Der Unterschied zwischen CDPs und DMPs

Kundendatenplattformen bzw. Customer Data Platforms (CDPs) sind derzeit groß im Kommen. Nachdem die Technologie in den letzten sechs Jahren langsam Fuß gefasst hat, schoss ihr Wachstum 2018 steil nach oben – die Anbieterzahlen in Europa verdoppelten sich und Erträge erreichten 150 Millionen EUR.
http://customerthink.com/whats-different-about-european-cdps/

Dieser starke Anstieg bei der Implementierung der Technologie ist eine gute Nachricht für Unternehmen. Mit CDPs können Datenwissenschaftler kanalübergreifende Kundendaten verknüpfen und so ganzen Unternehmen – einschließlich Marketern – helfen, das umfassende Kundenverständnis zu erzielen, das für die Bereitstellung relevanter und attraktiver Erlebnisse erforderlich ist. Sie müssen lediglich dafür sorgen, dass das, was implementiert wurde, auch tatsächlich eine CDP ist.

Trotz ihrer Popularität sorgt die CDP weiterhin für Verwirrung und wird oft für eine verbesserte Version einer Datenmanagementplattform (DMP) gehalten. Die Verwechslung ist zwar verständlich, jedoch stehen die beiden Technologien jeweils etwas höchst Unterschiedliches, und die Bezeichnungen sind keineswegs austauschbar.

Wenn Marketer also die Vorteile von CDPs nutzen wollen, müssen sie zunächst ihr Tech-Wissen auf den neuesten Stand bringen. Fangen wir mit den wichtigsten Begriffsdefinitionen an.

DMPs und CDPs: die Grundlagen

Als etablierter Teil der Marketinglandschaft erfassen und filtern DMPs Daten über Websiteverhalten und nutzen diese Informationen, um Segmente aufzubauen. Ihr Kernziel besteht darin, den eingehenden Websiteverkehr zu steigern. Dies erfolgt hauptsächlich über „Top of the Funnel“-Aktivitäten wie Targeting, die Kundenkontakte fördern sollen. Segmente werden also häufig zur Kundenanalyse genutzt oder in Werbe-Tools eingespeist, die Programmatic Trading ermöglichen, wie Demand-Side Platforms (DSPs).

CDPs hingegen erfassen, verbessern und konsolidieren First-Party-Kundendaten aus allen angeschlossenen Geräten, Kanälen und Plattformen – von angeschlossenen Apparaten und Spielkonsolen, online ebenso wie offline – und machen sie handlungsrelevant. Dies führt zu einem einzigen, integrierten Datensatz, der genutzt werden kann, um eine 360-Grad-Sicht auf einzelne Kunden zu erzeugen, und der von jeder Abteilung im gesamten Unternehmen, nicht nur von Marketern, in Echtzeit genutzt werden kann.

Warum sind die Unterschiede wichtig?

Um zu erklären, warum die entscheidenden Eigenschaften dieser Plattformen wichtig sind, müssen wir zunächst genauer darauf eingehen, wie sie auf praktischer Ebene funktionieren. Insbesondere geht es hierbei um die Fähigkeit, mit Kunden Schritt zu halten, die zwischen den Kanälen hin- und herwechseln („Channel-Hopping“), und fragmentierte Datenspeicher zu vereinen.

1. Eine Frage der Identität

DMPs können Online- und Offline-Daten empfangen, doch was sie mit diesen Daten anfangen können, ist beschränkt, besonders im Hinblick auf Identifizierung. Erstens sind die von ihnen gespeicherten Informationen von Haus aus anonym und etwaige Identifikatoren sind meist probabilistischer Art. Zweitens können DMPs nur Third-Party-Identifikatoren speichern. Die dadurch entstehenden Datenlücken machen ein wahres Verständnis der Customer Journey schwierig. Zudem müssen Identifikatoren vor deren Aufnahme in die Plattform mit Daten abgeglichen werden, wodurch eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzukommt.

Im Gegensatz dazu sind CDPs in der Lage, genau zu bestimmen, wer die Personen sind und alle mit ihnen verbundenen Identifikatoren zu speichern, nicht nur die von Third Parties. Das bedeutet, dass Insights meist deterministischer anstatt probabilistischer Art sind. Darüber hinaus ist keine Identitätsabgleichung vor der Datenaufnahme erforderlich. In Kombination bedeuten diese Fähigkeiten, dass CDPs die Möglichkeit bieten, Kunden auf zuverlässige, konsistente Art zu identifizieren und sich in Echtzeit mit ihnen über Bildschirme und Kanäle hinweg zu bewegen.

2. Das volle Kundenspektrum

Third-Party-Cookies sind der herkömmliche, bevorzugte Online-Tracking-Mechanismus, und deshalb ist es kaum überraschend, dass DMPs – die sich auf Websiteverhalten konzentrieren – so konzipiert wurden, dass sie von diesen Cookies abhängen. Ganz zu schweigen davon, dass hierdurch die Kommunikation mit Ad-Tech-Partnern, wie DSPs, erleichtert wird. Allerdings kann dies die Nützlichkeit von DMPs begrenzen, da Third-Party-Daten nur einen Bruchteil der Kundenaktivitäten betreffen und somit dem Aufbau eines ganzheitlichen Bildes von Personen und deren einzigartigen Erlebnissen im Wege stehen.

Auch hier wieder kann eine CDP diese Lücken füllen. Als leistungsstarkes Tool zur Orchestrierung von Daten kann eine CDP Informationen aus beliebigen Quellen zusammenfügen, vermischen, anreichern und aktivieren – einschließlich von First-, Second- und Third-Party-Daten. Zusammen mit effizienter Identitätsbestimmung ist der Output von CDPs letztlich ein zentralisierter Hub mit tiefgreifenden Kunden-Insights, der die ideale Grundlage für den Aufbau von Profilen und für persönlich abgestimmte Interaktionen bietet. So können CDPs ganzen Organisationen helfen, ihr allgemeines Kundenerlebnis zu verwandeln: Durch Nutzung eines gemeinsamen Datenpools zur Förderung konsistenter, relevanter und effektiver Kommunikation.

Nichts von alledem bedeutet jedoch, dass DMPs ausgedient haben. Im Marketing und sonstigen Bereichen sind sie nach wie vor wertvoll für Unternehmen. Doch nur das Wissen, was sie von CDPs unterscheidet, wird Unternehmen letztlich in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welches Tool eingesetzt werden sollte, oder wie die beiden sich gegenseitig ergänzen können.

CDPs zum Beispiel sind eindeutig die bewährte Option zum Generieren der begehrten „Single Customer View“: Das Zusammenfassen von Online- und Offline-Kunden-Touchpoints, um granulares individuelles Verständnis zu liefern. DMPs hingegen haben das Potenzial, Informationen zu CDPs beizusteuern und die von ihnen gebotenen Insights zur Steigerung ihrer eigenen Effizienz zu nutzen. Durch Freisetzen detaillierter Kundendaten können sie bessere Lookalike Audiences und Segmente konstruieren, die die Targeting-Qualität verbessern und Anzeigen eine größere Chance geben, ins Schwarze zu treffen. Dies trägt dazu bei, Kundeneinbindung zu erzielen und höhere Erträge anzukurbeln.

In einer eng verflochtenen, schnell veränderlichen Branche fährt man besser damit, ein Tool zu nutzen, um ein anderes damit zu stärken, als vorhandene Tools bei jeder neuen Innovation abzuschaffen.


Autor: Martin McDonald
Country Manager, DACH, Tealium

Martin McDonald ist Country Manager für Deutschland, Österreich und die Schweiz bei Tealium, der führenden Plattform für Realtime-Kundendatenlösungen und Enterprise Tag Management. Mit mehr als zehn Jahren Erfahrung als Leiter von Sales-Teams ist er Experte darin, Unternehmen beim Durchstarten auf dem deutschsprachigen Markt zu helfen. Hier verfügt Martin über umfassendes lokales Wissen und langjährige Geschäftsbeziehungen. Spezialisiert hat er sich auf die Wettbewerbsanalyse.