alles wichtige zu Customer Data platform
Daten als Schlüssel zum Marketingerfolg
Customer Data Platforms (CDPs) unterstützen Unternehmen durch eine zentrale Datenverwaltung, Automation und fördern eine datengetriebene Entscheidungsfindung. Prozesse werden optimiert und Unternehmen für die Herausforderungen der heutigen Zeit bereit gemacht.
Warum Daten im Marketing entscheidend sind
Daten sind das Fundament erfolgreicher Marketing- und Vertriebsstrategien. Sie ermöglichen Unternehmen nicht nur, Kunden besser zu verstehen, sondern auch Kampagnen gezielter auszusteuern, personalisierte Erlebnisse zu schaffen und die Effizienz von Marketing- und Vertriebsmaßnahmen signifikant zu steigern. Doch in vielen Unternehmen werden die Potenziale der Daten noch nicht vollständig genutzt – oft aus strukturellen oder technologischen Gründen.Die digitale Transformation hat dazu geführt, dass Unternehmen eine Vielzahl an Kundendaten sammeln – aus Websites, Social-Media-Kanälen, CRM-Systemen, E-Mail-Marketing-Plattformen, E-Commerce-Shops und vielen weiteren Quellen. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen, die jedoch oft ungenutzt bleiben. Gründe dafür sind unter anderem:
Fehlende zentrale Verknüpfung von Kundendaten: Daten sind in unterschiedlichen Systemen gespeichert und lassen sich nicht konsolidiert auswerten.
Mangelnde Echtzeit-Verarbeitung: Kundendaten liegen zwar vor, sind aber nicht direkt für Marketing- und Vertriebsentscheidungen nutzbar. Dadurch sind personalisierte, zeitnahe Interaktionen kaum möglich.
Datensilos zwischen Abteilungen: Marketing, Vertrieb und Kundenservice arbeiten mit separaten Systemen, wodurch kein einheitliches Kundenbild entsteht.
Inkonsistente Kundenansprache über verschiedene Kanäle: Ohne eine zentrale Datenquelle wird es schwierig, kanalübergreifende, konsistente Botschaften und Erlebnisse zu schaffen.
Fehlende Datenschutz- und Compliance-Kontrolle: Wenn Kundendaten unstrukturiert gespeichert und verarbeitet werden, entstehen Risiken im Umgang mit Datenschutzvorgaben (z. B. GDPR, DSGVO).
Hoher manueller Aufwand für Datenintegration: Teams verbringen viel Zeit damit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren und zu harmonisieren, statt strategisch mit ihnen zu arbeiten.
Schwierigkeiten bei der Erfolgsmessung und Attribution: Ohne eine zentrale Plattform ist es herausfordernd, Kundeninteraktionen über verschiedene Touchpoints hinweg zu messen und Kampagnen effizient zu optimieren.
Die Lösung: Eine Customer Data Platform (CDP)
Eine Customer Data Platform (CDP) hilft Unternehmen, diese Herausforderungen zu lösen, indem sie Kundendaten aus verschiedenen Quellen zentral erfasst, strukturiert, vereinheitlicht und in Echtzeit für Marketing-, Vertriebs- und Analysezwecke nutzbar macht. Durch eine CDP entsteht eine vollständige und dynamische 360-Grad-Sicht auf den Kunden, die personalisierte Interaktionen, gezielte Kampagnen und datenbasierte Entscheidungen ermöglicht.
Kernfunktionen einer CDP:
Datenintegration: Aggregation von Kundendaten aus verschiedenen Online- und Offline-Quellen (z. B. CRM, ERP, Web-Tracking, Mobile Apps, POS-Systeme, Event Tools).
ID Unification: Zusammenführung verschiedener Kundenprofile und -IDs (z. B. E-Mail, Cookie-Daten, Geräte-IDs) in einem einheitlichen Profil.
Segmentierung & Analyse: Erstellung dynamischer Kundensegmente für gezielte Marketing- und Vertriebsmaßnahmen.
Echtzeit-Datenverarbeitung: Möglichkeit, Kundenaktionen unmittelbar für personalisierte Kampagnen zu nutzen.
Data Activation: Automatisierte Bereitstellung der relevanten Daten an Marketing- und Vertriebssysteme (z. B. E-Mail, Paid Media, CRM).
Datenschutz & Compliance: Sicherstellung einer regelkonformen Datenverarbeitung gemäß DSGVO und anderen Vorschriften.
Beispiele aus der Praxis
E-Commerce
30% Reduzierung der Abwanderung
Ein führender Online-Händler stellte fest, dass viele Nutzer Waren in den Warenkorb legten, aber den Kauf nicht abschlossen. Durch eine CDP-gestützte Echtzeitanalyse konnten gezielte Retargeting-Kampagnen mit personalisierten Anreizen durchgeführt werden. Ergebnis: Die Abbruchrate sank um 30 %, während die Conversion-Rate um 15 % stieg.
Retail
20% höhere Wiederkäufer-Rate
Ein großer Einzelhändler konnte mit einer CDP kanalübergreifende Kundenprofile erstellen und seine Bestandskunden gezielter ansprechen. Durch personalisierte Produktempfehlungen stieg die Wiederkäufer-Rate um 20 %.
B2B
Steigerung der Lead-Qualität um 40%
Ein Software-Unternehmen nutzte bisher isolierte CRM- und Web-Analytics-Daten. Durch die Implementierung einer CDP konnten Vertriebsteams auf vollständige Kundenprofile zugreifen und gezielter potenzielle Interessenten ansprechen. Die Erfolgsquote qualifizierter Leads stieg um 40 %.
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Use Case Beispiele und Lösungen
Wer seine Daten einmal richtig sortiert, dem stehen alle Türen offen
Abgesehen davon, dass eine CDP die Daten erstmal aufräumt und nutzbar macht – also Dinge wie Datenintegration, Vereinheitlichung, Echtzeitverarbeitung sowie Schutz und Compliance regelt – wird es richtig spannend, sobald sie steht. Dann kommen die typischen Use Cases ins Spiel, die Unternehmen gezielt umsetzen können. Die Basis für die Umsetzung bildet das Unique Customer Profile.
Unique Customer Profiles – Die Basis für eine erfolgreiche CDP
Ein Unique Customer Profile (einheitliches Kundenprofil) ist eine einheitliche, vollständige und dynamische Darstellung eines einzelnen Kunden über alle Touchpoints und Datenquellen hinweg. In der Praxis bedeutet das, dass alle relevanten Informationen – wie Identifikatoren (z. B. E-Mail, Kundennummer), demografische Daten, Kaufhistorien, Verhaltensdaten und Engagement-Metriken – aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt und einer Person eindeutig zugeordnet werden.
Warum ist das so wichtig? Weil Unternehmen ihre Kunden nur dann gezielt, personalisiert und kanalübergreifend ansprechen können, wenn sie über eine konsistente und vollständige Datenbasis verfügen. Ein einzigartiges Kundenprofil sorgt dafür, dass jede Interaktion – sei es per E-Mail, auf der Website oder im Kundenservice – auf einer gemeinsamen, aktuellen Datengrundlage basiert. So werden Brüche in der Customer Journey vermieden und datengetriebene Anwendungsfälle wie Personalisierung, Churn Prevention oder dynamische Preisgestaltung erst möglich.
Dieses Unique Customer Profile eröffnet eine Vielzahl an Use Cases. Die unten aufgeführte Liste ist nur eine kleine Auswahl an möglichen Use Cases – kurz beschrieben, doch die Potenziale sind enorm. Wer seine Daten einmal richtig aufgeräumt hat, kann völlig neue Möglichkeiten erschließen:
Fazit
CDPs und der damit ermöglichte Blick auf den Kunden sind weit mehr als nur ein Werkzeug für personalisierte Werbung. Sie bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, um die gesamte Customer Experience, den Vertrieb, die Logistik und sogar Sicherheitsmaßnahmen zu optimieren.
Die richtige Wahl einer Customer Data Platform (CDP)
Die Entscheidung für eine Customer Data Platform (CDP) ist ein bedeutender Schritt für Unternehmen, die ihre Kundenbeziehungen optimieren und datenbasierte Entscheidungen treffen möchten. Eine CDP ermöglicht es, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu vereinheitlichen und gezielt für Marketingzwecke einzusetzen. Doch angesichts der Vielzahl an Optionen stellt sich die Frage: Welche Plattform passt am besten zu den individuellen Anforderungen des Unternehmens?Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Kriterien und Herausforderungen bei der Auswahl einer geeigneten CDP.
1. Fokussierung auf Geschäftsbedürfnisse und Use Cases
Eine CDP ist kein universell passendes Produkt – ihre Wirksamkeit hängt stark von den spezifischen Anforderungen und strategischen Zielen des Unternehmens ab. Viele Unternehmen lassen sich von umfangreichen Feature-Listen und eindrucksvollen Präsentationen beeinflussen, ohne ihre eigenen Bedürfnisse ausreichend zu analysieren. Um die richtige Entscheidung zu treffen, sollten zentrale Fragen im Mittelpunkt stehen:
Welche Herausforderungen sollen mit einer CDP gelöst werden?
Welche konkreten Fähigkeiten benötigen wir, um diese Herausforderungen zu bewältigen?
Die Antwort auf diese Fragen hängt von den übergeordneten Unternehmenszielen ab. Möchte das Unternehmen die Lead-Generierung verbessern, personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen oder Marketingkampagnen effizienter steuern? Je klarer die Zielsetzung, desto einfacher lässt sich die passende Lösung identifizieren.
Eine leistungsfähige CDP sollte – je nach Anwendungsfall – folgende essenzielle Funktionen bieten:
Datenintegration: Zusammenführung von Kundendaten aus verschiedenen Quellen
Kundenprofil-Management: Erstellung und Pflege einheitlicher Kundenprofile
Datenbereinigung und -transformation: Verbesserung der Datenqualität durch Konsolidierung und Bereinigung
Segmentierung und Zielgruppen-Definition: Identifikation relevanter Kundensegmente für gezielte Kampagnen
Echtzeit-Datenverarbeitung: Nutzung von Live-Daten zur Optimierung von Kundenerlebnissen
Analysen und Reporting: Bereitstellung von Insights für datengetriebene Entscheidungen
APIs und Integrationen: Verknüpfung mit bestehenden Systemen wie CRM, Marketing-Automation oder E-Commerce-Plattformen
Multi-Channel-Aktivierung: Bereitstellung von Kundendaten für verschiedene Marketing- und Vertriebskanäle
Vor der Auswahl eines Anbieters sollte das Unternehmen seine spezifischen Anwendungsfälle definieren und sicherstellen, dass die CDP diese Anforderungen erfüllt. Dabei sollten strategische Ziele ebenso berücksichtigt werden wie die erwarteten Ergebnisse. Die zentrale Frage lautet:
Soll die CDP vor allem Daten kombinieren, segmentieren oder orchestrieren?
Welche Einblicke sollen aus dem Kundenverhalten gewonnen werden?
Die Beantwortung dieser Fragen wird unten nochmal beleuchtet und hilft Unternehmen, eine CDP-Lösung zu finden, die langfristig zur eigenen Datenstrategie passt und den gewünschten Mehrwert bringt.
2. Verstehen der verschiedenen CDP-Typen
Die Wahl der richtigen CDP hängt stark von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab, die in Punkt Nummer 1 gelistet werden. Je nach Fokus und Einsatzzweck gibt es verschiedene Typen von CDPs, die unterschiedliche Funktionen bieten.
Ausrichtung der CDP:
Kampagnenorientierte CDPs unterstützen gezieltes Marketing, indem sie Kundensegmente verwalten und personalisierte Botschaften über digitale Kanäle ausspielen.
Datenorientierte CDPs legen den Fokus auf die Konsolidierung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Kundensicht zu schaffen.
Cloud-Datenplattform-basierte CDPs bieten erweiterte Analysemöglichkeiten und maschinelles Lernen zur tieferen Datenverarbeitung.
Die technischen Layer einer CDP-Architektur:
CDPs bestehen typischerweise aus drei technischen Schichten:
Data Layer (Systeme der Aufzeichnung - SOR): Hier werden Kundendaten gesammelt, konsolidiert und gespeichert. Dies umfasst die Integration von First-, Second- und Third-Party-Daten.
Algo Layer (Systeme der Intelligenz - SOI): Diese Schicht nutzt Algorithmen, Analysen und Machine Learning, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Action Layer (Systeme der Erfahrung - SOE): Hier werden die gewonnenen Erkenntnisse in Aktionen umgewandelt, z. B. für Marketing-Automatisierung oder personalisierte Kundenerlebnisse.
Die richtige Wahl eines CDP-Typs und der passenden Architektur ist essenziell, um eine effektive und zukunftssichere Datenstrategie zu gewährleisten. Eine CDP entfaltet ihren Mehrwert erst dann, wenn sie relevante Datenquellen verknüpfen kann – etwa CRM-Systeme, E-Commerce-Plattformen, Web-Analytics oder Social-Media-Daten. Daher sollte die Architektur auch in Anbetracht der Datenquellen ausgerichtet werden.
60%
der CIOs planen, in composable Enterprise-Technologie zu investieren.
Quelle: Forrester
3. Build vs. Buy vs. Hybrid-Ansatz
Sobald die Wahl eines CDP-Typs getroffen wurde, stellt sich die Frage nach der Bereitstellung: Soll die CDP selbst entwickelt, gekauft oder ein hybrider Ansatz gewählt werden?Jede dieser Optionen hat spezifische Vor- und Nachteile, die von den individuellen Anforderungen und Ressourcen des Unternehmens abhängen.
BUILD
Build (Selbstentwicklung):
Eine maßgeschneiderte CDP bietet maximale Kontrolle und Flexibilität. Unternehmen können die Plattform genau an ihre Bedürfnisse anpassen und bestehende IT-Architekturen optimal nutzen. Allerdings ist dieser Ansatz ressourcenintensiv, erfordert ein erfahrenes technisches Team und verursacht hohe Entwicklungskosten. Zudem benötigt die Wartung und Skalierung erhebliche langfristige Investitionen.
BUY
Buy (Fertige Lösung):
Der Kauf einer vorkonfigurierten CDP ermöglicht eine schnelle Implementierung und reduziert den internen Entwicklungsaufwand. Diese Lösungen bieten bewährte Funktionalitäten, standardisierte Integrationen und regelmäßige Updates durch den Anbieter. Allerdings sind Unternehmen hier von den Funktionen und Weiterentwicklungen des Anbieters abhängig und haben möglicherweise Einschränkungen bei der individuellen Anpassung.
Hybrid
Hybrid-Ansatz:
Diese Strategie kombiniert Standardlösungen mit individuellen Erweiterungen. Unternehmen können eine bestehende CDP-Plattform nutzen und spezifische Module oder Funktionen selbst entwickeln. Dadurch lassen sich Zeit und Kosten sparen, während dennoch individuelle Anpassungen möglich sind.
Technische Architektur einer CDP:Neben der grundsätzlichen Entscheidung zwischen Build, Buy oder Hybrid spielen auch technische Architekturentscheidungen eine Rolle. CDPs lassen sich nach ihrem Aufbau in verschiedene Kategorien unterteilen:
Non-composable CDPs: Diese Lösungen bieten eine vereinfachte Infrastruktur mit standardisierten Funktionen, sind aber stark vom Anbieter abhängig. Sie eignen sich für Unternehmen, die eine schnelle und einfache Implementierung wünschen. Beispiele: Salesforce, Adobe, Oracle.
Semi-composable CDPs: Diese Plattformen kombinieren benutzerfreundliche Oberflächen mit vorgefertigten Funktionen, die dennoch gewisse Anpassungsmöglichkeiten bieten. Sie benötigen weniger technisches Know-how und ermöglichen eine moderate Anpassung der Plattform. Beispiele: Tealium, BlueConic.
Composable CDPs: Diese CDPs setzen auf eine vollständig modulare Architektur, die es Unternehmen ermöglicht, individuelle Komponenten selbst zusammenzustellen. Sie basieren oft auf einer Reverse-ETL-Technologie (Extract, Transform, Load) und ermöglichen eine tiefgreifende Anpassung und Integration mit bestehenden Dateninfrastrukturen. Allerdings erfordern sie ein hohes Maß an technischem Know-how und Entwicklungsressourcen. Beispiele: RudderStack, Hightouch.
Die Wahl zwischen Build, Buy oder Hybrid sowie die geeignete CDP-Architektur hängt von den geschäftlichen Anforderungen, den technischen Ressourcen und der langfristigen Strategie des Unternehmens ab.
4. Wichtige CDP-Funktionen bewerten
Unabhängig von der gewählten Architektur sollten Unternehmen die wichtigsten Funktionen einer CDP für sich evaluieren. Daher ist es entscheidend, ihre Kernfunktionen genau zu bewerten mit Blick auf das, was benötigt wird. Eine leistungsfähige CDP sollte folgende essenzielle Funktionen bieten:
Datenintegration: Verbindung verschiedener Datenquellen (Online & Offline) über APIs, Data Lakes oder Dateiuploads.
Datenvereinheitlichung: Erstellung eines einheitlichen Kundenprofils durch Identifikation von Nutzern über verschiedene Touchpoints hinweg. Hierbei kommen Matching-Algorithmen und Datenbereinigungsprozesse zum Einsatz.
Echtzeit-Datenverarbeitung: Viele moderne CDPs ermöglichen eine Echtzeit-Verarbeitung von Kundeninteraktionen. Dies erlaubt sofortige personalisierte Marketingmaßnahmen und eine verbesserte Customer Experience.
Datenschutz & Compliance: Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie DSGVO und CCPA. CDPs bieten Mechanismen für das Consent-Management und setzen auf eine „Privacy by Design“-Architektur.
Segmentierung & Zielgruppenbildung: Die CDP sollte die Möglichkeit bieten, Kundendaten nach bestimmten Attributen zu segmentieren, um gezielte Marketingmaßnahmen umzusetzen.
Multi-Channel-Aktivierung: Die CDP muss in der Lage sein, Kundendaten für verschiedene Kanäle nutzbar zu machen, z. B. für E-Mail-Marketing, digitale Werbung oder CRM-Systeme.
APIs & Integrationen: Eine gute CDP sollte umfassende Integrationsmöglichkeiten bieten, um sich mit bestehenden Systemen (z. B. CRM, Marketing Automation, Analytics) zu verbinden.
Ein umfassender Blick auf diese Funktionen hilft Unternehmen, die richtige CDP auszuwählen und sie optimal in ihre bestehende Systemlandschaft zu integrieren.
5. Architektur und Bereitstellung berücksichtigen
Neben den Funktionen spielt auch die Bereitstellung eine wichtige Rolle:
CLOUD
Cloud-basierte CDPs: Software-as-a-Service (SaaS)-Lösungen, die besonders flexibel und skalierbar sind. Ideal für Unternehmen, die schnelle Implementierung und kontinuierliche Updates benötigen.
ON-PREMISE
On-Premises CDPs: Diese CDPs werden in der eigenen Infrastruktur des Unternehmens betrieben und bieten maximale Kontrolle über die Daten. Sie sind ideal für Unternehmen mit hohen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.
hybrid
Hybride CDPs: Kombination aus Cloud- und On-Premises-Lösungen, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Lösung für spezielle Unternehmensanforderungen.
Die richtige Wahl ist nicht einfach und hängt von der bestehenden IT-Infrastruktur, Datenschutzanforderungen und Skalierbarkeit ab.
6. Bewertung des Anbieters
Neben der Technologie ist auch der Anbieter selbst entscheidend. Unternehmen sollten folgende Faktoren berücksichtigen:
Datenmodell: Es ist wichtig zu prüfen, ob die CDP mit dem bestehenden Datenmodell kompatibel ist und ob sie fehlende Elemente ergänzt. Eine CDP kann keine grundlegenden Datenprobleme lösen.
Bestehende Technologie-Architektur: Die CDP sollte sich nahtlos in die vorhandene IT-Infrastruktur integrieren lassen.
Organisatorische Bereitschaft: Die Implementierung einer CDP kann neue Kompetenzen im Unternehmen erfordern.
Investitionsrechnung: Unternehmen sollten bewerten, ob die Investition in eine CDP langfristig wirtschaftlich sinnvoll ist oder ob Alternativen existieren.
Composable vs. Non-composable CDPs: Non-composable CDPs sind einfach zu nutzen, bieten aber weniger Anpassungsmöglichkeiten, während composable CDPs flexibler sind, jedoch mehr technisches Know-how erfordern.
Unternehmensspezifische Anforderungen: Die Wahl des Anbieters sollte stets die aktuelle Infrastruktur, die gewünschten Ergebnisse und die verfügbaren Ressourcen berücksichtigen.
Anbieter: Die Unternehmenshistorie sowie das Produktportfolio des Anbieters kann Hinweise auf dessen Stärken und Expertise geben.
Eine umfassende Bewertung des Anbieters stellt sicher, dass die CDP langfristig den größten Nutzen für das Unternehmen bringt.
7. Datenschutz und Compliance sicherstellen
Der Schutz personenbezogener Daten ist ein zentraler Aspekt bei der Implementierung einer CDP. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Plattform die geltenden Datenschutzrichtlinien erfüllt:
DSGVO- und CCPA-Konformität: Die CDP sollte Mechanismen bieten, um Datenschutzanforderungen, wie das Recht auf Datenlöschung oder Opt-in- und Opt-out-Optionen, umzusetzen.
Privacy by Design: Datenschutz sollte bereits bei der Entwicklung der CDP berücksichtigt werden, um Risiken von vornherein zu minimieren.
Sichere Datenverwaltung: Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits helfen, die Sicherheit der gespeicherten Kundendaten zu gewährleisten.
Ein transparenter Umgang mit Datenschutz und Compliance schafft Vertrauen bei den Kunden und minimiert rechtliche Risiken - diese Faktoren sollten bei der Wahl einer CDP mitberücksichtigt werden.
8. Implementierung und Support berücksichtigen
Die erfolgreiche Einführung einer CDP erfordert mehr als nur die technische Integration. Unternehmen sollten auch die organisatorischen und personellen Aspekte beachten:
Team Alignment: Die Einführung einer CDP erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen, um sicherzustellen, dass keine isolierten Datensilos entstehen.
Change Management: Eine CDP kann Veränderungen in den Arbeitsprozessen mit sich bringen. Unternehmen sollten frühzeitig darauf vorbereitet sein und Mitarbeitende entsprechend schulen.
Partner Support: Externe Berater oder Partner mit Erfahrung im CDP-Umfeld können wertvolle Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung der Plattform bieten.
Eine gut geplante Einführung stellt sicher, dass die CDP effektiv genutzt und langfristig in die Unternehmensprozesse integriert wird.
9. Zukunftsfähigkeit der CDP
Eine CDP sollte nicht nur den aktuellen Anforderungen des Unternehmens entsprechen, sondern auch langfristig mit dem Unternehmen wachsen können - ein Blick in die Zukunt ist also sinnvoll:
Skalierbarkeit: Kann die CDP mit steigenden Datenmengen und zunehmenden Anforderungen umgehen?
Innovative Roadmap: Bietet der Anbieter eine klare Roadmap für Weiterentwicklungen und neue Funktionen?
Technologische Offenheit: Unterstützt die CDP moderne Technologien wie KI und Machine Learning zur Optimierung der Kundenerfahrung?
Anpassungsfähigkeit: Ist die CDP flexibel genug, um sich an veränderte Geschäftsmodelle und Marktbedingungen anzupassen?
Unternehmen sollten sicherstellen, dass die gewählte CDP langfristig zur Datenstrategie passt und sich an neue Entwicklungen anpassen kann.
453%
prognostiziertes Wachstum der globalen Ausgaben für CDPs (2023-2028)
Quelle: Forrester
10. Teure Fehler vermeiden
Die Auswahl einer CDP ist eine bedeutende Investition, die wohlüberlegt sein sollte, um kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden, daher hier nochmal kurz zusammengefasst, welche Fehler man meiden sollte:
Fokus auf den tatsächlichen Bedarf: Unternehmen sollten sich nicht von umfangreichen Feature-Listen blenden lassen, sondern die Funktionen wählen, die tatsächlich benötigt werden.
Erfahrene Partner einbinden: Die Zusammenarbeit mit Experten kann helfen, Stolperfallen zu vermeiden und eine effizientere Implementierung zu gewährleisten.
Detaillierte Anforderungsanalyse durchführen: Vor der Entscheidung für eine CDP sollten alle relevanten Abteilungen einbezogen und ihre Anforderungen klar definiert werden.
Testphasen einplanen: Ein Pilotprojekt oder eine Testphase kann dabei helfen, die Praxistauglichkeit der CDP zu prüfen, bevor eine vollständige Implementierung erfolgt.
Gesamtkostenbewertung: Neben den Lizenzkosten sollten auch Implementierung, Wartung und Schulungskosten berücksichtigt werden, um eine fundierte Investitionsentscheidung zu treffen.
Eine gut geplante Einführung stellt sicher, dass die CDP effektiv genutzt und langfristig in die Unternehmensprozesse integriert wird.
Fazit
Die Wahl der richtigen CDP ist ein strategischer Prozess, der eine sorgfältige Analyse der eigenen Anforderungen erfordert. Entscheidend ist, sich nicht von technischen Features blenden zu lassen, sondern den geschäftlichen Nutzen in den Mittelpunkt zu stellen.
Der Aufbau einer CDP ist kein einmaliges Projekt, sondern ein schrittweiser Prozess. Es empfiehlt sich, mit einfachen Anwendungsfällen zu beginnen und die Plattform nach und nach zu erweitern. Mit der richtigen Strategie, klaren Prioritäten und einem Fokus auf geschäftsrelevante Ergebnisse lässt sich der volle Nutzen einer CDP realisieren.
Wir wünschen viel Erfolg bei der Auswahl und Nutzung, und stehen für Fragen gerne zur Verfügung.
Ressourcen & FAQs
FAQs
1. Strategische Fragen
- Kauf: Schnelle Implementierung
- Eigenentwicklung: Maximale Kontrolle
- Hybrid: Balance aus beidem
2. Use Case Fragen
3. Funktionalitätsfragen
4. Technische Fragen
- Non-composable CDPs – End-to-End-Lösungen, die alle Funktionen integriert bereitstellen.
- Semi-composable CDPs – Teilweise anpassbare Lösungen, bei denen einige Komponenten ersetzt oder
erweitert werden können. - Composable CDPs – Modulare, hochflexible Lösungen, die individuell aus verschiedenen Best-of-Breed-Tools
zusammengestellt werden.
- Data Layer: Speicherung und Integration der Daten
- Algo Layer: Analyse und Segmentierung
- Action Layer: Aktivierung der Daten in verschiedenen Kanälen
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