Customer Data Platforms

Unternehmen, die ihre Kunden wirksam ansprechen wollen, müssen auf Basis ihrer First-Party-Kundendaten verwertbare Intelligence aufbauen. Verwertbare Intelligence bedeutet, Kundenbeziehungen gezielt zu verbessern.Auf dieser Basis bauen Unternehmen Vertrauen auf und gewinnen reichhaltige First-Party-Daten.Diese Daten werden anschließend genutzt, um Erkenntnisse zu entwickeln, die das Kundenerlebnis kontinuierlich optimieren. Viele Unternehmen setzen auf Customer Data Platforms (CDPs), um diese erheblichen Herausforderungen zu bewältigen.

Hinweis: In diesem Artikel verwenden wir Begriffe wie „Kunde“, „Audience“ und „Mitglied“ synonym. Sie bezeichnen jeweils den Endanwender und sind in der Regel branchenspezifisch (z. B. „Kunde“ im Handel, „Audience“ in Medien und Entertainment, „Mitglied“ im Banking). Wann immer Sie den Begriff „Kunde“ lesen, können Sie je nach Branche und Anwendungsfall ebenso an „Zielgruppe“ oder „Mitglied“ denken.

Was ist eine Customer Data Platform (CDP)?

Gartner definiert eine Customer Data Platform als Softwareanwendung, die Marketing- und Customer-Experience-Anwendungsfälle unterstützt, indem sie die Kundendaten eines Unternehmens aus Marketing- und anderen Kanälen zusammenführt. CDPs zentralisieren Kundendaten, um unter anderem das Timing und Targeting von Botschaften, Angeboten und Interaktionen zu optimieren und um Analysen des individuellen Kundenverhaltens über längere Zeiträume zu ermöglichen. Daneben gibt es weitere Anwendungsfälle.

CDPs werden häufig gleichgesetzt mit bestimmten kommerziellen Punktlösungen einzelner Softwareanbieter, doch das Grundprinzip einer Customer Data Platform ist nicht herstellerspezifisch. Eine CDP ist im Kern eine Datenplattform, die Kundendaten zentralisiert, um Aktivitäten und Interaktionen mit Kunden zu ermöglichen.

Was ist der Zweck eines CDP?

Warum brauchen Sie eine Customer Data Platform? Im Wesentlichen erfüllt eine CDP drei Hauptaufgaben, die sich in folgende Kategorien einteilen lassen:

• Datenerfassung: CDPs sind darauf ausgelegt, Kundenereignisse aus verschiedenen Quellen (vor Ort, mobile Anwendungen und serverseitig) zu erfassen und diese Aktivitäten zum Kundenprofil hinzuzufügen. Diese Ereignisse enthalten in der Regel Metadaten, die einen detaillierten Kontext über die spezifischen digitalen Interaktionen des Kunden liefern. Das Erfassen von Ereignissen ist in der Regel auf Marketing-Anwendungsfälle wie die Marketingautomatisierung ausgerichtet.
• Datenverwaltung und -modellierung: CDPs stellen ein zentrales Daten-Repository bereit, das unterschiedliche Kundendatenquellen aus den meisten SaaS- und internen Anwendungen des Unternehmens aggregiert und verwaltet. Die Datenbank bildet eine 360-Grad-Sicht auf jeden einzelnen Kunden und dient als zentrale „Single Source of Truth“ für das Unternehmen. Viele kommerzielle CDPs bieten out-of-the-box Funktionen für die Auflösung der Kundenidentität sowie Tools zur Erstellung von benutzerdefinierten Merkmalen für Benutzerprofile.
• Datenaktivierung: CDPs bieten die Möglichkeit, Zielgruppensegmente zu erstellen und dabei die auf der Plattform verfügbaren Daten zu nutzen. Dank einer Vielzahl vorkonfigurierter Integrationen können diese Zielgruppen und andere Kundendaten dann sowohl an verschiedene Marketingkanäle ausgespielt und von dort wieder zurück in die Plattform synchronisiert werden.

Was ist eine Composable CDP?

Eine Composable Customer Data Platform (CDP) ist ein Architekturansatz, bei dem Unternehmen für jede Ebene der CDP – Datenerfassung, Datenspeicherung und -modellierung sowie Datenaktivierung – jeweils eine Best-of-Breed-Lösung auswählen können. Dieser modulare Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die beste Lösung und die besten Komponenten für ihr Unternehmen auszuwählen und bestimmte Komponenten bei Bedarf zukunftssicher auszutauschen.

Eine Composable CDP ist so konzipiert, dass sie die bestehende „Single Source of Truth“ im Data Lakehouse eines Unternehmens nutzt, statt an ein einziges Anbieterprodukt gebunden zu sein. Kundengerichtete Systeme wie proprietäre CDPs, DSPs, Customer-Service-Systeme, Personalisierungs-Engines und weitere Anwendungen lassen sich problemlos in diese zentrale Sicht integrieren.

Was sind die Vorteile einer Composable CDP?

Wenn Sie eine composable CDP mit Best-of-Breed-Tools aufbauen, ergeben sich vier entscheidende Vorteile gegenüber einer CDP von der Stange:

• Geringere Kosten und Risiken: Unternehmen wachsen häufig schneller als die Fähigkeiten ihrer bestehenden Customer-Engagement-Plattformen und möchten ihre Möglichkeiten ausbauen. Bei punktuellen Lösungen können Kundendaten in proprietären Systemen und Formaten eingeschlossen sein. Die Migration auf eine andere Plattform erfordert den Neuaufbau des gesamten Customer-Data-Stacks, inklusive aller Upstream- und Downstream-Integrationen. Eine kompositionsfähige CDP legt Kundendaten in einem offenen Lakehouse ab und ermöglicht es Unternehmen, neue Systeme einfach zu verbinden.

• Bessere Data Governance und Compliance: In der heutigen datenschutzbewussten Welt und bei sich ständig weiterentwickelnden Datenschutzgesetzen ist es entscheidend, dass Sie die Hoheit über Ihre Kundendaten behalten und jederzeit die volle Kontrolle darüber haben. Anstatt einer CDP von der Stange, die alle Ihre Kundendaten verwaltet, bietet Ihnen eine Composable CDP auf jeder Stufe der Datenarchitektur volle Transparenz, nachvollziehbare Datenherkunft, Sicherheit und Prüfbarkeit.

  Indem Sie steuern, welche personenbezogenen Daten erfasst werden, wie diese gespeichert und modelliert werden und welche Informationen Sie mit Ihren Marketingpartnern teilen, stellen Sie sicher, dass Sie Vorgaben wie DSGVO und CCPA ebenso einhalten wie künftige Datenschutzgesetze.

• Höhere Genauigkeit dank besserer Daten: Fortschrittliche Personalisierung und Segmentierung Ihrer Kampagnen basiert auf einer konsistenten Quelle gut strukturierter, zuverlässiger, genauer, nachvollziehbarer und konformer Verhaltensdaten, die minutengenau abbilden, was Ihre Kunden tun. Mit einer Composable CDP bestimmen Sie selbst, welche Events und Entitäten für Ihr Unternehmen relevant sind und wie Ihre Daten für die Aktivierung modelliert werden.

  Obwohl sich Verhaltensdaten aus einer CDP von der Stange exportieren lassen, waren deren Datenmodelle eigentlich nie dafür gedacht, außerhalb der jeweiligen Plattform genutzt zu werden. CDP-Exporte liegen häufig in uneinheitlichen Tabellenstrukturen vor und erfordern komplexe Joins und Transformationen, bevor die Daten überhaupt für die Aktivierung verwendet werden können.

  Mit einer Composable CDP können Data Science-Teams die Verhaltensdaten in Ihrem Lakehouse zusammen mit der enormen Datenverarbeitungsleistung von Databricks direkt nutzen, um KI-Modelle zu erstellen, die speziell auf Ihre Daten, Ihr Produkt oder Ihr Geschäftsziel zugeschnitten sind, anstatt auf die Black-Box-Modelle herkömmlicher CDPs angewiesen zu sein. Gleichzeitig ermöglicht das Lakehouse, Kundenerkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie Call-Transkripten, Social Media und weiteren Kanälen zu gewinnen. Diese umfangreicheren Datensätze sorgen für eine höhere Modellgenauigkeit und ermöglichen es Unternehmen, zusätzliche Chancen und Einnahmen aus Ihren Kampagnen zu generieren.

• Zukunftssicher und modular konzipiert: Composable CDPs sind von Grund auf zukunftssicher angelegt. Sie vermeiden Vendor-Lock-in und den One-size-fits-all-Ansatz klassischer CDPs. Da jede Komponente einer Composable CDP modular ist, können Sie für Datenerfassung, Speicherung, Modellierung und Aktivierung jeweils Best-of-Breed-Lösungen wählen, die zu den Anforderungen Ihrer Teams passen. Wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln, können Sie weiterhin auf Ihrer Composable CDP aufbauen, statt mit hohem Risiko und hohen Kosten einen komplett neuen Stack aufzubauen.

  Mit einem modularen Design haben Sie außerdem die Flexibilität, Ihren Ansatz zur Identitätsauflösung zu bestimmen. Sie entscheiden selbst, wie Sie Nutzeridentitäten zusammenführen, um präzise und gleichzeitig konforme Marketingkampagnen ausliefern zu können. Ihr Unternehmen hat die vollständige Kontrolle darüber, wie und wann Benutzeridentitäten zusammengefügt werden – und nutzt dabei jeden verfügbaren Kundendatenpunkt.

• Single Source of Truth für das Marketing und weitere Teams: Anstatt einen weiteren Datensilo in Ihren Tech-Stack einzuführen, können Teams die vorhandene Single Source of Truth, ihr Lakehouse, besser nutzen. Mit dem Lakehouse als einziger Quelle der Wahrheit für die Composable CDP haben alle Teams Zugang zu den umfassendsten Kundenprofilen und Einblicken aus dem gesamten Unternehmen und können diese über Hightouch mit einer leicht bedienbaren UI und klaren Workflows aktivieren.

  Die Single Source of Truth hat auch Anwendungen außerhalb reiner Marketing-Anwendungsfälle – sie kann auch andere Anwendungsfälle unterstützen, die vom internen Reporting bis zur Produkt-Analytics reichen.

Was sind häufige Anwendungsfälle für eine Composable CDP?

Die beiden häufigsten Anwendungsfälle einer composable CDP sind die Personalisierung von Kundenerlebnissen und die Entwicklung zielgerichteterer Werbung. Darüber hinaus lassen sich CDPs in einer Vielzahl von Data- und KI-Szenarien einsetzen, um zentrale Unternehmensziele voranzutreiben:

Personalisierung und Targeting:

• CDPs ermöglichen es Unternehmen, durch die Nutzung einheitlicher Kundendaten personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Dazu gehören gezielte Nachrichten, maßgeschneiderte Angebote und individualisierte Inhaltsempfehlungen.

Optimierung der Customer Journey:

• CDPs helfen bei der Abbildung und Analyse von Customer Journeys über verschiedene Berührungspunkte hinweg. Wenn Unternehmen das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden verstehen, können sie die Customer Journey optimieren, Schwachstellen identifizieren und nahtlose Erlebnisse schaffen.

Kanalübergreifende Kampagnen:

• CDPs ermöglichen ein koordiniertes und konsistentes Messaging über verschiedene Marketingkanäle hinweg – etwa E-Mail, soziale Medien, Websites, mobile Apps und mehr. Sie versetzen Unternehmen in die Lage, kanalübergreifende Kampagnen auf Basis einheitlicher Kundendaten gezielt zu orchestrieren.

Kundensegmentierung:

• CDPs ermöglichen es Unternehmen, ihren Kundenstamm effektiv zu segmentieren. Durch die Kategorisierung von Kunden auf der Grundlage von demografischen Daten, Verhalten, Vorlieben oder anderen Kriterien können Unternehmen gezielte Marketingsegmente erstellen und relevantere Mitteilungen versenden.

Kunden Analytics und Berichte:

• CDPs liefern wertvolle Einblicke in Kundenverhalten, Interaktion und Lebenszeitwert von Kunden. Unternehmen können diese Analytics nutzen, um die Effektivität von Kampagnen zu messen, Trends zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Datenintegration und -vereinheitlichung:

• CDPs sind besonders stark darin, Kundendaten aus unterschiedlichsten Quellen zu sammeln und zu integrieren – etwa aus CRM-Systemen, Website-Interaktionen, mobilen Apps, Social Media und mehr. Sie führen diese Daten zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammen und schaffen so eine umfassende Sicht auf jede einzelne Person.

Kundenbindungs- und Treueprogramme:

• CDPs unterstützen die Umsetzung von Kundenbindungsstrategien und Loyalitätsprogrammen. Durch die Analyse der Kundendaten können Unternehmen gezielt Potenziale für personalisierte Maßnahmen zur Kundenbindung, Treueprämien und individuell zugeschnittene Kommunikation identifizieren.

Compliance und Data Governance:

• CDPs tragen dazu bei, Daten-Compliance und Data Governance sicherzustellen, indem sie Kundendaten sicher und datenschutzbewusste Weise verwalten. Sie bieten Tools für den Schutz personenbezogener Daten, das Consent Management und die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO oder CCPA.

Über diese klassischen Customer-Experience-Szenarien hinaus nutzen Unternehmen die composable CDP, um die Kundeninteraktion in weiteren Bereichen voranzutreiben – von Kundendienst-Systemen und Call-Center-Chatbots bis hin zu Demand-Side-Plattformen, Shopper-Insights und vielem mehr.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung einer CDP?

Die Einführung einer Customer Data Platform kann schwierig sein oder nur begrenzt Mehrwert liefern, wenn sie nicht als integrierter Bestandteil Ihrer übergreifenden Datenstrategie konzipiert wird. Die einzelnen Komponenten einer CDP gehen mit den folgenden Herausforderungen einher:

Datenerfassung

• Keine Unterstützung für Streaming
• Keine Unterstützung föderierter Abfragen für interne Systeme
• Feste Anzahl von Konnektoren für die Datenaufnahme
• Erfordert die Aufnahme von Rohdaten und eine anschließende Bezahlung basierend auf der Anzahl der gespeicherten Datensätze
• Erfordert ein SDK für die Datenerfassung (kann die Performance beeinträchtigen)
• Beschränkung auf strukturierte Datenquellen

Datenmanagement

• Fehlende Unterstützung für die gleichzeitige Verwendung mehrerer Identitätsgraphen
• Unzureichende Tools für ETL
• Kaum nutzbar für Anwendungsfälle, die eng an die CDP angrenzen
• Führt zu einem fragmentierten und isolierten Ökosystem (mehrere Versionen der Wahrheit)
• Höhere Komplexität bei der Einhaltung der DSGVO
• Dashboard-Visualisierungen lassen sich nur schwer individuell anpassen

Aktivierung

• Keine vollumfängliche Unterstützung von Machine Learning
• Mangelnde Flexibilität zur Unterstützung individuelle Zielgruppensegmentierung
• Feste Anzahl von Konnektoren für die Datenaktivierung

Warum sollten sich Marketer für CDPs interessieren?

Composable CDPs ermöglichen es Marketingteams, in allen Bereichen der Kundeninteraktion konsistent präzise und zeitnahe Kundenerlebnisse zu liefern. Das führt zu einer höheren Rendite der Marketinginvestitionen, da die Ausgaben gezielter eingesetzt werden, und zu einer höheren Kundenzufriedenheit, da irrelevante Personalisierungen vermieden werden.

Eine Composable CDP stattet Marketingteams mit wertvollen Kundeneinblicken, leistungsfähigen Personalisierungsfunktionen, kanalübergreifender Orchestrierung und höherer Marketingeffizienz aus. Wenn Sie die Möglichkeiten einer CDP gezielt nutzen, können Sie bessere Kundenerlebnisse schaffen, die Interaktion steigern und Ihre Marketingziele deutlich wirksamer erreichen.

• Einheitliche Kundensicht: Ein CDP ermöglicht es Marketern, eine einheitliche Sicht auf ihre Kunden zu erstellen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und integrieren. Dieses umfassende Kundenprofil hilft ihnen, das Kundenverhalten, die Vorlieben und die Interaktionen über verschiedene Berührungspunkte hinweg zu verstehen.
• Bessere Personalisierung: Mit einer einheitlichen Kundensicht können Marketer hochgradig personalisierte und gezielte Erlebnisse bieten. Durch die Nutzung der reichhaltigen Kundendaten in einer CDP können Marketer ihre Zielgruppe segmentieren, ihre Botschaften anpassen und maßgeschneiderte Kampagnen erstellen, die bei den einzelnen Kunden ankommen.
• Verbesserte Kundeneinblicke: CDPs bieten wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und ermöglichen es Marketern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Kundendaten können Marketer Trends, Vorlieben und Muster erkennen, die als Grundlage für Marketingstrategien, Kampagnenoptimierungen und Produktentwicklung dienen können.
• Kanalübergreifende Kampagnenkoordination: CDPs ermöglichen es Marketern, kanalübergreifende Marketingkampagnen nahtlos zu koordinieren. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Kanälen wie E-Mail, sozialen Medien, Websites und mehr können Marketer konsistente Botschaften und personalisierte Erlebnisse über verschiedene Berührungspunkte hinweg liefern und so eine einheitliche und kohärente Customer Journey sicherstellen.
• Verbesserte Kundenbindung und Loyalität: Mit personalisiertem und zielgerichtetem Marketing können Marketer die Interaktion und die Loyalität ihrer Kunden stärken. Wenn sie die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden kennen, können Marketer ihnen relevante Angebote, Empfehlungen und Mitteilungen unterbreiten und so eine engere Beziehung zu ihnen aufbauen.
• Verbesserte Marketingeffizienz und -effektivität: Eine CDP verschlankt Ihre Marketingprozesse, indem sie eine zentrale Plattform für das Management von Kundendaten und die Ausführung von Kampagnen bereitstellt. Sie beseitigt Datensilos, reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht automatisierte Workflows, was zu einer verbesserten Marketingeffizienz und -effektivität führt.
• Optimale Kundensegmentierung: CDPs ermöglichen es Marketern, ihren Kundenstamm effektiver zu segmentieren. Durch die Erstellung aussagekräftiger Segmente basierend auf Demografie, Verhalten, Präferenzen oder anderen Kriterien können Marketer bestimmte Kundengruppen mit maßgeschneiderten Botschaften und Angeboten gezielt ansprechen. Das führt zu höheren Konversionsraten und einem höheren ROI.
• Compliance und Data Governance: CDPs unterstützen Marketer bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und der Gewährleistung der Compliance. Durch die Zentralisierung von Kundendaten und die Implementierung eines ordnungsgemäßen Zustimmungsmanagements können Marketer problemlos auf DSGVO- und CCPA-Anfragen reagieren, Data-Governance-Standards einhalten, die Privatsphäre der Kunden schützen und rechtliche Risiken mindern.

Was sind wichtige CDP-Strategien, die Sie berücksichtigen sollten?

Die effektive Implementierung und der Betrieb einer Customer Data Platform (CDP) erfordern einen strategischen Ansatz. Hier sind die Key Strategien, die Sie berücksichtigen sollten:

1. Definieren Sie klar und deutlich Ihre Ziele und Vorgaben. Identifizieren Sie die spezifischen Ergebnisse, die Sie mit der CDP erreichen wollen, wie z. B. bessere Personalisierung, tiefere Kundenanalysen oder effizientere, kanalübergreifende Kampagnen. Diese Klarheit wird Ihr Implementierungs- und Nutzungsstrategien als Leitfaden dienen und sicherstellen, dass Sie sich auf das konzentrieren, was für Ihr Unternehmen am wichtigsten ist.
2. Priorisieren Sie Datenqualität und Governance. Führen Sie Prozesse und Protokolle ein, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Kundendaten im CDP sicherzustellen. Durch die Einrichtung von Routinen für die Datenbereinigung und Data Stewardship-Rollen sowie die Implementierung von Data Governance-Richtlinien können Sie die Datenintegrität wahren und auf der Grundlage vertrauenswürdiger Information fundierte Entscheidungen treffen.
3. Konzentrieren Sie sich auf eine nahtlose Datenintegration und -vereinheitlichung. Investieren Sie Zeit und Mühe in die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, damit die CDP eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kunden liefern kann. Indem Sie reibungslose Datenflüsse zwischen Systemen, Anwendungen und Channels herstellen, können Sie das Potenzial einheitlicher Kundenprofile freisetzen und so eine umfassende Segmentierung, personalisierte Nachrichten und tiefere Einblicke ermöglichen.
4. Priorisieren Sie das Training und die Akzeptanz durch die Benutzer. Bieten Sie den Personen, die mit der CDP arbeiten werden, umfassendes Training und Unterstützung. Helfen Sie Ihren Mitarbeitenden zu verstehen, welche Funktionen die Plattform bietet, wie sie zu ihren Rollen und Aufgaben passt und welchen konkreten Nutzen sie davon haben. Indem Sie Erfolgsgeschichten teilen und den erlebbaren Mehrwert hervorheben, fördern Sie die Akzeptanz und stellen sicher, dass die CDP zu einem festen Bestandteil Ihres Marketingbetriebs wird.

Wenn Sie diese Strategien konsequent umsetzen, können Sie das volle Potenzial Ihrer CDP ausschöpfen: Sie schaffen personalisierte Kundenerlebnisse, gewinnen tiefere Einblicke, optimieren Ihre Marketingmaßnahmen und steigern gleichzeitig die betriebliche Effizienz. Denken Sie daran, Ihre CDP-Strategie kontinuierlich zu messen und zu optimieren. Nutzen Sie das Feedback Ihrer Kunden und die sich entwickelnden Branchentrends, um Ihren Ansatz mit der Zeit zu verfeinern.

CDP als Erweiterung des Datenmanagements

Customer Data Platforms (CDPs) sollten immer als Erweiterung Ihrer übergreifenden Datenmanagement-Strategie verstanden werden. Eine CDP ist keine eigenständige Einzellösung, sondern ein zentrales Element, das sich in Ihre bestehende Dateninfrastruktur und Ihre Prozesse einfügt. Durch die enge Ausrichtung der CDP an Ihrer umfassenden Datenmanagement-Strategie stellen Sie eine reibungslose Integration, einheitliche Daten und wirksame Data Governance sicher und maximieren den Wert Ihrer Kundendaten.

Hier ist die Abstimmung zwischen IT- und Marketing-Teams entscheidend für die erfolgreiche Implementierung und den fortlaufenden Betrieb einer CDP. IT-Teams spielen eine zentrale Rolle bei der Integration der CDP mit bestehenden Systemen, der Gewährleistung der Datensicherheit und der Aufrechterhaltung der Stabilität der Infrastruktur. Sie verfügen über das technische Fachwissen, das für die Datenintegration, die Systemkonfiguration und die Gewährleistung der Skalierbarkeit erforderlich ist, während die Marketingteams ihr Fachwissen einbringen und die spezifischen Anforderungen für die effektive Nutzung der CDP verstehen. Die Zusammenarbeit zwischen IT und Marketing ermöglicht ein tieferes Verständnis der gegenseitigen Perspektiven und fördert die Abstimmung der technischen Anforderungen, der Data Governance und der Nutzungsrichtlinien.

In Zusammenarbeit können IT- und Marketing-Teams einen reibungslosen Implementierungsprozess sicherstellen, die CDP an den Unternehmenszielen ausrichten und ihren laufenden Betrieb optimieren. Diese Zusammenarbeit fördert eine effektive Datenverwaltung, erleichtert datengesteuerte Marketinginitiativen und unterstützt kontinuierliche Verbesserungen auf der Grundlage von Benutzerfeedback und sich entwickelnden Geschäftsanforderungen.

Wenn Sie CDPs als Erweiterung Ihrer allgemeinen Datenverwaltungstrategie betrachten und die Abstimmung zwischen IT und Marketing fördern, können Sie das volle Potenzial der CDP ausschöpfen, die Customer Experience optimieren und das Unternehmenswachstum vorantreiben.

Composable CDP mit Snowplow, Databricks und Hightouch

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie eine Composable CDP auf Databricks entsteht, lesen Sie unseren Blog über das Aufkommen der Composable CDP.

Bewährte Vorgehensweisen

Bei der Bewertung und Implementierung einer Customer Data Platform (CDP) sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

• Definieren Sie Ihre Ziele klar und deutlich: Formulieren Sie klar und deutlich Ihre Ziele für die Implementierung eines CDP. Identifizieren Sie die spezifischen Geschäftsergebnisse, die Sie erreichen möchten, etwa bessere Personalisierung, tiefere Kundenanalysen oder optimierte kanalübergreifende Kampagnen. Diese Klarheit wird Ihnen helfen, die Eignung verschiedener CDP-Lösungen zu beurteilen und sie mit den Anforderungen Ihres Unternehmens abzugleichen.
• Führen Sie eine gründliche Bedarfsanalyse durch: Bewerten Sie die aktuellen Datenverwaltungspraktiken Ihres Unternehmens, Ihren bestehenden Technologiestack und Ihre Datenquellen. Verstehen Sie genau, welche Datenherausforderungen, Integrationsanforderungen und Funktionen für Ihr Unternehmen kritisch sind. Diese Analyse hilft Ihnen dabei, die Features und Fähigkeiten zu ermitteln, die Ihre CDP mitbringen muss.
• Sorgen Sie für Datenschutz und Sicherheit: Datenschutz und Sicherheit sind das A und O, wenn es um Kundendaten geht. Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen gewählte CDP-Lösung die strengen Datenschutzbestimmungen einhält und robuste Sicherheitsmaßnahmen bietet. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen, Zustimmungsmanagement und die Einhaltung relevanter Datenschutzgesetze.
• Skalierbarkeit und Flexibilität prüfen: Berücksichtigen Sie die Skalierbarkeit und Flexibilität der CDP. Prüfen Sie, ob die Lösung mit steigenden Datenmengen umgehen kann und zukünftiges Wachstum unterstützt. Bewerten Sie außerdem ihre Fähigkeit zur Integration mit bestehenden Systemen und zur Anpassung an sich entwickelnde Marketingtechnologien und -kanäle.
• Datenintegrationsfähigkeiten bewerten: Bewerten Sie die Datenintegrationsfähigkeiten der CDP. Beurteilen Sie, ob die Lösung Daten aus unterschiedlichen Quellen – CRM-Systemen, Marketing-Automation-Plattformen, Web-Analytics, Social Media und weiteren Systemen – nahtlos aufnehmen und vereinheitlichen kann. Ein robuster Rahmen für die Datenintegration stellt sicher, dass Ihr CDP Daten effektiv erfassen, verarbeiten und zentralisieren kann.