDPs bauen auf den Funktionalitäten der Daten-CDPs auf und bieten zusätzlich Funktionalitäten zur Analyse der Kundendaten – in einigen Fällen nicht nur auf historische Daten, sondern auch auf zukunftsgerichtete.
Engagement-CDPs oder auch Kampagnen-CDPs erweitern die Funktionalitäten um die einer Kampagnenplattform, d.h. es können Journeys erstellet und automatisiert sowie Kundeninteraktionen in Echtzeit dargestellt werden
Neben diesen drei Hauptgruppen existieren noch weitere, meist branchenspezifische Unterscheidungsmöglichkeiten, die hier zusammengefasst und nicht als separate Kategorie betrachtet werden.
CDP Auswahlkriterien – so individuell wie die Anforderungen
Die Frage ist sicher schon einmal gestellt worden: Brauchen wir eine CDP und was bringt uns diese?
Und so einfach das klingt, so komplex ist die Antwort:
Auf die oben genannten Schwerpunkte achten
Selbstverständlich ist es wünschenswert, das gesamte Leistungsspektrum in Betracht zu ziehen. Jedoch ist es wichtig, den individuellen Anwendungsfall zu berücksichtigen. Es empfiehlt sich, im Voraus Use Cases zu definieren und zu erstellen, die sich auf die spezifischen Geschäftsprozesse beziehen – in welcher Form auch immer. Zudem ist es ratsam, alle notwendigen Abteilungen frühzeitig zu involvieren, damit die Anwendungsfälle möglichst viele Eventualitäten abdecken. Dabei sollte man aus der Sicht des Kunden denken, da das Ziel darin besteht, die Fragen des Kunden zu beantworten und nicht die eigenen.
Welche Datenquellen oder -sourcen müssen integriert werden?
Ausgehend von den Use Cases stellt sich dann die Frage: Welche Daten werden benötigt und wo kommen diese her? Dies wiederrum stellt Anforderungen an das auszuwählende System hinsichtlich Integrierbarkeit und Leistungsfähigkeit – denn einige Use Cases werden Echtzeitkommunikation erfordern, sowohl für die Interaktion mit dem Kunden als auch für analytische Auswertungen und Entscheidungsvorlagen.
Eine effektive und effiziente Datenintegration ist entscheidend für die erfolgreiche Nutzung einer CDP. Eine gute Plattform ermöglicht die nahtlose Integration aller relevanten Datenquellen, wie CRM-Systeme, E-Commerce, Marketing-Plattformen und so weiterum eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden zu erhalten. Gleichzeitig erlaubt die Integration auch die Geschäftsprozesse, die zu den definierten Use Cases gehören, zu optimieren beziehungsweise besser auf den Kunden auszurichten.
Bei der Integration von Daten und Systemen stellen Unternehmen oft die Frage nach der Verwendung von APIs, die sie direkt oder über eine Middleware ansprechen können. Die Gestaltung einer erfolgreichen Integration hängt dabei stark von jedem einzelnen Unternehmen ab. Häufig genutzte Datenquellen eignen sich eher für eine Integration über eine Middleware. Es kann aber auch sinnvoll sein, eigene Systeme direkt an die CDP anzubinden, da in den meisten Fällen zumindest für die CDP eine Art Standard Connector zur Verfügung steht.
Funktionalitäten, die wirklich gebraucht werden: Insights und Intelligenz (einschließlich KI) und Datenbasierte Kampagnen-Orchestrierung
Zu den Standardfunktionen gehören unter anderem Datenbereinigung, -segmentierung, -analyse und Automatisierung von Marketingkampagnen. Wichtig: immer datenbasierte Orchestrierung und auf Insights aufbauend.
Die Plattformen sollten flexibel und anpassbar sein, um den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht zu werden. Aber auch hier gilt: passend zu den Use Cases. Eine KI kann für zukünftige Prozesse sinnvoll sein, ist aber in den ersten Schritten noch nicht notwendig. Daher ist auch an einen modular-aufbaubaren Funktionsumfang zu denken.
Eine der wichtigsten beziehungsweise am häufigsten gewünschten Funktionen ist die nahtlose Zusammenarbeit mit dem CRM-System, E-Mail-Marketing-Tools, sozialen Medien und anderen Marketing-Tools, um ein ganzheitliches Bild des Kunden zu gewinnen. Gleichzeitig soll die CDP aber auch helfen, die Marketingkampagnen in Bezug auf den Kunden zu optimieren und den ROI zu steigern, indem datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden können. Auch hier gilt: Basierend auf den Erwartungen und Bedürfnissen des Kunden. Denn nur durch ein höheres Involvement kann ein höherer Ertrag erzielt werden – nicht durch ein System.
Datenschutz und -sicherheit – nicht nur zu GDPR
Vertrauen und Compliance – der Schutz der Kundendaten ist von größter Bedeutung. CDPs erfüllen in der Regel strenge Sicherheitsmaßnahmen, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus entsprechen sie auch den Datenschutzbestimmungen, wie der DSGVO. Gleichzeitig sind sie skalierbar und stabil. Daher ist es ratsam, die folgenden Punkte im Hinterkopf zu behalten: frühzeitige Einbindung von Datenschutz- und IT-Sicherheitsexperten sowie gegebenenfalls weiterer relevanter Abteilungen, abhängig von möglichen Zertifizierungen.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Transparenz gegenüber den Kunden. Es ist ratsam, die Kunden über die erhobenen Daten, deren Verwendungszweck und die Rechte der Kunden zu informieren. Es sollte zudem erwähnt werden, dass Tools zur Unterstützung eingesetzt werden.
(Wechsel-) Kosten, Preis und ROI
Hat eine CDP einen kalkulierbaren Wert? Und wenn ja, lässt er sich berechnen? Einfach ist die Soll-Seite mit den Fragen:
- Welche Kosten fallen für den Wechsel an?
- Wie einfach ist die Implementierung und wie lange dauert sie?
- Müssen bestehende Systeme angepasst werden?
Auf der Haben-Seite ist es nicht ganz so einfach, denn Kundendaten haben in der Regel keine Wertigkeit. Fangen Sie also damit an:
- Welche Daten werden für den Use Case benötigt?
- Wie relevant ist der Use Case im Kaufprozess?
- Welchen Wert hat Loyalität für mich?
Die Kosten sollten auch ins Verhältnis zu den gebotenen Funktionen gesetzt werden. Der Preis einer CDP kann von verschiedenen Faktoren abhängen, wie z.B. der Anzahl der zu verwaltenden Kundenprofile, der Integration mit anderen Systemen oder zusätzlichen Features, gegebenenfalls modularen Features, wie KI oder andere.
Auch hier ist es wichtig, die langfristige Skalierbarkeit und Erweiterungsmöglichkeiten der Plattform zu berücksichtigen.
Um den ROI zu berechnen, sollte vor allem auf eine durchgängige Messbarkeit ihrer Kennzahlen geachtet werden – welche Marketingaktivität war an einer Kaufentscheidung beteiligt? Wurden weitere Einblicke gewonnen, die eine bessere Beziehung zum Kunden ermöglichen? Kann schneller und zielführender mit den Kunden kommuniziert werden?
CDP-Auswahlkriterien: Effektive Integration, Funktionen, Datenschutz und Zukunftsfähigkeit
Die Wahl einer geeigneten Customer Data Plattformen spielt eine zentrale Rolle bei der Verwaltung von Kundendaten und der Optimierung von Marketingstrategien. Bei der Auswahl sind einige entscheidende Faktoren zu beachten: eine effektive Daten- und Systemintegration, umfassende Funktionen, Datenschutz und Sicherheit sowie ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.
Stellen Sie aber auch sicher, dass die von Ihnen gewählte CDP zukunftsgerecht ist. Ein Single Customer View sollte die Voraussetzung sein.
In naher Zukunft wird voraussichtlich eine verstärkte Integration von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erfolgen, um noch präzisere Kundeneinblicke und personalisierte Marketingstrategien zu ermöglichen.
Es ist wichtig, bei der Entscheidung immer die zentralen Fragen im Hinterkopf zu behalten: Welche konkreten Anwendungsfälle können praktisch umgesetzt werden? Verbessert die CDP die Effizienz in Bezug auf die Zeit? Bietet sie ausreichende Sicherheit und Klarheit, um Risiken zu vermeiden? Und ermöglicht sie eine langfristige Strategie, um zukünftige Ziele zu erreichen?
Haben Sie Interesse an unserem Vorgehen, an Projektreferenzen oder an Best Practice Use Cases?
Kontaktieren Sie uns:
Daniel Erlwein
M +49 151 10832950
Weitere Posts
Die Wahl der richtigen Customer Data Plattform (CDP) ist entscheidend für die erfolgreiche Verwaltung von Kundendaten und die Optimierung der Marketingstrategien. Doch wie findet man die perfekte Plattform, die den eigenen Anforderungen gerecht wird? In diesem Artikel werden wichtige Auswahlkriterien vorgestellt, die dabei helfen, den richtigen Weg zur idealen CDP zu finden.