Eine Customer Data Platform (CDP) ist kein Selbstzweck

360-Grad-Sicht auf Kunden war gestern. Was Sie wirklich brauchen, ist eine kontextbezogene Sicht auf den Kunden, die es Ihnen ermöglicht, relevant zu handeln: an jedem beliebigen Punkt der Customer Journey, zu jeder Zeit, über jeden Kanal, unabhängig davon, ob der Kunde eine Interaktion initiiert oder ob Sie sie initiieren.

Deshalb ist es wichtig, dass der Kunde freiwillig und ausdrücklich Informationen zur Verfügung stellt. Dadurch werden die Annahmen, die Segmentierungs-Algorithmen zugrunde liegen, erheblich reduziert und die Genauigkeit Ihrer Aktionen und Antworten drastisch erhöht. Es ist natürlich trotzdem wichtig, dass Sie Daten sammeln und pflegen, da Sie nicht wissen, was für Ihren Kunden zu einem späteren Zeitpunkt wichtig sein wird.

So weit, so gut: Die Hauptfrage, die sich stellt, ist, wie man dies technisch bewerkstelligen kann. Aus der Sicht des Prozesses und des Ergebnisses sieht es einfach aus: Sie stellen dem Kunden einfach die richtigen Informationen oder Antworten zur richtigen Zeit zur Verfügung.

Dazu braucht man nur die entsprechenden Systeme, Daten und eine CDP, richtig? Die Daten haben Sie, Systeme ebenfalls, also schließen wir einfach noch eine CDP an? Immer mit der Ruhe! Ganz so einfach gestaltet es sich leider nicht, denn eine Customer Data Platform ist kein Selbstzweck.

Was ist überhaupt eine Customer Data Platform?

Wir starten mit der Frage, was eine Customer Data Platform (CDP) überhaupt ist. Kurz und knapp meine Definition:

Eine Customer Data Platform ist eine Software, die persistente, einheitliche Kundendatensätze erstellt. Diese ermöglichen Geschäftsprozesse, die auf die Interessen und Ziele der Kunden ausgerichtet sind.

Die wichtigste Grundlage ist die Identität (Identity) des Kunden. Die Identität des Kunden ist der Kern, um den das Kundenprofil aufgebaut wird. Darüber befindet sich eine Zustimmungs- und Präferenz-Schicht. Diese Schicht wird von vielen CDP-Anbietern immer noch vergessen, ist aber von entscheidender Bedeutung, da die Einwilligungen festlegen, zu welchen Zwecken und unter welchen Umständen ein Kunde der Sammlung und Nutzung von Daten zustimmt. Diese Präferenzen, die ein Kunde explizit angibt, ersparen den modernen KI-Systemen das lästige Rätselraten, um genau diese Präferenzen zu ermitteln. Dadurch erhöht sich die Relevanz von Informationen und Angeboten, die Sie Ihren Kunden geben. Falls Ihnen das bekannt vorkommt: Ja, das ist tatsächlich die Funktionalität, die ein CIAM-System (Customer Identity and Access Management) bietet. Jeder guten CDP liegt ein CIAM-System zugrunde.

Der Kern der CDP ist dann die Zusammenführung (Unification) in Kundenprofile und, wo möglich, die Anreicherung dieser Profile der identifizierten Kunden mit weiteren Informationen. Dies ist im Grunde genommen Datenmanagement. Durch die Vereinheitlichung der Kundendaten schafft diese Ebene einen erheblichen Mehrwert, der sich leider nur schwer in Geld ausdrücken lässt.

Auf der nächsten Ebene wird es dann interessant: Hier werden, ausgehend von (Echtzeit-)Segmenten, Erkenntnisse (Insight) generiert, die von anderen Anwendungen genutzt werden können. Die CDP beginnt, sich auf die Ausführung zu konzentrieren, indem sie Dienste rund um Kundendaten anbietet. Dabei handelt es sich allerdings noch immer um ein Pull-Modell.

Der höchste Grad an Wert (Business Value)  ist erreicht, wenn die CDP aktiv Aktionen (Action) in anderen Anwendungen auslösen kann. Auf dieser Ebene kann das volle Potenzial eines einheitlichen Kundendatensatzes ausgeschöpft werden. So erhöht sich beispielsweise bei der richtigen Ausspielung spezifischer Aktionen auf Basis des Kundendatensatzes die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs. Der Kundendatensatz kann damit aktiv zur Erzielung von Geschäftsergebnissen genutzt werden, unter anderem auch, um den Umsatz zu steigern.

Was bedeutet dies für Unternehmen?

Jede Lösung, von der Segmentierung über das Kampagnenmanagement, Personalisierung, Real Time Interaction Management (RTIM) bis hin zur Customer Journey Orchestrierung benötigt einen stabilen Kern von Kundendaten und kann daher oft als Kern einer CDP verwendet werden. Sämtliche Lösungen analysieren Kundendaten und bieten darauf aufbauend Geschäftsaktionen von steigender Qualität an. Viele Unternehmen verfügen bereits über eine Systemlandschaft, die viele Aspekte dessen abdeckt, was eine CDP bietet. Für diese Unternehmen bedeutet das, dass sie sich genau ansehen müssen, was sie erreichen wollen und welche Funktionen sie bereits in ihrem Anwendungsportfolio haben, bevor sie nach zusätzlicher Software suchen. Einige dieser Funktionen werden möglicherweise nicht oder nur unzureichend genutzt.

Wenn diese Analyse ergibt, dass die benötigten Funktionen bereits als Teil des vorhandenen Software-Stacks verfügbar sind, besteht keine Notwendigkeit, die Komplexität der Systemlandschaft durch Hinzufügen weiterer Software zu erhöhen. Vielmehr ist es interessant zu ermitteln, wie Datenflüsse und Datenschemata geändert werden müssen, um die Anforderungen zu erfüllen. Das ist sozusagen ein direkter Einstieg in das Projekt.

Ist dies nicht der Fall, dann ist es an der Zeit, nach der am besten geeigneten CDP zu suchen, wobei zu berücksichtigen ist, dass die vorhandenen Funktionen nicht unbedingt von der neuen Software übernommen werden müssen. In diesem Fall handelt es sich im Wesentlichen um ein Softwareauswahl-Projekt.

Diese Aufgabe wird durch die Tatsache erschwert, dass im CDPI Industry Update vom Januar 2021 mehr als 130 Anbieter gezählt werden (und ich kenne mindestens einen, der darin nicht aufgeführt ist) – was bedeutet, dass es wahrscheinlich ebenso viele Anbieter gibt, die unter dem Radar operieren. Dennoch gilt die Regel „Think Big – Act Small“. Suchen Sie nach einer Lösung, die in die bestehende Systemlandschaft passt und die Anforderungen auf absehbare Zeit erfüllt, und lassen Sie sich nicht über den Tisch ziehen.