Abgrenzung: So unterscheidet sich eine CDP von anderen Systemen

Was eine Customer Data Platform (kurz: CDP) ist und wofür man sie braucht, haben wir schon in diesem Artikel umfangreich beschrieben.

Eine CDP löst also Datensilos im Unternehmen auf und verbindet ALLE Kundendaten über ALLE Kanäle hinweg sauber miteinander. Das Ziel: Eine einheitliche, personalisierte, geräte- und kanalübergreifende Kundenansprache – basierend auf dem Kundenlebenszyklus.

Auch Google Analytics kann als CDP eingesetzt werden – sogar auf vielfältige Weise. Mehr dazu erfährst du hier.

So unterscheidet sich ein CRM von einer CDP

In der Vergangenheit waren es Customer Relationship Management (kurz: CRM) Systeme, die das Daten Siloing in den Griff bekommen sollten. Denn das Ziel von CRM Systemen ist: Die Verbesserung der Kundenbindung!

Wichtige Kundendaten, wie zum Beispiel Emails, Telefonate und Profile auf sozialen Netzwerken, werden in CRMs gespeichert und übersichtlich strukturiert.

CRM-System sind jedoch nicht darauf ausgelegt, die enormen und oft komplexen Datenmengen aus anderen Systemen aufzunehmen.

Sie sind auch nicht dafür geeignet, diese Daten durch Abgleich unterschiedlicher (unique) IDs zusammenzuführen und zu vereinheitlichen: Die grundlegende Aufgabe einer CDP.

Ein CRM eignet sich also leider rein technisch nicht als CDP.

Vielmehr fließen die Daten aus dem CRM in die CDP ein, werden dort umstrukturiert und mit wertvollen Zusatzinformationen erweitert und ergänzt. Im Anschluss werden die aufgepeppten Daten für das CRM nutzbar gemacht, um die direkte Kundenbeziehung noch weiter zu verbessern.

	CRM	CDP
Einheitliche Kundendaten	~	ja
Persistent	ja	ja
Softwarepaket	ja	ja
Real-Time Capability	~	ja
Uneingeschränkter Zugang	~	ja
Anwender	CRM Team	Marketing Team

So unterscheidet sich ein Data Warehouse von einer CDP

Auch traditionellere Methoden wie Data Warehouses (kurz: DWHs) konnten das Data Siloing Problem nicht lösen.

Das Data Warehouse zielt zwar darauf ab, Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen. Allerdings werden DWHs von IT-Teams mit großem technischem Know-how, aber meist nur wenig Marketinggefühl (sorry!) erstellt und betrieben.

So werden Daten normalerweise nicht täglich, sondern wöchentlich oder sogar seltener aktualisiert.

Diese müssen jedoch in (nahezu) Echtzeit verfügbar sein, um digital auf die Kundenbedürfnisse entsprechend schnell und richtig reagieren zu können.

Außerdem unterstützt ein Data Warehouse in erster Linie die Analyse und nicht die direkte Interaktion mit Kunden.

Ein DWH ist also zu technisch, zu komplex, zu umfangreich und zu träge.

Im Vergleich dazu wird die CDP vom Marketing-Team betrieben. Dieses hat auch die volle Kontrolle über das System und ist somit flexibel in dessen Nutzung. Zwar erfordert das Einrichten und die Wartung ebenfalls fundierte, technische Kenntnisse – allerdings nicht im Umfang eines typischen DWHs.

Die CDP ergänzt (oder ersetzt) also das klassische DWH und macht die Unternehmensdaten für Marketer und somit Marketingzwecke nutzbar.

	DWH	CDP
Einheitliche Kundendaten	ja	ja
Persistent	ja	ja
Softwarepaket	nein	ja
Real-Time Capability	nein	ja
Uneingeschränkter Zugang	ja	ja
Anwender	IT Team	Marketing Team

So unterscheidet sich ein Data Lake von einer CDP

Ein Data Lake ist ein Speicher sowohl für strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Im Gegensatz zu einer normalen Datenbank, werden die Daten im Data Lake in ihrem ursprünglichen Rohformat gespeichert. Dabei müssen sie beim Speichern nicht validiert oder formatiert werden. Erst wenn die Daten benötigt werden, erfolgt die Strukturierung. Die Schemas ergeben sich dabei aus den Abfragen der Analysen.

Das macht den Data Lake extrem flexibel und deshalb besonders im Big Data Umfeld sehr beliebt.

Allerdings sind die Daten in einem Data Lake unorganisiert, ineffizient, schwer zugänglich und somit auch nur schwer einsetzbar – und damit weder für den Zweck einer CDP noch für das Marketing Team geeignet.

Deswegen hat auch dieser modernere Ansatz der Datenspeicherung, das Datensiloing (aus Sicht des Marketers) nicht zufriedenstellend in den Griff bekommen.

	Data Lake	CDP
Einheitliche Kundendaten	nein	ja
Persistent	ja	ja
Softwarepaket	nein	ja
Real-Time Capability	nein	ja
Uneingeschränkter Zugang	ja	ja
Anwender	BI Team	Marketing Team

So unterscheidet sich eine DMP von einer CDP

Schließlich wäre da noch die Data Management Plattform (kurz: DMP), die das Daten Siloing endlich in den Griff bekommen könnte. Der Name sagt es ja auch schon so schön: Data Management.

Leider sind DMPs speziell für programmatische Display- & Video Anzeigen zur Verbesserung der Anzeigenausrichtung entwickelt worden.

Sie bewegen sich also hauptsächlich in der Online-Werbewelt, konzentrieren sich auf 3rd & 1st-party Daten sowie anonyme Segmente und Kategorien. >> Details siehe: Was ist eine DMP?

Außerdem erfassen DMPs im wesentlichen Cookie-IDs und verknüpfen diese für Zielgruppen-Targeting. Dabei verfällt der Großteil der Informationen nach 90 Tagen wieder – der typischen Cookie-Lebensdauer. >> Details siehe: Die neue Google DMP in Display&Video 360: Audience Management.

CDPs hingegen speichern und verknüpfen ALLE Daten aus ALLEN Kanälen und Systemen für unendlich lange (bzw. gewünschte) Zeit.

Also eignet sich auch eine DMP rein technisch nicht als CDP.

Vielmehr fließen die Daten aus der DMP in die CDP ein, werden dort umstrukturiert, mit wertvollen Zusatzinformationen erweitert und ergänzt und im Anschluss für die DMP bzw. in der DSP nutzbar gemacht.

Die DMP nutzt also die Daten der CDP für besseres Targeting in der Online-Werbewelt.

	DMP	CDP
Einheitliche Kundendaten	nein	ja
Persistent	nein	ja
Softwarepaket	ja	ja
Real-Time Capability	ja	ja
Uneingeschränkter Zugang	ja	ja
Anwender	Programmatic Teams	Marketing Teams

So unterscheidet sich eine Marketing Cloud von einer CDP

Die Stärke von Marketing Clouds liegt in der Automatisierung von Marketingprozessen, d.h. der automatischen Aussteuerung von Werbebotschaften in den Vertriebskanälen des Unternehmens wie z.B. E-Mail, Push Benachrichtigungen, Social Media, etc.

Auch dazu werden konsolidierte Benutzer- und Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen benötigt, um 360-Grad User Profile zu erstellen.

Marketing Clouds kommen also am ehesten an die Idee von CDPs heran: Je nach Funktionsumfang und Positionierung können Marketing Clouds also entweder als Ergänzung zu oder im Wettbewerb mit CDPs betrachtet werden.

Immer häufiger wird die CDP in bestehende Marketing Clouds integriert und fungiert als übergeordnete Instanz. Dabei wird die CDP, aufgrund ihrer Datenstärke, hauptsächlich zur Erstellung komplexer Segmente verwendet. Die Segmente werden dann an die Marketing Cloud gesendet, wo sie als Grundlage für Kampagnen über mehrere Kanäle hinweg verwendet werden. Die Marketingautomation wird weiterhin in der Marketing Cloud vorgenommen.

	Marketing Cloud	CDP
Einheitliche Kundendaten	ja	ja
Persistent	ja	ja
Softwarepaket	ja	ja
Real-Time Capability	ja	ja
Uneingeschränkter Zugang	ja	ja
Anwender	Marketing Teams	Marketing Teams

Fazit & Zusammenfassung

Wie hier nachzulesen, sind Customer Data Platforms eine relativ neue Marketingtechnologie.

Sie sind darauf spezialisiert User- und Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen zu konsolidieren, um 360-Grad-Profile zu erstellen und diese für das Marketing-Team einfach zugänglich zu machen. Das Ziel: Eine einheitliche, personalisierte, geräte- und kanalübergreifende Kundenansprache.

Den selben Wunsch hatten zuvor auch schon CRM Systeme, DWHs, Data Lakes und DMPs. Jedoch eigneten sich diese nicht als CDP: Entweder sie konnten die enormen und großteils komplexen Datenmengen nicht verarbeiten oder sie waren zu technisch, zu träge, zu unorganisiert, zu ineffizient, …

CDPs haben all diese Probleme in den Griff bekommen: Sie nutzen die Vorteile aller bisherigen Lösungen ohne den Nachteilen, die sich daraus ergeben.

	CRM	DWH	Data Lake	DMP	Marketing Cloud	CDP
Einheitliche Kundendaten	~	ja	nein	nein	ja	ja
Persistent	ja	ja	ja	nein	ja	ja
Softwarepaket	ja	nein	nein	ja	ja	ja
Real-Time Capability	~	nein	nein	ja	ja	ja
Uneingeschränkter Zugang	~	ja	ja	ja	ja	ja
Anwender	CRM Team	IT Team	BI Team	Programmatic Teams	Marketing Teams	Marketing Team

Sie möchten auch alle Vorteile einer CDP nutzen? Unsere Analytics Experten beraten Sie gerne bei der Erstellung Ihrer Customer Data Platform. Kontaktieren Sie uns jederzeit: kontakt@e-dialog.group

Abgrenzung: So unterscheidet sich eine CDP von anderen Systemen

Management Summary

So unterscheidet sich ein CRM von einer CDP

So unterscheidet sich ein Data Warehouse von einer CDP

So unterscheidet sich ein Data Lake von einer CDP

So unterscheidet sich eine DMP von einer CDP

So unterscheidet sich eine Marketing Cloud von einer CDP

Fazit & Zusammenfassung

Sie möchten auch alle Vorteile einer CDP nutzen? Unsere Analytics Experten beraten Sie gerne bei der Erstellung Ihrer Customer Data Platform. Kontaktieren Sie uns jederzeit: kontakt@e-dialog.group

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