Customer Data Platform und Marketing Cloud – Lernen Sie die beiden Tools auseinanderzuhalten!

Haben Sie sich auch schon mal gefragt, was der Unterschied zwischen einer Customer Data Platform und einer Marketing Cloud ist? Oder warum Sie das eine einsetzen sollten, wenn Sie doch bereits das andere haben? Dann sind Sie hier genau richtig. In diesem Blogbeitrag diskutieren wir, wie sich eine CDP von Cloud-Lösungen für Marketing, Sales und Service unterscheidet. Ausserdem zeigen wir Ihnen, wie Sie die CDP als Ergänzung zu Ihrer Marketing-Cloud oder als deren Ersatz einsetzen können.

Operatives und analytisches CRM

Wenn wir über CDP sowie Marketing, Sales und Service Clouds sprechen, dann sprechen wir von Lösungen, die dem Customer Relationship Management (CRM) dienen, d.h. der konsequenten Ausrichtung des Unternehmens auf seine Kunden und der systematischen Gestaltung der Kundenbeziehungsprozesse.

Insbesondere im B2C unterscheiden wir zwischen zwei CRM-Typen:

  • Operatives CRM
  • Analytisches CRM

Dabei verstehen wir unter operativem CRM alle Tätigkeiten und Systeme, die den Hauptfokus auf die Unterstützung und Umsetzung von Marketing, Sales und Services legen. Das analytische CRM dient vor allem dazu, Datensilos zu beseitigen. Ausserdem kann das analytische CRM in der Regel auch real time Interaktionen mit Kunden unterstützen, weil es über eine 360°-Kundensicht in Echtzeit verfügt. Wir haben hier also auf der einen Seite eher das Umsetzungs-CRM und auf der anderen Seite eher das Daten-CRM.

Zu welchem Typ lassen sich die Cloud-Lösungen und die CDP nun zuordnen? Eine absolut klare Abgrenzung und Zuordnung ist eher schwierig. Denn die verschiedenen Tools haben oftmals überschneidende Funktionalitäten. Zum Beispiel gibt es CDP, die über ein Kampagnen Management ähnlich jenem einer Marketing Cloud verfügen (z.B. RedPoint Global, RedEye oder Agilone). Betrachtet man aber den Hauptfokus der Tools, dann lassen sich aus unserer Sicht Marketing, Sales und Service Clouds eher dem operativen CRM zuordnen, während eine CDP eher zum analytischen CRM gehört.

Vorteile der CDP aus Datensicht

Wie macht sich nun der unterschiedliche Fokus der Lösungen in der täglichen Anwendung bemerkbar? Nehmen wir als Illustration dazu die Marketing Cloud.

Verknüpfung von Einzellösungen

Insbesondere die Marketing Clouds grosser Anbieter wie Adobe, Salesforce, Oracle etc. sind meistens eine Zusammensetzung von zugekauften Einzellösungen. Adobe zum Beispiel vereint in der Marketing resp. Experience Cloud u.a. Omniture (Online Marketing und Web Analytics), Day Software (Content Management Software), Efficient Frontier (Online Performance und Social Media Plattform), Magento (E-Commerce Lösung) und Marketo (Marketing Automation).

Auf der einen Seite ist es für die grossen Anbieter durchaus sinnvoll, passende Lösungen auf dem Markt zu kaufen, statt eine eigene Lösung zu entwickeln. Auf der anderen Seite entstehen dadurch verschiedene Probleme. So ist es schwierig, die völlig unterschiedlichen zugekauften Einzellösungen zu einer Einheit zu verschmelzen. Die Einzellösungen arbeiten mit unterschiedlichen Interfaces, Definitionen, Datenmodellen, Logiken, Workflows etc. Entsprechend schwierig ist es, eine saubere Kommunikation und insbesondere einen sauberen Datenaustausch zwischen den Einzellösungen hinzukriegen.

Im Gegensatz dazu ist die CDP darauf ausgerichtet, sich mit verschiedenen Lösungen zu verknüpfen. Dank vorgebauten Schnittstellen, Datenimport-Services, Webhooks und Tags kann sich die CDP mit praktisch allen Tools verknüpfen – auch mit Cloud-Lösungen – und kann so einen reibungslosen Daten- und Informationsaustausch ermöglichen. Im Gegensatz zur Marketing Cloud bleiben die verschiedenen Tools bei der CDP allerdings auch effektiv als Einzellösungen stehen, mit unterschiedlichen Logins, unterschiedlichen Interfaces und unterschiedlichem Handling.

Systemübergreifende 360°-Kundensicht

Ein weiteres Problem bei Marketing Clouds mit vielen Einzellösungen ist, dass sie oftmals keine wirkliche 360°-Kundensicht bieten. Standardmässig werden die Daten aus den einzelnen Tools nicht zusammengeführt, sondern lediglich die Customer ID zwischen den Tools hin und her geschoben. Zwar hat man so einen Kunden in jedem System erfasst. Jedoch werden dessen Kundendaten nicht in einem zentralen Profil gespeichert. Um dies zu bewerkstelligen, ist oftmals einiges an IT-Aufwand gefragt.

Auch die Definition einer 360°-Kundensicht unterscheidet sich von jener einer CDP. Bei Salesforce zum Beispiel umfasst die 360°-Kundensicht Daten aus sämtlichen Salesforce-Anwendungen. Alles, was in der Salesforce-Welt vorhanden ist, kann auch mehr oder minder zusammengeführt werden. Doch was ist mit externen Systemen? Da wird es meistens ziemlich schwierig.

In einer CDP ist die 360°-Kundensicht deutlich breiter gefasst. Sie umfasst Daten aus sämtlichen Systemen, mit denen sich die CDP verknüpfen kann. Und das sind ziemlich viele. Während wir bei Marketing Clouds also häufig eine systemspezifische 360°-Kundensicht haben, verfügen wir bei der CDP über eine systemübergreifende 360°-Kundensicht.

Grosse Datenvolumen

Marketing Clouds nutzen oftmals relationale Datenmodelle. Das heisst, die Marketing Cloud legt die Daten in Tabellen (strukturierte Daten) ab, die dann für Analytics und Reports ausgewertet werden. Das relationale Datenmodell kommt in Sachen Volumen und Komplexität aber relativ rasch an seine Grenzen. Deshalb können Marketing Clouds in der Regel keine wirklich grossen Datenmengen und komplexen Datenstrukturen verarbeiten. Dadurch sind zum Beispiel die Möglichkeiten für Segmentierungen begrenzt. Segmentierungen wie

  • Kunde, männlich, >30 Jahre

sind in der Marketing Cloud möglich. Schwierig bis unmöglich hingegen sind Segmentierungen im Stile von

  • Kunde, letzter Besuch in einer Filiale innerhalb der letzten 14 Tage oder Newsletter in den letzten 7 Tagen geöffnet

Die CDP arbeitet in der Regel mit semi-strukturierten Daten in JSON-Format. Dieses Datenmodell ist deutlich flexibler und selbst grosse Datenmengen können gut verarbeitet werden. Dank der 360°-Kundensicht, die in der CDP hinterlegt ist, können bereits in der CDP relativ komplexe Segmentierungen vorgenommen werden. Die CDP kann die 360°-Kundensichten bzw. die damit verbundenen grossen Datenmengen aber auch an externe Analysetools weitergeben. Die Analyse- und Segmentierungsmöglichkeiten sind mit einer CDP somit praktisch unbegrenzt.

Aktivitäten in Echtzeit

Wenn wir von Aktivitäten in Echtzeit sprechen, dann meinen wir unmittelbare Reaktionen auf Interaktionen des Kunden mit dem Unternehmen. Dazu gehört zum Beispiel, dass ein Besucher des Onlineshops während seines Besuchs einem Kundensegment zugeordnet wird und dann noch während des Besuchs Informationen im Shop ausgespielt bekommt, die zu seinem Segment und zu seinem aktuellen Surfverhalten passt.

Damit so ein Usecase umgesetzt werden kann, müssen mehrere Dinge in Echtzeit passieren:

  • Das 360°-Kundenprofil des Besuchers muss in Echtzeit mit den Daten von seinem Shopbesuch aktualisiert werden
  • Das 360°-Kundenprofil muss in Echtzeit ausgewertet, das Segmentierungsmodell neu gerechnet und der Besucher einem Segment zugeordnet werden
  • Diese Segmentszuordnung muss im 360°-Kundenprofil bzw. für Trigger in Echtzeit zur Verfügung stehen 
  • Das Tool zur Ausspielung des passenden Contents muss in Echtzeit via Trigger angestossen werden, damit es diesen am richtigen Ort ausspielt

Mit der Customer Data Platform ist dies kein Problem. Zwar kann die CDP selber keinen Content produzieren oder ausspielen. Sie kann aber in Echtzeit ein entsprechendes Tool mit den notwendigen Informationen ansteuern und den passenden Content ausspielen lassen. Dabei geht es beim Content nicht um Ads, sondern um Produktinformationen, Hinweise auf Aktionen oder Rabatte, Whitepapers zum Downloaden, personalisierte E-Mails etc.

Marketing oder Sales Clouds verfügen in der Regel nicht über diesen Echtzeit-Loop. Bei einigen Anbietern wie zum Beispiel Adobe stehen gewisse Daten zwar in Echtzeit in Reports oder Data Management Platforms zur Verfügung. Letztere dienen jedoch ausschliesslich dem Ausspielen von Ads.

Best-of-breed

Mit Cloud-Lösungen bindet man sich an ein bestimmtes System. Vielleicht mag der Anbieter einer Marketing Cloud optimal sein und perfekt zu den Anforderungen des eigenen Marketings passen. Um von der cloud-übergreifenden systemspezifischen 360°-Kundensicht zu profitieren, kann der Griff zur Sales-Cloud vom gleichen Anbieter sinnvoll sein. Dann kann es aber schon mal vorkommen, dass die Tools in dieser Sales-Cloud nicht zu den Bedürfnissen des Sales-Teams passen. Oder die Marketing Cloud ist perfekt geeignet für das Marketing-Team in der Schweiz, nicht aber für das Marketing-Team in Frankreich. Solche Fälle gehen immer mit Kompromissen einher, die das Unternehmen eingehen muss.

Mit einer CDP lässt sich Best-of-Breed umsetzen. Für jeden Einsatzbereich und jedes Team kann die bestmögliche Lösung implementiert werden. Die Heterogenität der Systemlandschaft ist kein Problem, da die CDP wie ein Metalayer funktioniert und sich mit sämtlichen Systemen verknüpft. Die in der CDP gebildete 360°-Kundensicht ist der single point of truth und alle Systeme können auf diese Datenbasis zugreifen. Ausserdem koordiniert die CDP mittels Trigger die Aktivitäten über verschiedene Tools und Kanäle hinweg, so dass keine Überschneidungen oder Inkonsistenzen in der Kundenkommunikation entstehen.

Einsatzmöglichkeiten der Tools

Je nach Positionierung und Verwendungszweck der CDP kann sie als Ergänzung oder als Konkurrenz zu Marketing, Sales und Service Clouds betrachtet werden.

CDP als Ergänzung

Wenn Cloud-Lösungen zusammen mit einer CDP verwendet werden, dann wird die CDP wegen ihren Stärken in Sachen Daten hauptsächlich für die Bildung von komplexen Segmenten und für real time Marketing Automation verwendet. Die CDP liefert die Segmente zum Beispiel an die Marketing Cloud, die dann die segmentspezifischen Kampagnen ausspielt.

CDP als Ersatz

Anstelle einer Cloud-Lösung kann man die CDP auch zusammen mit best-of-breed-Lösungen verwenden. So können Sie sich Ihre persönliche Marketing, Sales oder Service Cloud zusammenstellen. Bei diesem Ansatz übernimmt die CDP die Zusammenführung der Daten, die Erstellung einer sauberen 360°-Kundensicht und mittels Triggern die Koordination der verschiedenen kundenspezifischen Aktivitäten.

Hybride Lösungen

Bei Verwendung von Cloud-Lösungen ist es manchmal notwendig, zusätzliche Tools einzusetzen, die einen spezifischen Bedarf abdecken (z.B. Whatsapp oder Facebook Messenger). In diesem Fall übernimmt die CDP neben den daten-spezifischen Aufgaben auch die Koordination der Cloud-Lösung mit den zusätzlichen Tools.

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