In der ersten Episode dieser Reihe fügten wir Panel-Based und People-Based Marketing zu einem holistischen Marketingansatz (UNKNOWN + KNOWN) zusammen, da eine Abkehr von einer personalisierten Customer Experience, orchestriert über alle digitalen Kanäle hinweg, nicht mehr vorstellbar ist. Durch einen konsequenten Ausbau von Wissen über Kunden zum Zwecke der Personalisierung kann sowohl Effektivität als auch Effizienz im Marketing signifikant gesteigert werden.

In der zweiten Episode erörterten wir die Rolle der Analytik im Marketing und welchen Beitrag eine facettenreiche Analytik in einem holistischen Marketingansatz leisten kann, der Panel-Based und People-Based Marketing miteinander vereint.

Durch analytische Services kann ein Gesamtbild der existierenden Kundenbasis und der angestrebten Zielkunden geschaffen werden. Das als Analytics & Decisioning Framework vorgestellte Reifegradmodell beschreibt dann den Weg zu einer personalisierten Customer Experience.

Nun fügen wir den Wunsch nach einem holistischen Marketingansatz mit den Möglichkeiten einer facettenreichen Analytik zusammen und fragen uns:

• Gibt es dieses Konzept, diesen Ort, diese Technologie, die das Realität werden lässt?
• Können wir alle Datentypen, den Datenverlauf und alle Datenquellen verarbeiten und einen durchgängigen Unified Customer View erzeugen?
• Gibt es die Single Source of Truth für Measurement und Analytics, die so einfach zu bedienen ist, dass wir kein zusätzliches operatives Know-how benötigen?
• Können wir ein datenschutzkonformes System erwarten, das auf einem ausgeklügelten Identity-Management basiert?
• Gibt es Business Partner, die eine Business Transformation im Marketing begleiten und mit Experten für IT, Daten und Analytik den Mehrwert der Personalisierung heben?

Die gute Nachricht ist, dass es seit 2013 den Begriff der Customer Data Plattform gibt und auch in die nach dieser Zeit entstandene Softwarekategorie stark investiert wird.

„Eine Customer Data Plattform ist ein Marketingsystem, das Kundendaten eines Unternehmens aus Marketing- und anderen Kanälen zusammenfasst, um Kundenmodellierung zu ermöglichen sowie das Timing und Targeting von Nachrichten und Angeboten zu optimieren.“

“Market Guide for Customer Data Platforms for Marketing”, Gartner, Juli 2018.

Von Gartner wird der CDP-Markt seit Jahren begleitet. Die nachfolgenden Anwendungsfälle sind dokumentiert.

Die Kundendaten werden gesammelt und über Standard-Connectors in digitale und Offline-Systeme, Marketinganwendungen und CRM-Systeme integriert. Verbrauchererkenntnisse werden erstellt, indem Kunden und Besucher über verschiedene Kanäle erkannt werden. Kundensegmente werden zur Aktivierung, Berichterstattung und Analyse basierend auf dem Kundenverhalten in Echtzeit erstellt.

Die Kundenerkenntnisse, historische Kundeninteraktionsdaten über alle Kanäle und Echtzeit-Daten werden herangezogen, um Inhalte kontextbezogener und relevanter zu gestalten. Die Bereitstellung eines „Next Best Offers“ für Kunden erfolgt so basierend auf allen bekannten Kundendaten und dem Kundenverhalten.

Daten können von diesem zentralen Ort mit einer applizierten Governance datenschutzkonform auch für andere Systeme in Marketing und Vertrieb verfügbar gemacht werden.

Die nicht so gute Nachricht ist, dass in der Realität die Einführung einer derart zentralen Technologiekomponente – ein echter Game-Changer – eine ausgewachsene Business Transformation darstellt. Die bereits gemachten Erfahrungen zeigen, dass im Rahmen eines einzigen Transformationsprogramms

• die Anbindung und Integration von First-Party-Kundendaten,
• der Aufbau einer soliden Data Governance sowie
• die Unterstützung vollständiger Agilität eines holistischen 2 Speed-Marketings (MarTech vs. AdTech)

erreicht werden sollen.

Und selbst das ist nur die eine Seite des Programms, die Kundendaten als Infrastruktur für Marketingzwecke verfügbar macht. Auf der Anwendungsseite im Marketing werden die bereits genannten Anwendungsfälle gefordert, meist mit begrenztem Verständnis für die Herausforderungen und auch die Komplexität im Bereich des Kundendaten-Managements.

Umso wichtiger ist es, spezialisierte Lösungskomponenten wie Customer Data Plattformen, Data Catalogs und Data Governance Solutions in eine fortschreitende Cloud-Infrastruktur zu integrieren.

Die Ausgangssituation ist für jedes Unternehmen individuell. Durch die Komplexität und die gegenseitigen Abhängigkeiten der Teilprojekte und Scope-Elemente ist es essenziell, das Gesamtsystem konzeptionell und technisch einem Proof-of-Value zu unterziehen.

Gleichzeitig ist eine ehrliche und realistische Einschätzung der unternehmenseigenen Fähigkeiten auf allen relevanten Ebenen in Form eines Readiness Assessments zu erarbeiten. Der hohe initiale Budget- und Zeitaufwand ist erfahrungsgemäß sehr gut investiert.

Wichtige Aspekte sind Geschäftsziele, Meilensteine, Wissen und Verständnis der Geschäfts- sowie Personalisierungs-, Daten- und Analytikstrategien. Reifegrade in IT, Daten und Analytik, Datenschutzkonformität, Fachwissen und Veränderungsbereitschaft der Mitarbeiter und der Organisation runden die Analyse ab und ermöglichen die Schaffung einer ausbalancierten und breit mitgetragenen Roadmap. Auf dieser Basis und durch den Einbezug von Industrie-Best-Practice kann auch die Finanzierung langfristig und solide aufgesetzt werden.

Die Transformationsphase zur schrittweisen Umsetzung einer Personalisierungsstrategie wird erfahrungsgemäß einige Zeit dauern. Die Dateninfrastruktur zur Unterstützung eines holistischen Marketingansatzes, wie er hier skizziert wurde, als Fundament und Sprungbrett zugleich, kann durch den Einsatz einer Best-Practice Customer Data Plattform und Data Governance-Lösung in ein bis zwei Jahren weitgehend vorbereitet, implementiert und in den Fachbereichen vollständig eingeführt werden.