Durch das stetige E-Commerce-Wachstum laufen immer größere Datenmengen zum Kundenverhalten in Unternehmen zusammen – die alle effizient verwaltet und genutzt werden wollen. Zunehmend beliebt sind deshalb Plattformen, die eine Schnittstelle zwischen den einzelnen Kontaktkanälen bilden und Daten zusammenführen. In unserem Blogbeitrag zeigen wir, wie das funktioniert.
Daten aus allen Quellen zusammenziehen
Ob Nutzerprofile, Informationen zu Seitenaufrufen und Bestellvorgängen oder Reklamationen: Das Volumen an Kundendaten, die in Firmen mit eigenem Onlineshop zusammenlaufen, wächst – parallel zur E-Commerce-Branche insgesamt. Immer mehr Kanäle sind inzwischen in den Kundenkontakt eingebunden und generieren neue Informationen. Manuell können Unternehmen diese Datenflut aus allen Touchpoints kaum noch bewältigen. Dabei ist das systematische Aufbereiten und Verwerten von Customer Data elementar wichtig für den Erfolg im Omnichannel-Commerce. Ohne umfassend analysierte Kundendaten kann Werbung längst nicht so effizient an den Kunden gebracht werden, wie es heute erforderlich ist, um im Konkurrenzdruck auf dem Markt zu bestehen. Was also können Shopbetreiber tun, um die Datenflut zu bändigen und zu nutzen?
In diesem Zuge erfreut sich der Einsatz einer Customer Data Platform (CDP) wachsender Beliebtheit. Dabei handelt es sich um Software, die Daten vereinheitlicht, indem sie Zugriff auf alle Touchpoints und Systeme des Unternehmens hat und sie zusammenzieht. So werden vollständige Kundenprofile auf einen Blick sichtbar, ein Gesamtbild der Aktivitäten und Vorlieben der Kundschaft entsteht. Diese Datengrundlage ermöglicht Analysen zur Customer Journey, aus denen Maßnahmen für Marketing und Vertrieb abgeleitet werden können.
CDPs sorgen dabei als Relaisstation für einen Kreislauf zwischen der Migration der Kundendaten aus den Touchpoints und dem Ausspielen von passgenauen Maßnahmen zur Kundenbindung an diesen Punkten. Dieses Mittel des Datensammelns ist umso wichtiger seit infolge der DSGVO keine Third-Party-Cookies mehr ohne Zustimmung der Kunden verwendet werden dürfen – wodurch das Generieren von Daten zum Kundenverhalten erschwert wurde.
360-Grad-Ansicht der Kunden
Als einheitliche Kundendatenbank, die allen anderen Softwaresystemen eines Unternehmens Zugriff gewährt und selbst Zugriff darauf hat, bietet eine CDP einen Rundumblick über sämtliche vorhandenen Kundenprofile. Damit hat sie gegenüber den anderen Systemen – etwa CRMs, DMPs oder Data Warehouses – einen entscheidenden Vorteil. Schließlich bilden diese Systeme entweder nur einen Teil der Informationen ab oder sind zu abhängig von den Mitarbeitern, die manuell einstellen, welche Daten verarbeitet werden sollen. Eine CDP bricht diese Datensilos auf, indem sie als zwischengeschaltetes Tool die Informationen aus den konventionellen Systemen automatisiert vereint und an allen Orten der IT-Infrastruktur eines Unternehmens einsehbar macht.
Ein paar typische Beispiele für Datensätze, die eine CDP sammeln kann, sind folgende:
- Personenbezogene Daten: Angaben über einzelne Kunden wie Alter, Geschlecht, Anschrift und Mail-Adresse
- Kundenservice-Daten: Welche Anfragen an den Support haben einzelne Kunden wann und über welchen Kontaktkanal gestellt?
- Daten zum Kundenverhalten: Wie oft und wie lange hat sich welcher Kunde im Onlineshop auf welchen Produktseiten aufgehalten? Welche externen Kanäle (Social Media, Apps, Newsletter etc.) hat er wie häufig genutzt?
- Transaktionsdaten: Welche Käufe hat welcher Kunde in bestimmten Zeiträumen getätigt? Wie hat er bezahlt? Welche Versandoption hat er genutzt?
- Marketing-Daten: Auf welche Kampagnen hat welcher Kunde wie reagiert?
- Erweiterte Daten: Welche Rezensionen zu Produkten und Dienstleistungen veröffentlicht der einzelne Kunde wo? Wie lassen sich einzelne, ähnliche Kundenprofile zu bestimmten Zielgruppen vereinen?
Muster erkennen, Inhalte ausspielen
Liegen die detaillierten Informationen zu den einzelnen Kunden gesammelt in der CDP vor, geht es um ihre Analyse: Welche Erkenntnisse können aus den ganzheitlichen Kundendatensätzen gezogen werden und was folgt daraus für mögliche Marketing- bzw. Vertriebsaktionen? Das Feststellen verschiedener Muster im Kundenverhalten bildet die Basis, um Kundensegmente zu separieren und in Echtzeit die Konsumenten durch gezielte Maßnahmen anzusprechen. Das Erlebnis für die Kundschaft, die Customer Experience, wird gesteigert.
Mögliche Aktionen, die anhand der CDP-Informationen entlang der Customer Journey orchestriert werden können, sind beispielsweise passende Werbeanzeigen in Sozialen Netzwerken, individuelle Banner in Onlineshops oder Push-up-Werbung in mobilen Apps. Auch das Versenden personalisierter Newsletter oder Werbemails ist dank der CDP-Erkenntnisse einfacher. Zudem sind Live-Aktionen in Echtzeit durch CDP-Daten ausspielbar: Wenn das System zum Beispiel anzeigt, dass ein Kunde Probleme beim Bestellvorgang hat oder den Checkout abbricht, können Service-Mitarbeiter unmittelbar über einen Support-Chat auf dem Frontend Hilfe anbieten. Ebenso kann das E-Commerce-Unternehmen zeitnah entsprechend reagieren, wenn das CDP anzeigt, dass Kunden positive oder negative Rezensionen hinterlassen haben.
Erweiterte Funktionen einer CDP
In Ergänzung zum Sammeln und automatisierten Aufbereiten der Omnichannel-Daten lässt sich eine CDP um Funktionen von Künstlicher Intelligenz (KI) bzw. des Machine Learning erweitern. Die KI-Anwendungen helfen den Beschäftigten beim Analysieren der Datensätze und geben Empfehlungen für geeignete Maßnahmen ab, etwa zur Kampagnenaussteuerung. So ist beispielsweise im Fall der Adobe Real-Time CDP das intelligente Feature Adobe Sensei integriert, welches aus den umfangreichen CDP-Daten unter anderem Prognosen zum zukünftigen Kundenverhalten erstellt. Anhand dieser Erkenntnisse können frühzeitig treffsichere Werbemaßnahmen lanciert werden.
In viele CDP-Lösungen sind über entsprechende Schnittstellen auch Daten von Partnern der E-Commerce-Unternehmen einzubeziehen, etwa von Drittanbietern und Dienstleistern. Auch bei ihnen fallen schließlich häufig wertvolle Informationen zum Kundenverhalten an. Zusätzlich können, abseits der reinen Verarbeitung von Kundendaten, auf Wunsch weitere Prozessinformationen aus ERP- oder PIM-Systemen in einer CDP zusammenlaufen – beispielsweise Transaktionsdaten sowie Angaben zu Lagebeständen und Produktpreisen. Dieser Austausch trägt ebenfalls zur gewinnbringenden Zusammenarbeit einzelner Firmeneinheiten bei, da Geschäftsprozesse dank des gebündelten Überblicks reibungsloser ablaufen.
Implementierung durchdacht vorbereiten
Bevor ein Unternehmen in eine CDP investiert, sollte es zunächst ein paar Rahmenbedingungen klären. Generell gilt: Je stärker ein E-Commerce-Anbieter bereits auf Omnichannel-Lösungen setzt, desto mehr Vorteile bringt eine CDP. Folglich müssen Firmen, die noch an ihrer Omnichannel-Ausrichtung arbeiten, genau überlegen, wohin die Reise gehen soll. Welche Ziele sollen strategisch mittel- und langfristig verfolgt, welche Kanäle und Plattformen eingebunden werden? Da nicht alle Tools mit jeder CDP-Lösung kompatibel sind, kann sich hier die Auswahl bereits einschränken. Das ist auch mit Blick auf vorhandene Ausspielwege der Fall. Nutzt ein Unternehmen schon Software eines Anbieters, der auch CDP-Ergänzungen im Portfolio hat, empfiehlt sich die Erweiterung aus einem Guss. Wer zum Beispiel auf das Shopsystem von Adobe Commerce (ehemals Magento) baut, kann einfach die CDP-Funktion der Adobe Experience Cloud hinzuschalten.
Ist die Entscheidung für eine CDP-Lösung gefallen, müssen vor der Implementierung auf jeden Fall einheitliche Bezeichnungen in allen anzuschließenden Systemen gefunden werden. Datensätze und Vorgänge brauchen eine gemeinsame Sprache im gesamten Unternehmen, damit sie in der CDP sinnvoll vereint werden. Auch eine KI-Funktion kann schließlich keine widersprüchlichen Informationen korrekt verarbeiten. Soll die CDP den Menschen im Unternehmen Arbeit abnehmen, braucht es gewissenhafte menschliche Vorbereitung. Das ist auch bei der Auswahl und Anbindung der passenden Datenströme so. Nur mit der richtigen Konfiguration kann eine CDP komplexe Informationen vereinfachen und die Grundlage zur Optimierung der Customer Journey schaffen.
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