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Worin unterscheidet sich eine Data-First CDP?

Bei Tealium haben wir eine anbieterneutrale Customer Data Platform entwickelt, die wir als “Data-First” bezeichnen. Wir nennen sie so, weil sie sich in erster Linie auf die Daten konzentriert (wie sie gesammelt, vereinheitlicht und dann durch andere Tools zugänglich gemacht werden). Es ist üblich, dass Unternehmen einzelne Aspekte ihres Marketing-Stacks ändern, daher ist es wichtig, Lösungen zu evaluieren, die Daten von einer Vielzahl von Touchpoints sammeln können.

Eine Data-First Customer Data Platform verfügt über:

Herstellerneutrale Datenübernahme – Die Fähigkeit, Daten jeder Art aus jeder Quelle aufzunehmen. Notwendig für eine vereinheitliche Sicht auf den Kunden, die die offline und online Welt miteinander verbindet.

Real-Time Funktionalität – Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu aktivieren, indem automatisch Kampagnenänderungen oder andere Ereignisse ausgelöst werden. Dies ist wichtig, um Ihre Initiativen zur Customer Experience zu verbessern, da es die Kundenkontaktpunkte nicht auf starre Journeys beschränkt.

Vereinheitlichtes Audience Management – Die Möglichkeit, Zielgruppen von einem einzigen Ort aus zu definieren, die dann über den gesamten Tech-Stack verteilt werden. Dies ist entscheidend, um den Wert Ihrer aktuellen Technologie zu verbessern und die Marketingausgaben zu optimieren.

Identity Resolution –Die Fähigkeit, verschiedene Identifikatoren aus unterschiedlichen Sitzungen, Kanälen und Touchpoints automatisch zu einer einzigen Besucher-ID zusammenzuführen. Entscheidend für jede Single View of the Customer Initiative.

Privacy and Consent Management – Die Fähigkeit, den Fluss von Kundendaten durch alle Ihre Systeme zu steuern. Dies ist entscheidend für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Fähigkeit zur Vorhersage von Resultaten – Die Zukunft der Marketingtechnologie liegt im maschinellen Lernen. Wenn Sie diese Funktionen in Ihre CDP integrieren, können Sie an allen Berührungspunkten mit dem Kunden einheitliche prädiktive Erkenntnisse gewinnen, anstatt Silos für maschinelles Lernen zu bilden.

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