Technologie als Basis fĂĽr People-based Data.

FĂĽhren Sie mit den passenden Tools Daten entlang der Customer Journey optimal zusammen.

Media Data zu People-based Data

Customer Data Platforms als zentraler Datenpool.

Möchten Unternehmen sich heute einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz in Media und Marketing verschaffen, braucht es neben Kreativität vor allem auch Tech- und Data-Kompetenz. Wie der erste Teil dieser Blogserie gezeigt hat, ist die Zusammenführung von Digital Data auf People-based Data der entscheidende Erfolgsfaktor. Für die technische Lösung zur Speicherung und Aktivierung von People-based Data sind heute Customer Data Platforms (CDPs) das System der Wahl. Die Produktkategorie der CDPs ist dabei noch jung und gewachsen aus dem Bedarf, Nutzerprofile für Marketingzwecke wie Segmentierung und Aktivierung zugänglich zu machen. In der Zeit vor CDPs haben häufig «Marketing-Datenbanken» diese Aufgabe übernommen – Datenbanken mit Kontakten, potenziellen Interessenten und Leads. Erst nach entsprechender Qualifizierung durch den Vertrieb oder gar erst nach einem Kaufabschluss wurden diese ins CRM überführt. Die Marketing-Datenbanken waren dabei meist Eigenentwicklungen von Unternehmen, die oft auch flexibel durch das Marketing erweitert und angepasst werden konnten.

Durch die steigende Komplexität der Marketing-Architekturen und der Vielzahl an Marketing-Technologie-Tools (kurz: MarTech) für die zahlreicher werdenden Kanäle, erfahren diese Marketing-Datenbanken in den Architekturen heute eine stärkere Beachtung. Begleitend zu diesem Trend haben sich auch Standard-Produkte entwickelt. Im Grundsatz zeichnen sich diese CDP-Produkte dadurch aus, dass sie Datenstreams aus verschiedenen Kanälen aufnehmen, diese auf Nutzerebene zuordnen und schlussendlich Drittsystemen für die Weiterverwendung bzw. zur Aktivierung zugänglich machen. Auch Segmentierungs- und Analysefunktionen gehören häufig zum Produktumfang dazu.

Grafik people-based Data
Typische People-based Data Architektur entlang der Kanäle einer Customer Journey.

VerknĂĽpfung verschiedener Systeme entscheidend.

Mit CDPs verwandte Produkte sind Data Management Platforms (DMPs). Historisch gesehen, haben sich diese aus dem Advertising-Umfeld heraus entwickelt und ähnliche Aufgaben für Nutzerprofile von programmatisch ausgelieferten Ads übernommen. Da es sich im Advertising-Umfeld jedoch meist um anonyme, cookie-basierte Nutzerprofile handelt, haben DMPs im Normalfall nicht die Möglichkeit, People-based Data zu speichern. Sie fungieren jedoch weiterhin als Ergänzung von CDPs, um Nutzer auf Drittplattformen cookiebasiert zu erschliessen. Aufgrund der fortschreitenden Einschränkung von Cookies durch Browserhersteller einerseits und Rechtsbestimmungen wie die DSGVO andererseits werden auf 3rd-Party Cookies basierende DMPs zunehmend an Relevanz verlieren. Analytics-Systeme sammeln ebenfalls Verhaltensdaten für die Owned-Kanäle, meist in granularerer Art und Weise als DMPs oder CDPs. Diese Nutzerprofile sind im Normalfall auf anonymer Basis erstellt, so dass auch Analytics-Systeme CDPs nicht ersetzen können, sondern diese quasi ergänzen.

Ähnlich fliessend stellt sich der Übergang von CDP zu CRM dar. Der Hauptunterschied liegt darin, dass ein CRM-System grundsätzlich keine anonymen Kontakte enthält, die CDPs diese jedoch enthalten kann. Genau hier liegt der Grund, weshalb ein CRM-System nicht eine CDP ersetzt – denn für viele Marketingaktivitäten wie Advertising oder Content-Targeting ist genau das gespeicherte Wissen über anonyme Kontakte entscheidend. Dennoch wird natürlich der Wert der People-based Data weiter erhöht, wenn CRM-Daten von bekannten Kontakten an eine CDP zurückgespielt werden. Häufig ermöglicht erst eine Integration die Verknüpfung kundenspezifischer Informationen, die  während der gesamten Kaufhistorie inkl. Offline-Kanäle wie Call-Center oder Point of Sale gesammelten werden. Um die in CDPs gespeicherten People-based Data nun für eine Marketing-Aktivierung zu nutzen, greifen AdTech- und MarTech-Tools wie E-Mail-Automation-Systeme, Content-Targeting-Systeme oder Demand-Side-Platforms (DSP) darauf zu. Diese Systeme können die Daten nutzen, um eine konsistente Personalisierung oder die Anzeige der Next Best Action in ihrem jeweiligen Kanal zu erreichen. Auf diese Weise kann eine Demand-Side-Platform beispielsweise dem Nutzer nun eine Ad für Skandinavien-Ferien anzeigen, weil dieser sich in einem Call-Center-Anruf dafür interessiert gezeigt hat, selbst wenn er ursprünglich auf das Toskana-Ad geklickt hat. Allerdings werden genau solche Anwendungsfälle im Advertising-Umfeld mit den steigenden Cookie-Einschränkungen unzuverlässiger. Der Schlüssel für eine Lösung liegt auch hier bei identifizierten Nutzer-Profilen – sowohl Advertiser- wie Publisher-seitig.

Marketing Cloud Suites ermöglichen kanalübergreifenden Experience.

Da eine typische Customer Journey häufig über viele Kanäle verläuft, sind entsprechend viele MarTech-Systeme bei der Bereitstellung einer kanalübergreifenden Experience involviert. Um die damit einhergehende Komplexität der Schnittstellen zu verringern, haben sich Marketing Cloud Suites etabliert, mit denen ein Hersteller sämtliche kanalspezifische Aktivierungstools wie auch die durchgehende Datenschicht für People-based Data bereitstellt. Zu Anbietern solcher Marketing Clouds zählen unter anderem Adobe, IBM, Oracle, SAP oder Salesforce. Bei der Salesforce Marketing Cloud nennen sich die Aktivierungsysteme z.B. “Advertising Studio” für Ads und Search, “Social Studio” für Social Media, “E-Mail Studio” für E-Mail Nurtures oder “Web Studio” für die Erstellung von Microsites und Landingpages. Auf Datenebene dient der “Contact Builder” und “Customer 360” dazu, die People-based-Data-Elemente zu speichern und zu verwalten. Ergänzt werden diese um das “Audience Studio”, welches zum Beispiel Segmente für die Aktivierung auf den Channels bilden kann. Die einzelnen Salesforce-Tools sind dabei stark miteinander verzahnt, sodass eine aufwändige Integration – wie bei verschiedenen Einzeltools der Fall – ausfällt oder zumindest stark verringert wird. Eine der besonderen Stärken von Salesforce ist die Synchronisation der Kontakte der Marketing Cloud mit jenen des CRM-Systems bzw. der Salesforce Sales Cloud.

Grafik People based-Data
Marketing Architektur des Salesforce Technologie-Stacks entlang einer Customer Journey.

Zusammenspiel aus Idee, Kreativität, Tech und Data bringt Marketingerfolg.

Am Ende des Tages reduziert eine Marketing Cloud die aufwändige Integrationsarbeit der technischen Schnittstellen zwischen den einzelnen Channel-Tools. Marketer haben die Möglichkeit über nur eine Oberfläche eine konsistente Journey über verschiedene Kanäle zu erstellen. Das ist deutlich effizienter als zwischen verschiedenen MarTech-Tools je nach Kanal hin und her zu wechseln. Ein weiterer Vorteil zeigt sich in der Wiederverwendung von definierten Assets: Bilder werden einmalig in die Marketing Cloud gespielt und dann lediglich für die verschiedenen Kanäle optimiert wiederverwendet. Die Realisierung einer Idee für eine nahtlos ablaufende Customer Journey liegt damit in der Hand des Marketers und nicht in jener des Verantwortlichen für Datenschnittstellen.

Hiermit schliesst sich der Kreis: Denn nur mit Tech und Data allein lässt sich keine erfolgreiche Kampagne realisieren. Es braucht schliesslich das harmonierende Zusammenspiel zwischen Idee, Kreativität, Tech und Data, um erfolgreich digital zu vermarkten.

In fĂĽnf Schritten zur People-based Data Strategy.

Sie möchten nun richtig durchstarten mit People-based Data? Manchmal lohnt es sich einen Schritt zurück zu gehen und einen Blick auf die Strategie zu werfen. Diese bildet die Grundlage für Ihre Massnahmen. Für den optimalen Start zeige ich Ihnen, wie Sie in fünf Schritten zu einer People-based Data Strategy gelangen.

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