Zwei Arten von Unternehmen dominieren heute in fast jeder Branche. Diejenigen, die bereits ein System oder eine Plattform eingesetzt haben (ob erfolgreich oder nicht, steht auf einem anderen Blatt), um ihre Kundenerfahrung zu verbessern, und diejenigen, die dies ernsthaft in Erwägung ziehen. Infolgedessen gibt es nur eine verschwindend geringe Anzahl von Unternehmen, die unschlüssig sind oder nicht wissen, was eine hervorragende Kundenerfahrung für ihr Unternehmen bedeuten kann. Selbst diejenigen, die über ein knappes Budget verfügen, bemühen sich um den Einsatz von Technologien, die ihre Kundenerfahrungen verbessern können. Customer Data Management (CDM) ist ein solches System, das die über verschiedene Abteilungen verstreuten Fragmente Ihrer Kundendaten zusammenfügt und es Ihnen ermöglicht, das Beste daraus zu machen.
I. Erfolgreich im CDM
Die Einführung der CDM-Technologie ist nur ein Teil des Puzzles, ein anderer ist die Funktionsweise und das technische Know-how, um sie zu verwalten.
Der eigentliche Erfolg des CDM liegt jedoch in der Entwicklung einer Vision, der Ausarbeitung einer Kundenstrategie, der Überbrückung der Kluft zwischen wichtigen Abteilungen und der Kommunikation der gewünschten Veränderung auf breiter Ebene. Auch die Verankerung kollaborativer Ansätze in der Unternehmenskultur, das Bestreben, schlechte Praktiken im Bereich des Kundendatenmanagements zu beseitigen, und das Erreichen konsistenter Kundendaten in allen Systemen können einen Schneeballeffekt haben.
Außerdem muss eine klare Trennung der Ziele - wie "Pflege von Kundenbeziehungen", "besserer Abschluss von Leads" und "verbesserte Kundenansprache" - im Mittelpunkt stehen. Und schließlich geht es darum, ständig zu analysieren, wie Ihre Kunden ihre Erfahrungen mit Ihrem Unternehmen und Ihren Produkten oder Dienstleistungen wahrnehmen.
i. Was braucht es?
Im Großen und Ganzen beginnt es damit, dass Sie Ihre wichtigsten Kundendaten in verschiedenen Systemen aufspüren, sie bereinigen (Inkonsistenzen und Fehler beheben), integrierte und vertrauenswürdige Kundenprofile erstellen und sie an zentraler Stelle ablegen. Außerdem ist es wichtig, Kundendaten mit anderen wichtigen Datenpunkten zu verknüpfen, z. B. mit anderen Kunden im gleichen Haushalt, der durchschnittlichen Ticketgröße von Produkten, den genutzten Kaufkanälen (im Geschäft oder online), sowie Kundendaten mit ihren sozialen und Clickstream-Daten zusammenzuführen, sich auf Data Governance zu konzentrieren und andere damit verbundene Muster zu verstehen. Schließlich wird versucht, den Kunden nicht aus einer werbetechnischen, sondern aus einer marktorientierten Perspektive zu betrachten, indem der Schwerpunkt auf die aus einer Vielzahl von Quellen stammenden First-Party-Kundendaten verlagert wird.
ii. Die 'echte' Rolle der Kundendaten-Management-Plattform
Eine Kundendatenplattform ist eine Marketingtechnologie, die die Kundendaten eines Unternehmens aus dem Marketing und anderen Kanälen zusammenführt, um eine Kundenmodellierung zu ermöglichen und das Timing und die Ausrichtung von Nachrichten und Angeboten zu optimieren. Sie hat vier Hauptfunktionen:
| Datensammlung | Profilvereinheitlichung | Segmentierung | Aktivierung |
| Bezieht sich auf die Aufnahme von 1st-Party-Daten auf Benutzerebene aus einer Vielzahl von Offline- und Online-Quellen, möglicherweise in Echtzeit, einschließlich, aber nicht beschränkt auf (Browsing-Daten, Cookies, Namen, demografische Daten, E-Mails, Geräteadressen, Seitenbesuche, Kaufhistorie usw.) | Bezieht sich speziell auf die Vereinheitlichung von Kundenprofilen durch den Abgleich von doppelten Profilen desselben Kunden. Es bezieht sich auch auf die Verknüpfung (oder Negierung) verschiedener Geräte, E-Mail-IDs derselben Kunden und sogar die Zusammenfassung von Kunden zu denselben Haushaltskonten. | CDP funktioniert wie eine Schnittstelle, die es Vermarktern ermöglicht, Segmente zu entwickeln und zu verwalten. Es geht um die Entwicklung einer regelbasierten Segmentierung, einschließlich automatischer Segmenterkennung, Neigungsmodelle, prädiktive Analysen und Import und Einsatz von benutzerdefinierten Modellen. | Aktivierung bedeutet, dass die Segmente Anweisungen zur Durchführung von Kampagnen erhalten, die E-Mail, mobile Nachrichten, Werbung, Empfehlungen, Dynamik und Selbstoptimierung umfassen. |
II. Die Grundlage für CDM schaffen
Das siloartige Kundendatenmanagement-Ökosystem anerkennen
Bevor Unternehmen auch nur einen einzigen Schritt weitergehen, müssen sie sich darüber im Klaren sein, dass die Daten, nach denen sie suchen, über mehrere Abteilungen verstreut sein können. Zum Beispiel können einige davon in den Abteilungen für die Kundenbindung (wie CRM, Kundensupport) liegen, andere am Punkt der Transaktion, d.h. bei Vertrieb und Handel (z.B. an den Kassen, Zahlungsgateways), einige in den Back-Office-Systemen (wie den ERPs) und einige im Marketing (digitale Personalisierungs-Engines, Kundenidentitäts- und Zugangsmanagement, Multichannel-Marketing-Hubs).
Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Ausdehnung des Ökosystems der Kundendaten anzuerkennen und zu erkennen, dass jedes CDM-Projekt, das in Angriff genommen wird, die Unterstützung, Koordination und Genehmigung all dieser Systeme sowie externer Partner und Agenturen benötigt.
Identifizieren Sie Ziele, Datenbedarf und planen Sie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
Das Erkennen von Unternehmenszielen ist der erste Schritt, gefolgt von der Festlegung von Datenzielen zur Stärkung der Marketingziele. Die Identifizierung aller abteilungsübergreifenden Interessengruppen, die in das geplante Projekt einbezogen werden müssen, sollte ebenfalls oberste Priorität haben. Es muss ein dreigleisiger Ansatz verfolgt werden:
III. Vorbereitung der CDP-Einführung
- Finden der "benötigten" Kundendaten
Neben dem Herausfinden der Art der benötigten Daten muss man auch wissen, wie viel davon benötigt wird. Manchmal ist beispielsweise eine vollständige 360-Grad-Ansicht der Daten nicht nur unerreichbar, sondern auch nicht empfehlenswert, vor allem wenn man die Kosten für die Datenerfassung mit dem Ertrag vergleicht. Und oft ist es für den CDP-Implementierungsplan nicht machbar, jede Anwendung und Technologie auf der Suche nach Daten zu durchforsten. Andererseits werden Unternehmen manchmal selbstgefällig, wenn es darum geht, nach den Daten zu suchen, die eindeutig "benötigt" werden. Daher muss beim Zusammentragen der Daten ein Gleichgewicht gewahrt werden, d. h. es darf weder darauf bestanden werden, alle Kundendaten zu erhalten, noch darf man sich mit dem Zusammentragen der Daten zufrieden geben, die wirklich wichtig sind. Daher müssen Unternehmen bei der Datenerhebung unbedingt den Aspekt des "Warum" berücksichtigen. Nur Kundendaten, die relevant, nutzbar und wertvoll sind, machen CDP-Implementierungen erfolgreich.
- Standardisierung von Fähigkeiten, die für die Praxis des Kundendatenmanagements wichtig sind
Durch die Standardisierung von CDM-Praktiken müssen die Verantwortlichen für Daten und Analysen eine robuste und kooperative Beziehung zu den Beteiligten in Marketing, Vertrieb und Kundenservice entwickeln. Daher müssen ähnliche Standards für Aktivitäten wie folgende gelten:
- Datenerfassung: Die Fähigkeit, Kundendaten aus allen relevanten Quellen aufzuspüren und zu extrahieren
- Datenaufbereitung: Die Fähigkeit, die Daten durch Verarbeitung, Umwandlung, Untersuchung, Übertragung und Laden für Anwendungsfälle geeignet zu machen
- Datenintegration: Die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und eine einzige zusammenhängende Datensicht zu entwickeln.
- Datenspeicherung: Die Fähigkeit, Datenpflege, Effizienz und Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Datenanalyse: Die Fähigkeit, aus den Daten Erkenntnisse zu gewinnen, um die nächsten Schritte zu beschließen.
- Unterscheidung zwischen verschiedenen Kunden-Frameworks und Datenmanagement-Technologien
Bevor ein CDP implementiert wird, müssen Unternehmen verstehen, dass viele Kundendaten-Software und -Plattformen oft fälschlicherweise als Datenmanagement-Software angesehen werden. Mit anderen Worten, viele von ihnen extrahieren und nutzen Kundendaten, sind aber keine Datenmanagement-Software oder -Tools. Daher ist das Verständnis des Unterschieds zwischen CDP und Kunden-Frameworks wie Customer Relationship Management (CRM), Digital experience platform (DXP), Multichannel marketing hub (MMH), Customer engagement hub (CEH) ein wesentlicher Bestandteil, um sicherzustellen, dass die Implementierung auf dem richtigen Weg bleibt und das liefert, was CDP zu liefern verspricht. Obwohl all diese Frameworks bei einer CDP-Implementierung Unterstützung bieten und einige sich überschneidende Funktionen haben, sind ihre Zwecke recht unterschiedlich.
IV. Grundlegendes zur Kundendatenmanagement-Strategie
Der Kern einer erfolgreichen CDP-Strategie besteht darin, ein umfassendes Bild von den Kunden zu erhalten, wobei einige wesentliche Überlegungen gleich zu Beginn angestellt werden müssen.
- Vermeiden Sie einige häufige Fallstricke
Damit Ihre CDP-Implementierungen maximale Wirkung entfalten, müssen einige Dinge genau beachtet werden:
- Es sollte vermieden werden, sich dem Diktat einer einzelnen Abteilung zu unterwerfen.
- Eine realistische Erwartungshaltung muss bei der Umsetzung gewahrt bleiben und mit möglichen Ergebnissen abgebildet werden.
- Anstatt davon auszugehen, eine "perfekte" 360-Grad-Kundensicht zu erhalten, müssen im Vorfeld spezifische Anwendungsfälle und Datenquellen definiert werden.
- Studieren Sie die in der Branche häufig eingesetzten CDP-Typen, aber vermeiden Sie es, der Konkurrenz blind zu folgen.
- Eine Zurückhaltung bei "wesentlichen Investitionen" zur Stärkung der Teams muss vermieden werden.
- Einsatz intelligenter Data-Governance-Prozesse
Data-Governance, die nicht angemessen durchgeführt wird, kann enorme Herausforderungen mit sich bringen und die Bemühungen zur Durchführung eines CDP-Projekts untergraben. Eine funktionsübergreifende Datenstrategie ist nach wie vor von zentraler Bedeutung für Data-Governance-Bestrebungen in Unternehmen. Sowohl die Verantwortlichen für Daten als auch für Analysen innerhalb des Unternehmensökosystems müssen den Umfang der Datennutzung, Governance-Standards, Richtlinien und Verfahren klar definieren und standardisierte Governance-Rahmenwerke schaffen. Es müssen Maßnahmen zur Verwaltung von Kundendaten ergriffen werden, um dynamische Kundenprofile zu erstellen, die sich am spezifischen Anwendungsfall des Unternehmens orientieren, damit die CDP dynamisch verwaltet werden kann. Sobald Datenverwalter ernannt sind, müssen Fähigkeiten zur Erstellung adaptiver Governance-Regeln und -Stile geschaffen werden, um den Anforderungen der CDP im Unternehmen zu entsprechen.
Governance im digitalen Marketing kann auch durch Tag-Management unterstützt werden. Darüber hinaus kann es eine zentrale Rolle bei der Erfassung von Kundendaten bei der Durchführung von Datenmanagement- und Datenmodellierungsbemühungen spielen.
Lesen: Datenmanagementplattformen (DMP) vs. Kundendatenplattformen (CDP)
V. Anstreben eines 'Zero-Data-glitch'-Ansatzes nach der Implementierung
Durch die Schaffung eines umfassenden Überblicks über die Kunden und ihre Beziehung zum gesamten Geschäftssystem stellen Unternehmen sicher, dass jede Abteilung, insbesondere die datenabhängigen, von der CDP-Implementierung profitiert. Daher muss die Qualität der Kundendaten mit jedem Tag verbessert werden. Jede Lücke muss geschlossen werden, denn schon ein einziger Datenfehler kann sich auf mehrere Abteilungen auswirken. Um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten Ihnen bei Ihren CDP-Implementierungen effizient dienen, können Sie ein paar Marker im Auge behalten:
- Höhere Konversions- und Lead-Abschlussrate
- Erhöhter Net Promoter Score (NPS)
- Geringere Kundenakquisitionskosten
- Besseres Upselling und Cross-Selling
- Bessere Produktivität von Marketing, Vertrieb und Kundendienst
- Reduzierte IT-bezogene OpEx
- Verbesserte Checkouts, Rechnungsstellung und Inkasso
- Bessere Verkaufsspannen
VI. Pimcore kann Ihnen bei der Implementierung eines CDP unter Einhaltung der besten Praktiken helfen
Pimcore hält sich bei der Implementierung einer CDP an bewährte Praktiken. Neben dem Aufbau einer starken Kundendatenbasis, die Kundendatenintegration, Datenmodellierung, Automatisierung, Echtzeit-Personalisierung und die systematische Ausführung aller Schritte umfasst, stellen die Best Practices von Pimcore sicher, dass sich die internen und externen Beziehungen des Unternehmens durch eine bessere Zusammenarbeit verbessern. Pimcore weiß, dass ein gutes Kundendatenmanagement das Herzstück der Verkaufszahlen oder der Marketingeffektivität eines Unternehmens ist. Wir stellen sicher, dass jede Unternehmensstrategie durch Kundendaten und Teilmengen unterstützt wird, die für bestimmte Kundensegmente, demografische Daten oder einzelne Kunden relevant sind.
Wir stellen außerdem sicher, dass jede CDP-Strategie eines Unternehmens die richtigen CX-Stakeholder einbezieht, die über ein tiefes und komplexes Wissen über Unternehmenskunden, Daten und Analysen verfügen. Schließlich plädieren wir nachdrücklich dafür, dass CDP nicht weiterhin von der IT verwaltet werden sollte, sondern in den Zuständigkeitsbereich des Datenmanagements fällt.
VII. Pimcore Anwendungsfall
Pimcore half Northgate Markets, einem Supermarkt und einem Giganten der Frischwarenindustrie in Nordamerika, beim Kundendatenmanagement
Northgate Markets war nicht in der Lage, seine Kundendaten zu pflegen, da es kein zentrales Repository gab. Es gab mehrere Profile desselben Kunden, was die Möglichkeit behinderte, den Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Auch die Marketingaktivitäten wurden durch die fehlende Segmentierung stark beeinträchtigt. Es konnten auch keine Erkenntnisse gewonnen werden. Außerdem hatte Northgate keine Online-Präsenz, so dass eine gezielte Markenkommunikation mit den Kunden nicht möglich war.
Pimcore implementierte das Kundendatenmanagement durch die Einführung einer Echtzeit-Datenintegration mit Endbenutzer-Touchpoints zur Datenaggregation an einem einzigen Ort. Es führte auch eine Datenüberprüfung und -registrierung durch, indem es Drittanbieterkanäle wie OFAC zur Gesichts- und Adresserkennung integrierte. Außerdem wurde ein Online- und In-Store-Bestellsystem für das Lebensmittelgeschäft von Northgate entwickelt.
Das Ergebnis war ein erstaunlicher Erfolg in Bezug auf die Kundenbindung durch bessere Marketingmöglichkeiten, einschließlich höherer Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten, besserer Segmentierung und personalisierter Inhalte für die Kunden, während gleichzeitig sichergestellt wurde, dass weniger Zeit und Aufwand für die Datenerfassung, -bereinigung und -anreicherung aufgewendet werden musste.
