Eine Customer Data Platform (CDP) zeichnet sich durch folgende Eigenschaften aus:

• Sammeln von Daten: Eine CDP kann Kundendaten aus verschiedenen Quellen sammeln, wie z.B. Websites, Social Media, E-Mail-Marketing, CRM-Systeme und mehr.
• Integrierung von Daten: Eine CDP integriert die gesammelten Daten, um ein einheitliches Kundenprofil zu erstellen.
• Verwaltung von Daten: Eine CDP verwaltet die gesammelten und integrierten Daten, um sicherzustellen, dass sie aktuell, vollständig und korrekt sind.
• Analyse von Daten: Eine CDP bietet Werkzeuge zur Analyse der gesammelten Daten, um Unternehmen Einsichten in ihre Kunden zu geben und dadurch bessere Entscheidungen treffen zu können.
• Personalisierung: Eine CDP ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu personalisieren, indem sie die gesammelten Daten verwenden, um individuelle Angebote und Kampagnen zu erstellen.
• Integrierbarkeit: Eine CDP kann in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden, um die Effizienz von Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu erhöhen.
• Datenschutz: Eine CDP muss sicherstellen, dass die Verarbeitung von Kundendaten den Anforderungen der Datenschutzgesetze entspricht, insbesondere der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)

Eine CDP ersetzt nicht bestehende Systeme des Tech Stacks (wie CRM), sondern ergänzt diese um eine zentrale Profil-, Segment- und Zielgruppenverwaltung – damit erweitert eine CDP den Tech Stack um viele Möglichkeiten (Onsite, Display, Social). Detaillierte Regeln innerhalb der CDP managen den Datenfluss Abteilungs- und Silo übergreifend.

Eine CDP muss abgegrenzt werden von:

• DMP: Basiert auf 3rd Party Daten, Aktivierung über DSP
• CRM: Fokussiert sich auf Kundenprofile, Touchpoints & Customer Journeys, hat aber kaum Aktivierungsmöglichkeiten über Newsletter hinaus (v.a. für B2B geeignet zur Datenspeicherung und Pflege)

Es gibt unterschiedliche Arten von Customer Data Platformen, die Einteilung der einzelnen Lösungen ist nicht 100% möglich:

• Data CDP
  • Fokus auf Konnektivität bzgl. Datenimport und –export. Segmentierung und Audience Building.
    • bietet eine große Anzahl an Integrationen/Konnektivitäten zu anderen AdTech & MarTech Tools
    • Geringe Abhängigkeit von Vendoren
    • Hohe Flexibilität bzgl. Technologien im Stack
    • Keine integrierte Aktivierung
    • Dashboarding & Analysemöglichkeiten nur rudimentär – muss über weitere Tools erfolgen
    • Zusätzliches System, geringere Synergien durch Ablösung bestehender Aktivierungssysteme

 

• Analytics CDP
  • Fokus auf Datenanlyse & BI, Bereitstellung Analytics Toolset und Unterstützung für ML und erweiterte Analysemöglichkeiten
    • Analyse & Dashboarding Funktionalität
    • Analytics Tools
    • Machine Learning
    • Geringe Konnektität für Datenexport in  AdTech/MarTech Systeme
    • Keine/wenig integrierte Aktivierung
    • Fokus Onsite, Offsite nur rudimentär

 

• Engagement CDP
  • Fokus Kampagnen, Integrierte Funktionalität für Aktivierung, vor allem MarTech und Personalisierung.
    Oft Plattformen und aus dem Bereich Marketing Automation.
    • Datenverwaltung & Aktivierung in einem Tool
    • Hohe Effizienz für unterstützte Kanäle
    • Reduktion Gesamtanzahl Systeme
    • Fokus auf Plattform-Kanäle, geringe Konnektivität außerhalb der Plattformen
    • Hohe Abhängigkeit von Vendoren (Lock-In Effekt)
    • Geringer Maturitätsgrad auf einzelnen Kanälen