Schauen wir uns die Funktionen im Detail an:
1. Ausgangspunkt: Daten sammeln
Ausgangspunkt jeder CDP ist natürlich das Sammeln von Daten: So werden jegliche 1st aber auch 2nd und 3rd Party Daten in die CDP integriert und in einem einheitlichen, nutzbaren Format gespeichert. Das Ziel: Ein perfekt strukturierter, nutzbarer Datenpool.
2. Zentrale Funktion: Profile vereinheitlichen
Die zentrale Aufgabe einer CDP ist die Vereinheitlichung der Kundenprofile. Pro Kunde wird also ein einziges, individuelles Datenset erstellt. Dazu werden alle Profile des Users geräte- und kanalübergreifend aufgelöst und zusammengeführt. Dies erfolgt über deterministische ID Keys. User sind jetzt nicht mehr nur Strichmaxis, sondern Menschen mit Gesicht, Namen, individuellen Bedürfnissen und nachvollziehbarem Verhalten. Erst jetzt wissen wir wer sie sind und was sie in diesem Moment brauchen. Und erst jetzt können wir ihnen geben, was für sie ohnehin selbstverständlich ist: Eine einheitliche, personalisierte, geräte- und kanalübergreifende Kundenansprache, basierend auf dem Kundenlebenszyklus. Soweit zu den technischen Grundlagen. Jetzt beginnt die eigentliche Arbeit:
3. Segmentieren: Das A&O für die richtige Kundenansprache
Aus diesen Datensets können jetzt Besuchersegmente für kanalübergreifende Segmentierungsstrategien erstellt werden. Die eigentliche Arbeit des Marketing-Teams beginnt. Und hier schlummert auch das große Potential und das eigentliche Ziel von CDPs: Kunden identifizieren, die aufgrund verschiedener Eigenschaften in Gruppen eingeteilt werden können, um sie gezielt zu bespielen. Das Zauberwort ist: Audience Management.
4. Optional aber empfohlen: Prediction & Entscheidungen
So viele und vor allem strukturiert aufbereitete Daten auf einem Fleck: Das schreit förmlich nach großartigen Datenanalysen und Predictions. So können neben der Segmentierung auch zahlreiche “Out of the Box” Modelle angewendet werden, die bereits erste und vor allem ausgezeichnete Insights für bessere Entscheidungen liefern. Für eigene statische Berechnungen die in Richtung Data Science gehen, bieten sich Programmiersprachen wie R und Python an.
5. Nicht vergessen: Daten aktivieren
Der Dreh- und Angelpunkt für die Verwertbarkeit der Daten ist jedoch die Aktivierung. Segmente bzw. Audience Listen und Datenanalysen sind nur dann relevant, wenn sie aktiviert werden. Insbesondere Segmente sollten zurück nach Facebook, Google & Co. gespielt und dort aktiv genutzt werden. Die Königsdisziplin ist natürlich ein 360° Ansatz, d.h. die spezifische Kundenansprache in Echtzeit auf ALLEN Kanälen zu nutzen. Von Email über Social (und nicht nur Facebook sondern auch Advertising-Nischen wie Snapchat, Twitter & Co.), von Display über Onsite – ein 360-Grad-Ansatz ist der perfekte Weg, User dort zu erreichen, wo sie sich gerade aufhalten. So bleibt man präsent und ist genau in dem Moment da, in dem die Konvertierungs-Entscheidung fällt.