Alle Daten, eine Plattform

Die Zukunft des personalisierten Marketings liegt bei Kundendatenplattformen (CDP).

All data, one platform - CDP is the future of personalised marketing
  • Wann

    • Mittwoch, 02. März 2022
  • Zeit

    • 10:00 - 10:45 Uhr (MEZ) 

  • Sprache

    • Englisch

  • Sprecher

    • Johannes Wali, Senior Data Consultant

      Petr Svec, Senior Data Architect

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All data, one platform - CDP is the future of personalised marketing
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Johannes Wali, Senior Data Consultant

Johannes Wali, Senior Data Consultant

Johannes ("Jonis"), seit Anfang 2018 für Merkle tätig. Während seiner Zeit bei Merkle hat er sich auf die Implementierung von Datenerfassungsinfrastrukturen spezialisiert.

Nach der Analyse von Website-Daten wurde er Experte für die Konzeption und Implementierung komplexer Analytics-Infrastrukturen auf Websites und in mobilen Apps. Während seiner Zeit bei Merkle begann er in der Google Marketing Cloud zu arbeiten. Herausfordernde Projekte rund um die Adobe Marketing Cloud haben Jonis Fähigkeiten ausgebaut und bilden seither den Schwerpunkt seiner Arbeit.  

Petr Svec, Senior Data Architect

Petr Svec, Senior Data Architect

Petr Svec begann seine Karriere als forensischer Ermittler, der in Daten nach Beweisen zur Aufklärung von Wirtschaftsverbrechen suchte. Danach wechselte er in den Bereich der strategischen Beratung, wo er Unternehmen hilft, Entscheidungen auf der Grundlage interner und öffentlicher Daten zu treffen.

Bei Merkle entwirft und entwickelt Petr benutzerdefinierte CDP- und BI-Data Warehouses in der Cloud und integriert Daten in Salesforce-Produkte.

Q&A Session

Was ist die SAP CDP, die Sie erwähnten? Ist sie eine Akquisition oder interne Entwicklung von SAP?

Dies ist die von SAP bereitgestellte Kundendatenplattform. Sie basiert auf der SAP Customer Data Cloud Solution und den dort gesammelten Daten und erweitert die bereits vorhandenen Funktionen zu einer vollwertigen Kundendatenplattform. Sie baut also eher auf bereits vorhandenen Funktionen auf. Ob bei der Erweiterung dieser Funktionen bestimmte Akquisitionen von SAP genutzt wurden, kann ich leider nicht mit Sicherheit sagen.

Bezüglich ML/AI - welche Kenntnisse sind in unserem Unternehmen erforderlich, um den größtmöglichen Nutzen daraus zu gewinnen? Verwenden diese Lösungen spezielle Sprachen oder herstellerspezifische AI, oder "Industriestandards" wie Scikit, Tensorflow usw

Dies hängt stark vom CDP-Anbieter ab:

  • Einige von ihnen (z. B. Salesforce) sind grundsätzlich fĂĽr die Entwicklung eigener Modelle gesperrt und bieten stattdessen eine Reihe von integrierten "Einstein"-Modellen an, die automatisch programmiert werden.
  • Einige CDPs (z. B. Adobe Experience Platform) bieten integrierte Jupyter-Notebooks mit Python 3. Sie sind auf Adobe zugeschnitten, bieten aber die ĂĽblichen ML/Data Wrangling-Bibliotheken (weitere Informationen finden Sie hier). Sie enthalten wahrscheinlich keine GPUs zum Trainieren von Modellen, so dass das Programmieren neuronaler Netze schwierig sein wird.
  • Und einige CDPs (z.B. Treasure Data) sind sehr offen fĂĽr externe Tools und bieten ihre eigenen Integrationsmuster an, um sie in die Umgebung Ihrer Wahl zu integrieren (Erfahren Sie hier mehr).
  • Es gibt einen groĂźen Trade-off zwischen Benutzerfreundlichkeit und benutzerdefinierten Modellierungs-/Datenverarbeitungsfunktionen. Dies ist nicht nur auf das maschinelle Lernen zurĂĽckzufĂĽhren, sondern in der Regel auch auf die Gesamtphilosophie des Produkts, das Sie kaufen.

Wie werden die Daten erfasst, z. B. ĂĽber eine Kundenkarte? Gibt es einen Code-Snipper zur Integration in die Website, um Daten zu erfassen? CDP verwendet Code-Snipper zur Erfassung von Daten in externen Datenquellen wie der Website.

Dies hängt stark von der von Ihnen verwendeten Kundendatenplattform ab. Einige CDPs werden über Tag-Management-Systeme gesteuert (z. B. Adobe Experience Platform), während andere durch das Einbinden von JavaScript-Snippets in die Website aufgenommen werden (z. B. Thunderhead). In beiden Fällen können typische Daten wie Seitenaufrufe, Klicks auf Schaltflächen und Newsletter-Anmeldungen auf Websites ausgewertet werden. Auf der Grundlage dieser Daten können Sie dann zum Beispiel auch Warenkorbabbrüche und Warenkorbwerte verfolgen.

Welches ist der gängigste Unique Identifier, den Sie kennengelernt haben?

Der häufigste Unique Identifier ist eine E-Mail oder eine Hash-E-Mail. Je nach der von Ihnen verwendeten Kundendatenplattform und den von Ihnen erfassten Daten sind jedoch zusätzliche Identifikatoren nützlich (z. B. Telefonnummer, Treue-Mitgliedsnummer usw.), um Profile zu erstellen, die möglicherweise nur einen dieser Identifikatoren oder uneinheitliche Werte für einen von ihnen enthalten.

Wie sieht es mit der Datensicherung der User aus? Führende Systeme für Daten könnten andere Systeme sein, wie CRM. Ist CDP das führende System nur für Marketingdaten?

Wo die Daten gespeichert werden und wie lange, hängt von der Compliance Ihres Unternehmens ab. Die Integration von Daten aus einem bestehenden CRM ist bei CDP-Projekten sehr üblich, da diese in der Regel bereits Teil der Infrastruktur sind. Generell führt die Kundendatenplattform alle Daten aus zusätzlichen Quellen (z.B. CRM, Websitedaten, Loyalität, etc.) zusammen und macht sie praktisch und flexibel anwendbar. Der Faktor, der Kundendatenplattformen von CRM oder anderen Formen von Data Lakes abhebt, ist die Flexibilität. Die im CDP durchgeführten Berechnungen können in Echtzeit erfolgen und Marketingfunktionen auslösen. So wird die Kundendatenplattform zu einer Art flexibler Zwischenebene zwischen Datenspeicherung und Marketing.

Wie wird sich dies Ihrer Meinung nach angesichts der Datenschutzänderungen auf Markenhersteller und eRetailer auswirken und wie werden sie künftig zusammenarbeiten, um die Chancen des eCommerce gemeinsam zu maximieren?

Im Allgemeinen bin ich mir nicht sicher, ob dieser Schritt eine große Auswirkung auf eRetailer haben wird, da Sie sich beim Monitoring Ihres Online-Shops wahrscheinlich bereits stark auf First-Party-Daten verlassen. Eine Kundendatenplattform könnte dazu beitragen, die identifizierbaren Zielgruppen zu erweitern, indem beispielsweise Anreize für die Anmeldung zur Mitgliedschaft im Shop geschaffen werden, wenn die Nutzer noch nicht angemeldet sind. Auf diese Weise wird der Pool an First-Party-Daten vergrößert und Sie können diese Daten für Ihre Marketingmaßnahmen optimal nutzen.

Der springende Punkt ist, dass der Abgleich von E-Mails mit Zielen (z. B. FB) nicht mehr funktioniert und die Orchestrierung daher an Wert verliert?

Der Austausch von IDs über Third-Party-Cookies (wie derzeit beim FB-Pixel) wird in Zukunft schwieriger werden, da viele Browser bereits Third-Party-Cookies blockieren. Bei der Nutzung einer Kundendatenplattform sind diese jedoch nicht mehr unbedingt erforderlich. Die Orchestrierung selbst findet in einem Orchestration Layer statt, von dem aus die Informationen dann auf Basis der Zustimmung des Users an andere Systeme (wie ein E-Mail-Marketing-Tool oder FB) weitergeleitet werden. Das bedeutet, dass die Kundendatenplattform eine Push-Nachricht an diese Systeme senden kann ("Setze Person mit ID XYZ in Segment ABC"). Bei der ID kann es sich um eine Hash-E-Mail oder eine andere unpersönliche Kennung handeln, die an sich keine persönlichen Informationen enthält. Natürlich hängt dies auch davon ab, wie die Daten aus externen Systemen in die Kundendatenplattform aufgenommen werden. In jedem Fall hängt dies auch stark von den Datenschutzrichtlinien der Anbieter und Ihres Unternehmens ab.

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