Die Implementierung einer Customer Data Platform (CDP) in einen bestehenden Tech Stack findet häufig in Verbindung mit einer Consent Management Platform (CMP) und einer Marketing Automation Platform (MAP) statt. Diese Erweiterung des Technologiefuhrparks ist ein entscheidender Schritt für Unternehmen, die eine datengetriebene, personalisierte Kundenansprache mit den aktuellen Anforderungen an Datenschutz und Compliance in Einklang bringen wollen.

 

Während eine CDP als zentrale Datendrehscheibe fungiert, das zentrale und aktuelle Profil der Kunden erstellt und zur Verfügung stellt sowie Kundeninformationen aus verschiedenen Quellen harmonisiert, sorgt die CMP dafür, dass Einwilligungen der Nutzer rechtskonform verwaltet werden. Die MAP wiederum arbeitet in diesem Setup auf Anweisung der CDP und ermöglicht es, diese Daten effizient in personalisierten Marketingkampagnen einzusetzen.

 

Requirement Engineering und Use Case Management

Das Requirement Engineering und die Entwicklung von Use Cases sollten idealerweise bereits vor der Ausschreibung der Technologie stattfinden. Dies ermöglicht eine präzise Definition der Anforderungen und stellt sicher, dass die gewählte Lösung optimal zu den geschäftlichen und technischen Bedürfnissen passt.

 

Während des Implementierungsprozesses werden diese Anforderungen weiter verfeinert und an die spezifischen Möglichkeiten und Fähigkeiten des gewählten Tools angepasst.

Ein strukturierter Ansatz für das Requirement Engineering umfasst:

 

• Bedarfserhebung und Stakeholder-Analyse: Identifikation aller beteiligten Akteure und ihrer Anforderungen, um ein vollständiges Bild der Bedürfnisse und Erwartungen zu erhalten.
• Detaillierte Anforderungsanalyse: Untersuchung bestehender Geschäftsprozesse, Definition klarer Geschäftsziele und Identifikation von Optimierungspotenzialen.
• Kategorisierung der Anforderungen: Unterscheidung zwischen funktionalen Anforderungen (z. B. Datenkonsolidierung, Benutzerverwaltung) und nicht-funktionalen Anforderungen (z. B. Datenschutz, Skalierbarkeit, Performance).
• Technische Spezifikation: Evaluierung der benötigten Datenquellen, Schnittstellen, Integrationsmöglichkeiten und Sicherheitsanforderungen.
• Validierung und Priorisierung: Die erfassten Anforderungen werden hinsichtlich ihres geschäftlichen Mehrwerts bewertet und priorisiert, um eine effiziente Umsetzung sicherzustellen.

 

Parallel dazu erfolgt das Use Case Management, das die praktische Anwendung der CDP, CMP und MAP definiert. Um Dubletten und Wildwuchs zu vermeiden, sollten Use Cases zentral verwaltet werden. Dies stellt sicher, dass ähnliche Anwendungsfälle nicht redundant entwickelt werden und die vorhandenen Ressourcen effizient genutzt werden. Dabei sollten Use Cases priorisiert und hinsichtlich ihres wirtschaftlichen Mehrwerts geprüft werden, um sicherzustellen, dass Investitionen gezielt in die erfolgversprechendsten Anwendungsfälle fließen.

 

Schritte zur Implementierung einer CDP

Die Implementierung einer CDP folgt einem strukturierten Prozess, der eine Reihe essenzieller Schritte umfasst:

 

• Bedarfsanalyse und Anforderungserhebung
• Make-or-Buy-Entscheidung
• Technologie- und Anbieterbewertung
• Datenarchitektur und Integration
• Implementierung und Onboarding
• Betrieb und kontinuierliche Optimierung

 

Erweiterung der Data-Governance und Datenanalyse

Ein zentraler Aspekt der Implementierung ist die Data-Governance. Unternehmen müssen klare Richtlinien für den Umgang mit Kundendaten formulieren, den Zugriff regulieren und eine revisionssichere Speicherung sicherstellen. Die fortlaufende Überprüfung auf Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie der DSGVO oder des CCPA ist essenziell, um Compliance-Risiken zu minimieren. Neben der rechtlichen Konformität spielt auch die Datenqualität eine entscheidende Rolle. Die Data-Governance umfasst daher Prozesse zur Standardisierung, Bereinigung und kontinuierlichen Validierung von Daten, um deren Integrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Zudem ist die Implementierung von rollenbasierten Zugriffskontrollen notwendig, um sicherzustellen, dass sensible Daten nur von autorisierten Nutzern eingesehen oder bearbeitet werden können. Automatisierte Audit-Protokolle und Reporting-Mechanismen helfen dabei, die Transparenz der Datenverarbeitung zu erhöhen und regulatorische Anforderungen jederzeit nachweisen zu können.

 

Die Implementierung einer CDP in Kombination mit CMP und MAP ist ein komplexes, aber lohnendes Unterfangen. Unternehmen, die diesen Schritt strategisch angehen und auf eine durchdachte Integration setzen, profitieren von einer effizienten, personalisierten Kundenkommunikation, die den heutigen Anforderungen an Datenschutz und Datennutzung gerecht wird. Durch den gezielten Einsatz von Data-Governance-Mechanismen, Middleware und Echtzeit-Analysen können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und eine nachhaltige, datengesteuerte Marketingstrategie etablieren.