CDP vs. DMP: Wahl Ihres Tools zur Datenvereinheitlichung und -aktivierung

Erinnern Sie sich an die Zaubermedizin von Mary Poppins? Sie schmeckte nach allem, was man sich wünschte. Aus einer Flasche gegossen, wurde sie zu Limettensirup für Jane, Erdbeere für Michael und sogar zu Rumpunsch für Mary Poppins selbst.

Die heutigen Marketer streben einen ähnlichen Effekt mit ihren Inhalten und Angeboten an – Erlebnisse, die sich für jeden Kunden persönlich anfühlen. Ohne Magie zur Hand verlassen sie sich auf Software. Zum Beispiel auf eine Customer Data Platform oder eine Data Management Platform.

Auf den ersten Blick sind eine CDP und eine DMP sehr ähnliche Tools. Beide helfen Ihnen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und für präzises Targeting und Personalisierung zu nutzen. Sie verarbeiten jedoch unterschiedliche Datentypen, was sich auf Implementierung und Anwendungsfälle auswirkt.

Welches der Tools ist besser, sollten Sie beide nutzen, oder wird keines davon für Ihr spezifisches Ziel benötigt? Lassen Sie uns das Schritt für Schritt herausfinden.

Was ist eine Customer Data Platform (CDP)?

Eine Customer Data Platform (CDP) erstellt eine vereinheitlichte Datenbank, in der jeder Ihrer Kunden ein Profil hat.

Profile kombinieren Informationen über Ihre Kunden und deren Interaktionen mit Ihrem Unternehmen über alle Kanäle und Kontaktpunkte hinweg, gesammelt gemäß ihren Präferenzen.

Sie können Ihre CDP mit anderen Systemen verbinden, die auf den in den Kundenprofilen gespeicherten Informationen basieren, um Marketingkampagnen, Website-Inhalte und Kundendienstleistungen in großem Umfang zu personalisieren.

Hauptfunktionen und Möglichkeiten von CDPs

Die Customer Data Platform ist eine relativ neue Art von Software. Aus diesem Grund variiert der Funktionsumfang erheblich von Anbieter zu Anbieter.

Während einige Lösungen auf Identitätsmanagement als Kernfunktion aufbauen, scheinen sich andere auf die Verwaltung von Tags zu konzentrieren, die Daten sammeln.

Zum Beispiel funktionieren CDPs wie Tealium und Segment als Datenintegrationstools.

Lytics und Redpoint sind recht robust und helfen bei der Orchestrierung und Personalisierung von Marketingkampagnen.

Im Unternehmenssegment finden Sie noch umfassendere CDPs, die von Salesforce, Microsoft, Oracle und Adobe bereitgestellt werden.

Um Ihnen eine Vorstellung von den fortschrittlichsten Funktionen zu geben, die Sie in einer CDP finden können, listen wir eine Reihe herausragender Merkmale des Adobe RT-CDP auf.

Die vollständige Liste der RT-CDP-Funktionen mit detaillierten Beschreibungen ist auf der Adobe-Website verfügbar. Hier sind die hervorzuhebenden Funktionen:

• Vereinheitlichte Personen- und Kontoprofile, die persönliche und Unternehmensdaten kombinieren.
• Echtzeit-Profilanreicherung, die Daten zu Profilen hinzufügt, sobald Aktivitäten stattfinden.
• Identitätsauflösung für Personen und Konten für eine genaue Zuordnung von Person zu Konto.
• Marketingfreundliche Segmentierung, benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Segmentierungsfläche.
• Datenaustausch, datenschutzfreundliche Datenpartnerschaften, die nicht auf Drittanbieter-Cookies angewiesen sind.
• Standardisierte Datentaxonomie, die sicherstellt, dass Daten kompatibel, vereinheitlicht und genau sind.
• Anbieter-Tag-Management, um Daten von/an alle verfügbaren Plattformen zu sammeln/senden.
• Datenklassifizierung, um einen angemessenen privaten und öffentlichen Datenzugriff und dessen Nutzung zu gewährleisten.
• Durchsetzung der Datennutzung, Nutzung automatischer Warnmeldungen bei Versuchen des Datenmissbrauchs.
• Kunden-Einwilligungsmanagement und Nutzung bekannter und unbekannter Identifikatoren.
• Eins-zu-Eins-Personalisierung für eine granulare und zeitnahe Personalisierung des Erlebnisses.
• Verhaltensbasierte Erlebnisse, die Echtzeit-Reaktionen auf Konversionsereignisse auslösen.
• KI-gestützte Einblicke und Propensity Scoring, die Vorhersagen auf Profilebene ermöglichen.
• Kontextbezogene Berichte und Metriken, sofort einsatzbereite Berichte, Diagramme und Dashboards.

Diese und weitere Funktionen ermöglichen es Unternehmen mit großen Kundenstämmen, hyperrelevante Erlebnisse mit Geschwindigkeit und Präzision zu liefern. Sehen wir uns nun an, was Sie mithilfe einer CDP tun können.

Wann sollte man eine CDP einsetzen?

Betrachten wir ein Beispiel für die Einbindung einer CDP in den Personalisierungsprozess der Customer Experience für ein E-Commerce-Unternehmen.

Angenommen, Sie haben einen Onlineshop, der auf Adobe Commerce läuft.

Sie möchten jeden Schritt entlang der Customer Journey Ihrer Kunden optimieren – vom ersten anonymen Besuch bis hin zu regelmäßigen Einkäufen.

Mit Adobe RT-CDP ist das möglich.

Sie verbinden Ihren Adobe Commerce Shop mit Adobe RT-CDP. Ihr Shop wird sowohl zu einer Datenquelle als auch zu einem Ziel für die CDP. Sie verwendet die im Shop gesammelten First-Party-Daten, um Kundenprofile anzureichern.

Mit jeder Aktion, die ein Besucher in Ihrem Onlineshop durchführt, wird sein Profil in der CDP detaillierter und aktueller.

Sobald sie nach einem bestimmten Produkt suchen, die Produktseite ansehen, ein Konto erstellen oder sich anmelden, das Produkt in den Warenkorb legen und zur Kasse gehen – wird dies sofort in ihrem Profil widergespiegelt.

Jedes Mal, wenn neue Daten empfangen werden, prüft die CDP, ob dieser bestimmte Käufer einem der Zielgruppensegmente hinzugefügt (oder daraus entfernt) werden sollte. Sie prüft auch, ob ein bestimmter Trigger bei jedem Schritt ausgelöst werden sollte und definiert, welche Angebote angezeigt, welche Warenkorbpreisregeln angewendet oder welche Rabatte angeboten werden sollen, und so weiter.

Zum Beispiel kann ein Käufer der Zielgruppe „Nike-Fan“ hinzugefügt werden, nachdem er die Schuhe dieser Marke durchsucht hat. Wenn er das nächste Mal die Startseite Ihres Shops besucht, sieht er ein personalisiertes Banner.

Diese Person wird ein Nike-Banner mit Schuhen sehen, anstelle eines markenneutralen Standardbanners, das etwas anzeigen könnte, das für sie von keinem besonderen Interesse ist.

Ähnliche Profilaktualisierungen und Segmentierungen finden innerhalb der CDP statt, jedes Mal, wenn neue Informationen über jeden Kunden gesammelt werden.

Mit zunehmender Datensammlung wird das Profil robuster und granularer. So können Sie jeden Schritt der Customer Journey Ihres Kunden basierend auf historischen und Echtzeit-Sitzungsdaten optimieren.

Was ist eine Data Management Platform (DMP)?

Eine Data Management Platform (DMP) sammelt und konsolidiert pseudonyme Daten über Zielgruppen, die 3rd-Party-, 2nd-Party- und Ihre eigenen Online-Properties besuchen.

Die Plattform kann Ihnen helfen, Zielgruppen zu segmentieren, um das Targeting zu verbessern, und Lookalike Audiences zu erstellen, um die Reichweite Ihrer Marketing- und Werbekampagnen zu erweitern.

Meistens arbeiten DMPs Hand in Hand mit Werbeplattformen und helfen Unternehmen, die Kundenakquise zu optimieren und zu skalieren.

Um Zielgruppen aufzubauen und zu erweitern, beziehen DMPs Informationen von Datenbrokern, Marktplätzen, Aggregatoren, Ad Exchanges und Diensten zur Datenanreicherung.

Hauptmerkmale und Funktionen einer DMP

DMPs sind schon lange im Einsatz. Zu den fortschrittlichsten Lösungen gehört Adobe Audience Manager, das sich nahtlos in Adobe- und Nicht-Adobe-Anwendungen integriert.

Eine weitere Lösung ist Salesforce DMP (Audience Studio), das vielseitige Funktionen für das Kundendatenmanagement bietet.

Ein weiterer Akteur, Oracle BlueKai, hingegen priorisiert die Datenaktivierung und Zielgruppensegmentierung für Werbezwecke.

Kurz gesagt, DMPs fungieren als Datenpipelines. Sie sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen, transformieren sie und liefern sie an verschiedene Ziele.

Trotz der Unterschiede zwischen DMP-Lösungen sind ihre Funktionen im Allgemeinen ähnlich:

• Datennormalisierung organisiert Daten in einem gemeinsamen Format und beseitigt Redundanzen.
• Datenanreicherung verbessert die Datenqualität durch das Hinzufügen zusätzlicher Datenpunkte.
• Datensegmentierung kategorisiert Daten in verschiedene Gruppen basierend auf Ähnlichkeiten.
• Profilzusammenführung konsolidiert Benutzerprofile, die einen gemeinsamen Identifikator teilen.
• Zielgruppenbildung gruppiert Nutzerprofile mit gemeinsamen Attributen, um Zielgruppen zu bilden.
• Taxonomieerstellung hilft, Daten in einer Hierarchie zu organisieren und zu strukturieren.
• Datenaktivierung sendet DMP-Segmente in Tools für zielgerichtete Werbung.

Es ist entscheidend zu beachten, dass Zielgruppen anhand von anonymisierten IDs erstellt werden, wie Geräte-IDs, Cookies oder gehashte E-Mail-Adressen. Diese IDs zeigen keine direkten persönlichen Informationen einer Person.

Wann sollte man eine DMP verwenden?

Typischerweise würden Sie eine DMP verwenden, um Ihre programmatische Werbung innerhalb des Netzwerks Ihres Partners zu verbessern.

Sie verbinden Ihre DMP mit einer Demand-Side Platform (DSP), die automatisch Werbeeinblendungen auf den Websites Ihres Partners kauft. Die DSP und DMP synchronisieren eindeutige Nutzeridentifikatoren zwischen ihren Datenbanken.

Diese Synchronisation ermöglicht es Ihrer DSP, die in der DMP erstellten Zielgruppen für präzises Targeting und den Kauf relevanterer Werbeeinblendungen zu nutzen.

Wenn die Website Ihres Partners Bid-Requests an Ihre DSP sendet, vergleicht die DSP die Daten über die Website-Besucher mit den Informationen über Zielgruppen aus Ihrer DMP.

Die DSP entscheidet, ob sie auf eine Impression für einen bestimmten Besucher bieten soll oder nicht, basierend auf dem umfassendsten Datensatz, der Ihrem Unternehmen zur Verfügung steht.

Es ist wichtig zu beachten, dass Sie keine spezifischen Informationen über die Personen in Ihrer Zielgruppe haben, noch wissen Sie, wer die Besucher der Website Ihres Partners sind.

Wenn die Software jedoch eine Übereinstimmung zwischen pseudonymen Identifikatoren in Ihrer Zielgruppe und den Website-Besuchern Ihres Partners identifiziert, wird eine Werbeeinblendung gekauft.

Was ist der Unterschied zwischen CDP und DMP?

Wie oben erwähnt, besteht der Hauptunterschied zwischen den beiden Plattformen in der Art und Weise, wie Daten unterschiedlicher Typen gehandhabt werden:

• 1st-Party-Daten werden direkt von Ihrem Unternehmen aus dessen eigenen Interaktionen mit Kunden oder Nutzern gesammelt. Sie stammen aus Quellen wie Website-Besuchen, mobilen Apps, CRM-Systemen und Kundenumfragen. Typischerweise werden dabei personenbezogene Daten (PII) wie E-Mail-Adressen, Namen, Telefonnummern und Kunden-IDs verwendet. Sie können auch Verhaltensdaten wie den Browserverlauf und das Kaufverhalten umfassen.
• 2nd-Party-Daten werden durch Partnerschaften oder Vereinbarungen zwischen zwei Unternehmen gewonnen. Dabei teilt ein Unternehmen seine 1st-Party-Daten mit einem anderen. Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler seine Kundendaten mit einem Hersteller für gemeinsame Marketingmaßnahmen teilen. Diese Daten können je nach Vereinbarung zwischen den beiden Unternehmen eine Vielzahl von Identifikatoren, einschließlich PII, sowie Verhaltensdaten und demografische Informationen umfassen.
• 3rd-Party-Daten werden von Datenanbietern gesammelt, die nicht direkt mit dem Unternehmen verbunden sind, das die Daten verwendet. Diese Quellen sammeln Informationen aus verschiedenen Online- und Offline-Kanälen, wie sozialen Medien, öffentlichen Aufzeichnungen und Online-Verhalten. Häufig basieren sie auf pseudonymen Identifikatoren wie Cookies und Geräte-IDs, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

CDPs konzentrieren sich primär auf bekannte Kundendaten, einschließlich personenbezogener Daten (PII). DMPs hingegen konzentrieren sich auf pseudonyme Drittanbieterdaten, die aus externen Quellen gesammelt werden.

Fassen wir die Unterschiede zwischen den Tools in einer DMP- vs. CDP-Vergleichstabelle zusammen.

In einer Welt mit strengeren Datenschutzvorschriften und ohne Third-Party-Cookies verändern sich sowohl Customer Data Platforms (CDPs) als auch Data Management Platforms (DMPs).

CDPs sind gut darin, Daten direkt von Kunden zu verwalten und deren Datenschutzpräferenzen zu respektieren. Sie unterstützen Unternehmen erfolgreich dabei, Datenschutzgesetze einzuhalten und personalisierte Erlebnisse anzubieten.

Im Gegensatz dazu stehen DMPs, die Third-Party-Cookies für das Tracking verwenden, vor Herausforderungen und müssen alternative Methoden zur Datenerfassung finden, die den Gesetzen entsprechen.

Fazit

Die Entscheidung zwischen Customer Data Platforms und Data Management Platforms für Ihre Marketingbedürfnisse kann schwierig sein.

Beide Optionen haben Vorteile, und Ihre spezifischen Anforderungen werden bestimmen, welche die richtige Wahl für Sie ist.

Ob Sie bereits eine dieser Plattformen nutzen, einen Wechsel in Betracht ziehen oder gerade erst anfangen – es kann verwirrend sein. Und wir sind hier, um Ihnen zu helfen.

Wenn Sie sich für die Adobe Experience Cloud entscheiden, kann Axamit Sie bei der Implementierung und Anpassung von Adobe RT-CDP unterstützen. Unser Team bietet während des gesamten Prozesses technischen Support und kann Ihren Mitarbeitern helfen, die erforderlichen Fähigkeiten für eine effektive Nutzung zu erwerben.

FAQ

Hat Gartner einen Magic Quadrant für Customer Data Platforms?

Da die Technologie noch neu ist, hat Gartner noch keinen Magic Quadrant für CDPs veröffentlicht.

Wie arbeitet DMP mit CDP zusammen?

DMPs und CDPs können effektiv zusammenarbeiten. DMPs konzentrieren sich auf Drittanbieterdaten für Werbung und Targeting, während CDPs Erstanbieter-Kundendaten für Personalisierung und Kundenbindung zentralisieren. Die Kombination beider ermöglicht es Ihnen, Marketingkampagnen sowohl für die Gewinnung neuer Kunden als auch für die Bindung bestehender Kunden zu verwalten.