Customer Data Platform
Januar 3, 2023
Wir von Tealium haben an unserer Customer Data Platform AudienceStream, gearbeitet, bevor CDP überhaupt als eigene Technologie bekannt war. Als wir AudienceStream 2013 auf den Markt brachten, fragte noch niemand nach den Vorteilen einer CDP. Es war die Zeit, in der Netflix gerade seine ersten Inhalte veröffentlichte, NSA-Leaks die Menschen für das Thema Datenschutz sensibilisierten und Wearables allmählich zum Mainstream wurden.
Heute, neun Jahre nach dem Start der AudienceStream CDP, ist die Welt eine andere. Die heutigen Verbraucher, Technologien und Vorschriften sind eng miteinander verzahnt, so dass Unternehmen mit hoher Priorität auf eine vertrauenswürdige Datengrundlage hinarbeiten, die allen Anforderungen gerecht wird. Und so wurde aus der einstigen „nice-to-have“-Technologie der CDPs, die vorwiegend von leistungsstarken Unternehmen zur Auflösung ihrer Silos genutzt wurde, inzwischen eine „must-have“-Technologie für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Gleich vorweg müssen wir eines zugeben: Die richtige CDP auszuwählen, ist keine einfache Aufgabe. Wir haben die Fragen, die Sie sich vor dem Start Ihres CDP-Projekts stellen sollten, bereits zusammengefasst, aber lassen Sie uns das Ganze noch einmal vereinfachen. Im Wesentlichen kann eine CDP Sie bei folgenden Themen unterstützen:
Zwar erfüllen die meisten Customer Data Platforms alle diese Aufgaben, jedoch hat jede ihren individuellen Aufbau und verfügt in den einzelnen Bereichen über unterschiedliche Fähigkeiten. AudienceStream ist eine Data-First-CDP. Das heißt, sie legt den Schwerpunkt auf die Qualität und die Verwaltung von Daten während der gesamten Customer Journey und verfolgt dabei einen herstellerunabhängigen Ansatz hinsichtlich der Technologie. Andere Angebote sind auf die Aktivierung von Kundendaten in einzelnen Kanälen wie E-Mail oder in bestimmten Software-Ökosystemen spezialisiert.
Es gibt natürlich noch viele weitere Vorteile einer CDP, aber die hier vorgestellten bringen heute den größten Nutzen im Hinblick auf die folgenden Veränderungen und Trends.
5 Gründe, warum eine CDP nicht mehr nur „nice to have“ ist
Vor dem Hintergrund von Datenschutzbestimmungen treten die Vorteile einer CDP besonders deutlich hervor. Derzeit gibt es nur zwei wesentliche Rechtsvorschriften, mit denen sich Unternehmen auseinandersetzen müssen, aber schon bald wird eine Flut anderer Regelungen kommen, wenn weitere Länder Verbraucherschutzmaßnahmen treffen.
Die Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO) hat den Stein ins Rollen gebracht und als erste vorgeschrieben, auf welche Art und Weise Unternehmen Verbraucherdaten sammeln dürfen. Angesichts drohender hoher Geldstrafen und einer veränderten Definition des Rechts auf Datenschutz arbeiten Unternehmen seither daran, Kundendaten rechtskonform zu behandeln.
Andere Länder haben nachgezogen. So räumt allen voran Kaliforniens Consumer Privacy Act (CCPA) als erste Gesetzgebung der USA den Verbrauchern das Recht ein, die von Unternehmen gesammelten Daten einzusehen und zu löschen und gegen Datenmissbrauch zu klagen.
Die durchschnittlichen Kosten für die erstmalige Einhaltung des CCPA für Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern werden auf 2 Millionen Dollar geschätzt. Wofür wird diese Summe ausgegeben? Nach Angaben des kalifornischen Justizministeriums erfordert die Umsetzung des CCPA eine standardisierte Folgenabschätzung (SRIA).
Besonders hilfreich sind Customer Data Platforms bei der Rationalisierung der Kosten und Abläufe im Zusammenhang mit der Umsetzung von Regelungen, da sie Unternehmen dabei unterstützen, Kundendaten besser zu dokumentieren.
Nachdem immer mehr Datenschutzvorschriften mit regionalen Anforderungen in Kraft treten werden, ist es besonders wichtig, die Berechtigungen für die Datennutzung während des gesamten Kundenlebenszyklus ordnungsgemäß zu segmentieren und zu kontrollieren.
In den vergangen Jahren ist der E-Commerce-Anteil extrem gewachsen. Infolge der COVID-19-Pandemie sind Datenverkehr und Umsatz in bestimmten Branchen gestiegen, in anderen dagegen gesunken. Während sich die Auf- und Abschwünge in naher Zukunft abflachen werden, wissen wir bereits, dass sich die Coronakrise langfristig auf das Verbraucherverhalten auswirken und sehr wahrscheinlich zu einer stärkeren Nutzung digitaler Kanäle führen wird.
Ob es nun darum geht, dass mehr Menschen von zu Hause aus arbeiten und dabei Produktivitätssoftware wie Slack und Zoom nutzen oder Filme und Serien streamen, anstatt ins Kino zu gehen – die Veränderungen für die Gesellschaft werden überall auf der Welt tiefgreifend sein.
Da immer mehr Online-Aktivitäten die traditionelle persönliche Experience im physischen Store ersetzen, müssen Marken die dabei generierten Daten sammeln, vereinheitlichen und aktivieren können – vorzugsweise in Echtzeit. Da sich so vieles schnell ändert – Schließungen von Geschäften, Reisebeschränkungen, Hygienevorschriften – braucht es eine Customer Data Platform, die in Echtzeit arbeitet, um schnell die richtigen Kunden ansprechen zu können.
Eine Echtzeit-CDP speist das aktuellste Kundenprofil in jeden Kanal ein. Die meisten Unternehmen verfügen über mehr Kundendaten als je zuvor, und wenn nicht alle Kanäle in Echtzeit in einer ganzheitlichen Kundensicht vereint werden, können entscheidende Informationen über einzelne Kunden bei der Bereitstellung wichtiger Kommunikationsmittel übersehen werden.
Verbraucher verlangen mehr denn je nach individuellen Customer Experiences. 2019 „erwarteten 63 % der Verbraucher Personalisierung als Servicestandard und glaubten, als Individuum wahrgenommen zu werden, wenn sie spezielle Angebote erhielten.“ Angesichts der Vielzahl an Konkurrenten, die in den sozialen Medien und in den E-Mail-Postfächern um die begrenzte Aufmerksamkeit der Verbraucher kämpfen, ist die richtige Nachricht an die richtige Person ein Mittel, mit dem sich Unternehmen von anderen abheben können.
Allerdings gibt es auch Stimmen gegen mehr Personalisierung. Laut eines Gartner-Berichts werden 80 % der Marketer ihre Personalisierungsbemühungen bis 2025 aufgeben. Warum? Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass „Marketer außerordentlich viel Zeit, Geld und Energie in die Sammlung und Integration von Kundendaten investieren. Ganz zu schweigen von Analysen, Tests und Versuchen, um herauszufinden, was personalisiert werden soll, um daraus Content zu generieren.“
Sieht man sich den typischen Marketing-Stack mit fast zwei Dutzend Produkten einmal an, ist es kein Wunder, dass Marketer Schwierigkeiten haben, Kundendaten effizient zu verwalten. Kommt dann noch die Technologie anderer Abteilungen mit Kundenkontakt hinzu, die ebenfalls relevante Daten sammeln, erscheint es immer schwieriger, ein datengetriebenes Personalisierungsprogramm bereitzustellen (zumindest ohne eine CDP).
Dass die Verbraucher jedoch weniger personalisierte Experiences fordern werden, ist eher unwahrscheinlich. Wir bezweifeln stark, dass Marketer die Personalisierung massenhaft aufgeben werden. Denn auch wenn eine geringere Nutzung von Kundendaten für Personalisierungsbestrebungen immer wieder mit Datenschutzbedenken begründet wird, sprechen die Forderungen der Verbraucher nach Datenschutz und Personalisierung eher für eine starke, sichere Datengrundlage. Hierbei spielen CDPs eine zentrale Rolle, indem sie dabei helfen, Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu orchestrieren.
Zu den weiteren Vorteilen einer Customer-Data-Plattform für Marketer, die eine umfassende Personalisierung anstreben, gehören die Reduzierung des Zeitaufwands für die Sammlung und Integration von Kundendaten sowie die Bereitstellung eines einzigen Punkts, über den ein einheitliches Kundenprofil an den gesamten Tech-Stack weitergegeben werden kann. So kann sichergestellt werden, dass die richtige Botschaft über jeden Kanal an die richtige Zielgruppe gelangt.
Third-Party-Cookies sind in den letzten Jahren nach und nach (fast) voll und ganz von der Bildfläche verschwunden. Google hat angekündigt, Third-Party-Cookies in seinem beliebten Webbrowser Chrome in den nächsten Jahren auslaufen zu lassen. Nachdem es immer schwieriger wird, auf Third-Party-Verbraucherdaten zuzugreifen, wenden sich Unternehmen verstärkt den First-Party-Daten zu, die sie an ihren eigenen Datenpunkten gesammelt haben.
Pixel oder Cookies werden also nicht komplett verschwinden, denn Sie brauchen sie auch weiterhin, um innerhalb Ihrer eigenen Touchpoints Daten zu sammeln. Vielleicht müssen Sie künftig zwar mit weniger Daten auskommen, dafür werden diese aber hochwertiger sein.
Und da all diese hochwertigen Daten mit einem einzelnen Nutzer zusammenhängen, ist eine CDP die Technologie schlechthin, um sich vom traditionellen Modell des Marketings auf der Basis von Third-Party-Daten zu verabschieden. Besser noch: Mit der Investition in eine CDP erlangen Marketer schon heute die Kontrolle über die Zukunft ihrer First-Party-Daten.
Machine Learning wird die Arbeitsweise vieler Menschen verändern. Das gilt insbesondere für Marketer, Analyseteams und Datenwissenschaftler, die allesamt mit Daten arbeiten. Aber was das Machine Learning anbelangt, stecken wir noch in den Kinderschuhen. Und die romantische Vorstellung, dass Maschinen ungepflegte Data Lakes in verwertbare Erkenntnisse verwandeln, entspricht leider nicht der Wirklichkeit.
Laut einer Studie von Dimensional Research und Aiegion haben die heutigen Machine-Learning-Projekte Anlaufschwierigkeiten. 80 % aller Unternehmen mit ML-Projekten berichten, dass diese ins Stocken geraten sind, 96 % geben „Probleme mit der Datenqualität, der für das KI-Training erforderlichen Datenkennzeichnung und dem Vertrauen in das aufgebaute Modell“ an. Unternehmen, die ihre eigenen ML-Algorithmen entwickeln, stellen fest, dass sie keine sauberen Daten in die Modelle einbringen können.
Genau hier kommen die Vorteile einer Customer-Data-Plattform – insbesondere einer datenbasierten CDP wie AudienceStream – für das Machine Learning ins Spiel. Bei ML-Projekten, die sich auf die Verwendung von Kundendaten konzentrieren, kann eine CDP sicherstellen, dass die Daten sauber und zusammenhängend sind und dass die KI mit konsistenten Datensätzen von Modell zu Modell trainiert wird.
Für Unternehmen, die keine Teams von Datenwissenschaftlern zur Erstellung von Kundenalgorithmen haben, gibt es AudienceStream zusammen mit Tealium Predict , unserem ML-Tool, mit dem Sie Ihre Kundendaten optimal nutzen können. (Wie andere Unternehmen bereits von dieser neuen Technologie profitieren, erfahren Sie in diesem Beitrag hier.)
Ob Sie Ihre eigenen Modelle konzipieren oder die von Tealium Predict bereitgestellten verwenden – es ist immer die Qualität der Daten, die in die Modelle einfließen, die darüber entscheidet, ob Machine Learning in großem Umfang gelingt. Wenn Sie Machine Learning in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten, sind die Vorteile einer CDP ein entscheidender Bestandteil Ihres Tech-Stacks.
Bei über 100 CDPs ist es keine ganz einfache Aufgabe, die richtige zu finden. Laden Sie unseren 2022 State of the CDP -Bericht noch heute herunter und erfahren Sie mehr über die Branche, wie Unternehmen CDPs einkaufen und implementieren und welche Art von CDP für Sie die richtige ist.
