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Customer Data Management: Wie Sie Kundendaten von Anfang an richtig verwalten

Einsichten Aug 06, 2019 Robert Heger 14 min lesedauer

Der digitalen Marketing-Welt steht ein Kopf-an-Kopf-Rennen bevor: 2019 kommen immer neue Methoden zur Datenverwaltung auf den Markt, die smartere Business-Entscheidungen vorantreiben. Sogenannte Customer Data Management-Software erzielt messbare Ergebnisse und wird dadurch zunehmend zum spannenden Thema für Unternehmen. Wenn dieser Prozess nicht wohl-kalkuliert und durchdacht ist, und nicht mit den Data-Management-Zielen und -Aufgaben Ihres Businesses übereinstimmen, drohen Unternehmen jeder Größe in dieser Informationsflut unterzugehen.
Management-Experte Peter Drucker sagt:
Was gemessen wird, wird verwaltet – selbst, wenn Messen und Verwalten sinnlos ist und dem Zweck der Organisation schadet.”
Kurz: Verschwenden Sie keine Zeit damit, alles bis ins letzte Detail zu messen. Stattdessen sollten Sie Ihre Energie lieber darauf verwenden, festzulegen, was Sie messen wollen, und welche Rolle die Zahlen spielen.
Wenn die Daten regelrecht auf Sie einstürzen, welche lohnen sich, ausgewertet zu werden? Und wo im Prozess fangen Sie an?
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein Kundendaten-Verwaltungssystem von Anfang an richtig einrichten, anhand folgender Punkte:

  • Was die meisten Unternehmen beim Speichern Ihrer Kundendaten falsch machen;
  • Wieso Unternehmen dennoch Ihre Daten weiterhin so speichern;
  • Was diese Unternehmen brauchen, um Ihre Daten in Zukunft richtig zu speichern

Also wo fangen wir an?


Hauptschlussfolgerungen

Für Senior BI-Analysts
  • Wandeln Sie Kundendaten in eine entscheidende, abteilungsübergreifende Wissen-Basis um, indem Sie eine Customer Data Plattform (CDP) verwenden und damit Business Intelligence fördern, Berichte automatisieren und smarte Entscheidungen treffen. 
  • Sammeln Sie die richtigen Daten (Identitäts-, Quantitativ-, Qualitativ-, Verhaltens-) und koordinieren Sie diese kundenzentriert, statt kanal oder gerätespezifisch, um einen 360°-Blick auf den Kunden zu erhalten.
  • Mit dem Datenstreaming in Echtzeit ermöglichen CDPs eine akkurate, kongruente und verlässliche Datenverwendung mit sofortiger Verfügbarkeit – die einfache Darstellung unterstützt dabei Analyse- und Exploration.
Für DPOs
  • Klarheit schafft eine gute Übersicht im Customer Data Management, verbesserte Daten-Identifikatoren und -Auswertungen machen Schluss mit Spekulationen.
  • Ein ganzheitlicher Blick auf den Kunden im Single Customer View ermöglicht einen kundenzentrierten Fokus, bringt alle Kommunikationskanäle miteinander in Einklang und ebnet den Weg für eine Leistungserfassung in Echtzeit.
  • Exponea ist das erste GDPR-zertifizierte SaaS-Unternehmen. Kunden, die Exponea als Plattform für ihre Omni-Channel-Kampagnen nutzen, können sicher sein, dass ihre gesamte Kommunikation mit dieser Datenbestimmung übereinstimmt.

Den Rahmen setzen

Der Schlüssel zum Erfolg von Unternehmen liegt in der Fähigkeit, Mengen an Kundendaten effektiv zu verwalten. Gemäß eines Berichts des Harvard Business Reviews hinken in dieser Sache viele Unternehmen hinterher.

  • “Industrieübergreifende Studien zeigen, dass durchschnittlich weniger als die Hälfte strukturierter Daten eines Unternehmens aktiv für Entscheidungsprozesse genutzt werden, während weniger als 1% unstrukturierter Daten analysiert, gar genutzt werden.”
  • “Mehr als 70% der Angestellten haben Zugriff auf Daten, den sie nicht haben sollten.”
  • “Data-Analysten verwenden 80% ihrer Zeit nur für das Identifizieren und Vorbereiten von Daten.”

Wir müssen uns heutzutage immer neuen Herausforderungen stellen – sei es über diverse Kanäle hinweg zu kommunizieren, einzigartige Kundenerlebnisse zu schaffen oder ad hoc wichtige Entscheidungen zu treffen. Nutzerdaten richtig zu sammeln kann ein großer Vorteil für alle Bereiche eines Unternehmens sein, weshalb mehr und mehr Unternehmen sich neuen, leistungsstärkeren Datenerfassungs-Lösungen zuwenden.

Customer Data Management – Wie betrifft es uns?

Customer Data Management (CDM) ist ein Prozess, mit dem Kundendaten gesammelt, organisiert und analysiert werden. Es ist eine entscheidende Methode zum Verbessern von:

  • Kunden-Akquise, -Zufriedenheit und -Bindungsrate;
  • Kunden-Sichtbarkeit und Kommunikationsstrategien;
  • Datenqualität und Umsatz.

Das ist ein ziemlich großes Repertoire, aber wenn man einmal die positiven Ergebnisse vorliegen hat, stellt sich die Frage, wieso man nicht schon viel früher mit CDMs gearbeitet hat. Immer noch nicht überzeugt? Hier die wichtigsten Punkte für die Verwendung einer zuverlässigen Customer Database im Überblick:

  1. Neue Kunden zu akquirieren, ist keine einfache Aufgabe. Eine Customer Database unterstützt Sie bei Ihrer Business-Kommunikation, ohne dass Sie ein Vermögen für schlechte und unpersönliche Werbung ausgeben müssen.Sammeln Sie Kundendaten einfach durch Anfragen und belohnen Sie das Ihnen entgegengebrachte Vertrauen mit auf den Kunden abgestimmte Discounts, Events oder anderen Promotions (wie eine kostenlosen Lieferung für den Erstkauf). Ein guter erster Eindruck erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden zu langanhaltenden Markenbotschaftern werden.
  2. Beeindruckende 80% Ihres Umsatzes resultieren aus 20% Ihrer bestehenden Kundschaft. Sind die Kunden einmal an Bord, sorgen sie dafür, dass sie bleiben, mit einem verstärkten Treue-Programm. Positive Kundenerlebnisse schaffen treue Kunden/Markenbotschafter, deren Mund-zu-Mund-Empfehlungen von hohem Wert für Ihr Unternehmen sein kann. Nur mit einer voll-funktionsfähigen Customer Data Management-Strategie, kann Ihr Marketing-Team wichtige Werte kalkulieren, wie den Customer Lifetime Value (CLV).
  3. Das Sammeln relevanter Kundendaten, ermöglicht Ihnen eine bessere Segmentierung Ihres Zielgruppen-Marktes, das Erkennen von Trends beim Kaufverhalten und das Erstellen individueller Kommunikationsstrategien – Methoden, die fundierte, strategische Entscheidungen in Echtzeit fördert.
  4. Die Kaufweg des Kunden kann ein langer, unvorhersehbarer Prozess sein, der mehrere Touch-Points, viele Geräte und einen Rund-um-die-Uhr-Konsum, sowohl online als auch offline, beinhaltet. Wichtige Daten jeder Etappe der Customer-Journey können analysiert, und einzelne Performer identifiziert werden, die den Verkauf fördern.

Eines wird besonders deutlich: Damit ein Customer Data Management System erfolgreich Ergebnisse erzielt, müssen Daten unterschiedlicher Quellen kundenzentriert und nicht kanal- oder gerätespezifisch gesammelt werden. Nur so ist eine ganzheitliche Sicht im sogenannten Single Customer View (SCV) auf jeden einzelnen Kunden möglich.
Customer Data Management: Customer Centric Approach
Das zentral-gespeicherte Kundenprofil ermöglicht allen Abteilungen des Unternehmens einen einfachen Zugriff, im Gegensatz zur Lagerung von Daten an verstreuten und verschlossenen Orten.

Sammeln Sie die richtigen Daten

Sammeln Sie die richtigen Daten Ihres Kunden? Eine leistungsstarke Datenbank identifiziert die Art der Daten, die sie sammelt genauso wie deren Wert. Wir unterscheiden vier Haupt-Datensegmente: Identitäts-, Quantitative, Deskriptive und Qualitative Daten.
Es folgen Beschreibungen und Beispiele für jeden Daten-Typ und Ideen dazu, wie man diese am besten sammelt.

Author's Note

Beim Sammeln und Speichern Ihrer Kundendaten sollten Sie immer die Regeln und Rechtsvorschriften des Kunden-Landes und -Orts berücksichtigen. Keinen Grund zur Unruhe – in unserem E-Book zum Thema GDPR-Richtlinien haben wir alles Wissenswerte darüber für Sie zusammengefasst.

    1. Identitäts-Daten: Durch das Sammeln von Identitäts-Daten des Kunden, können wir ein individuelles Profil erstellen mit allen grundlegenden Informationen und allen notwendigen Kontaktdetails. Mit Hilfe von Personas, kann die Kommunikation der Kauf-Nische und der entsprechenden Etappe entlang der Customer-Journey jedes Kunden angepasst werden.
      Zu Identitäts-Daten gehören u.a.:

      1. Name: Titel, Vorname, Nachname, etc.
      2. Persönliches: Geburtstag, Region, Geschlecht, etc.
      3. Adresse: Lieferadresse, Rechnungsadresse, etc.
      4. Telefon: Privatnummer., Arbeitsnummer, Handynummer
      5. Soziales Netzwerk: Facebook, LinkedIn, Twitter Address, etc.
      6. Kundenkonto: Nutzer IDs, Zahlungsmethoden, etc.

Wie Sammeln Sie Identitäts-Daten: Diese Art von Daten sammeln Sie normalerweise, wenn Kunden ihre Zahlungsmethoden eingeben, sich für den Newsletter registrieren oder die Daten freiwillig angeben, um ein Produkt, Service oder ein Angebot zu erhalten.
Je nach Industrie, könnten Sie folgende Optionen interessieren:

      • Individuelle Registrierungsformulare
      • Rabatt-Voucher für Erstkäufe
      • Vorbestell-Optionen 
      • Maßgeschneiderte E-Commerce-Checkout Prozesse
      • Garantie-Karten 
      • Loyalty/Kundentreue-Programme
    1. Beispiele quantitativer Daten: Sobald Sie Ihre Kunden “auf persönlicher Ebene” kennengelernt haben, ist es wichtig, zu verstehen, wie sie mit Ihrem Business interagieren. Nutzen Sie dazu einfach messbare, operative Daten oder quantitative Daten. 

Kommt Ihnen bekannt vor? Richtig. Quantitative Daten sind Informationen, die während der Customer Journey gesammelt werden, Ansichts-Details, Kanal-Interaktionen oder Conversion-spezifische Schritte vor dem Kauf.
Beispiele quantitativer Daten:

      1. Online/Offline-Transaktionen: Gekauftes Produkt, Anzahl der Produkte, Kaufzeit, Bestell-/Abo-Wert, Bestell-/Verlängerungsdatum, Warenkorbabbruch, Umtausch, etc. 
      2. Inbound/Outbound-Kommunikation: Datum, Zeit, Kanal, geöffnete Dateien, Klickraten, etc.
      3. Online-Aktivität: Website-Besuche, Produktansichten, Online-Registrierung, etc.
      4. Soziales Netzwerk: Social Media Aktivitäten, Gruppen, Interaktionen, Interessen, etc.
      5. Kunden-Service: Beschwerden, Kundenanfragen, Call-Center-Kommunikation, etc.

Wie Sammeln Sie quantitative Daten: Ziel des Sammelns quantitativer Daten ist es zu verstehen, welche Entscheidungen Ihre Kunden getroffen haben, um mit Ihrem Unternehmen zu interagieren. Was hat Sie zu Ihrem Unternehmen geführt? Welcher Kanal generiert die meisten Conversions?
Kanalspezifische Tool sind während des gesamten Customer Lifecycles verfügbar und sollten darauf zugeschnitten sein, Ihre Marketing-Ziele und -Strategien zu messen.
Wo fängt das Sammeln Quantitativer Daten an:

      1. Web-Analytics-Tools wie Google Analytics
      2. Website-Cookies/Mouse-Tracking Heat-Maps auf Landing Pages
      3. Zählpixel bei E-Mails/Newslettern
      4. Aufzeichnungen vergangener Kauf-Transaktionen 
      5. Aufzeichnungen vergangener Customer-Support-Kommunikation
      6. Social-Media-Aktivitäten
    1. Beispiele deskriptiver Daten: Aufbauend auf Identitäts-Daten, geht es bei deskriptiven Daten darum, zusätzliche demographische Informationen zu sammeln, die dabei helfen, die Customer Personas noch genauer zu definieren. Stehen diese fest, kommen Sie dem Gebrauch der prädiktiven Analyse-Methoden für Ihr Marketing einen Schritt näher.

Beispiele deskriptiver Daten sind:

      1. Familie: Familienstand, Beziehungen, Kinder-Anzahl, etc.
      2. Lifestyle: Immobilien, Auto, Haustier, Hobbies, Sammlungen, Interessen, etc.
      3. Bildung: Schule, Hochschule/Universität, Weiterbildung, etc.
      4. Karriere: Job-Titel, Job-Beschreibung, Einkommen, Professioneller Hintergrund, etc.

Wie Sammeln Sie deskriptive Daten: Hochwertige, deskriptive Daten zu ziehen, ist nicht einfach und erfordert Einfallsreichtum. Unternehmen greifen häufig auf detaillierte Fragebögen für Ihre Datensammlung zurück, um saisonalen Wachstum und Rückgang ausfindig zu machen, das Kaufverhalten und die Dauer des Customer Cycles zu bestimmen.
Hier sind einige Methoden zum Sammeln deskriptiver Daten:

      1. Offene Interview-Fragen
      2. Detaillierte Fragebögen und Umfragen
      3. Beobachtungen des Zielgruppen-Verhaltens
      4. Focus-Group-Interviews
      5. Komplexe Kontaktformulare

 

    1. Beispiele qualitativer Daten: Zu guter Letzt nehmen wir qualitative Daten ins Visier – diese beschreiben, die Gründe der Wahl Ihrer Kunden. Dafür typische Fragen beginnen mit: “Wie”, “Warum” und “Weshalb”, genauer noch: “Wie werden Meinung und Einstellung gebildet?”, “Wieso verhalten sich Leute auf gewisse Art und Weisen?”, und “Wie unterscheiden sich soziale Gruppen?”

Beispiele qualitativer Daten:

      1. Attitudinal (Einstellung): Geschätzter Wert, Bewertung, Feedback, Wahrscheinlichkeit eines Wiederkaufs, etc.
      2. Motivational (Motivation): Kaufgrund, Kundenbedürfnisse, etc.
      3. Opinion (Meinung): Likes/Dislikes, Präferenzen, etc.

Wie sammeln Sie qualitative Daten: Die Sammlung qualitativer Daten anzugehen, kann tricky sein, da detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zeitaufwändiger und damit teurer als das gewöhnliche Sammeln von Daten ist. 
Dennoch, dafür geeignete Methoden beinhalten Interaktionen auf One-to-One-Basis, direkte Interaktion mit einzelnen Gruppenmitgliedern oder indirekte Interpretation von Kundenmeinungen aus mehreren Kommunikationskanälen, entlang der Customer Journey.
Qualitative Daten können wie folgt gesammelt werden:

    1. Industriebezogene Review-Websites
    2. Social Listening mit Social-Media Monitoring Tools
    3. Maßgeschneiderte Newsletter Registrierungs-Prozesse
    4. Einsatz eines Bewertungssystems 
    5. Intensives Zuhören und Zufriedenheitsumfragen

Es gibt nur einige simple Datenkategorien, an die man sich halten sollte und die über industriebezogene Daten, die speziell für Ihren Business Case relevant sind, hinausgehen.
Manche Daten funktionieren bessere als andere, wie eine Studie von Ascend2 zeigt. Demnach sind die effektivsten Datenquellen Sales- und Customer-Service Teams, direkt gefolgt von Marketing-Programmen mit 45% und Influencer Marketing mit 43%.
How to collect marketing data
In anderen Worten: Eine eigene Customer Data Management Platform zu haben – speziell, eine, die alle Daten verbindet – ist die wichtigste Quelle für die Marketing-Daten Ihres Unternehmens.

Wählen Sie das richtige Tool für Ihren Job

Am Anfang mag manuelle Datenerfassung in Excel- oder ähnlichen Spreadsheets wie eine kostengünstige und vernünftige Lösung erscheinen, aber wenn Ihr Business wächst, wachsen auch Ihre Daten und Sie könnten leicht in den komplexen Gefügen großer Daten verloren gehen – und damit könnten Ihnen wertvolle Einblicke entgehen, die Ihnen Wettbewerbsvorteile bringen.
Das ist nicht mal die größte Bedrohung Ihres Umsatzes. Das wahre Problem ist es, existierende Kunde und Ihren Customer Lifetime Value (CLV) zu übersehen, während Sie zu sehr damit beschäftigt sind, neue Kunden zu gewinnen.

  • Unabhängig von der Größe Ihrer Kundschaft, erweist es sich als vorteilhaft, ein Tool in Betracht zu ziehen, dass Kundentreue von Anfang an pflegt. Eine solche Software besonders früh anzuwenden, lässt Sie Kunden der ersten Stunde halten und zahlt sich aus, durch einen schnelleren Switch von Akquise- zu Retentions-Phase.

    Miroslav Tryzna
     | 
    Value Delivery Consultant bei Exponea

Schneller als Sie glauben, werden Sie effiziente Software brauchen, die neue Informationen speichert, verfolgt und Sie sinnstiftend verwaltet. Wenn Sie von Anfang an in die richtigen Tools investieren, sparen Sie sich spätere Probleme wie Kundenverlust, einen schlechten Ruf oder Speadsheets mit begrenzten Kapazitäten. Der Customer Data Management Software-Markt boomt momentan und eine Lösung sticht durch ihre Personalisierungsmöglichkeiten besonders hervor.

CRMs vs DMPs vs CDPs

CDP vs DMP vs CRM
Zurückblickend waren Customer Relationship Management (CRM) Systeme die ersten Daten-Hub-Plattformen, die in den 1990ern auf den Markt kamen. 
Ihre einzige Aufgabe war es, bereits bekannte Details der Kunden (First-Party-Data) zu sammeln – mehr Identitäts- und quantitative Daten, weniger deskriptive und qualitative Daten – und damit verbundene Interaktionen zu verwalten. 
Vorteile von CRM:

  • CRM-Plattformen wurden designt, um den Kontakt zu bereits bestehenden Kunden zu pflegen, strategisch wertvolle Informationen im Hinblick auf einen verbesserten Kunden-Service zu sammeln und um Sales-Initiativen und Marketing-Agenden zu unterstützen. Sie sind der Startpunkt einer gut organisierten Datenstruktur, auf die diverse Abteilungen Zugriff haben, um Kundeninteraktionen verfolgen zu können. 
  • Mit Hilfe von CRM können schnell, viele Marketing-Maßnahmen automatisiert werden, darunter das Generieren von Kontakten (Leads) durch Anmeldeformulare und eine schnelle Berichterstattung. Durch das verbesserte Zeit-Management, können Sie sich mehr den wichtigen Dingen widmen. 
  • Ein CRM-System kann einfach mit externen Tools verknüpft werden, so dass Sie die für Ihr Unternehmen passende Marketing-Strategie umsetzen und weitere Daten sammeln können.

Nachteile von CRM:

  • CRM wurde so designt, dass Besucher erst als solche erkannt werden, sobald sie Kunden sind. Die Erstellung eines Single Customer Views wird zum komplizierten und kostspieligen Unterfangen, wenn man von einem Daten-Mix aus Social Media, Werbekampagnen, Verhaltensdaten und andere Datenquellen ausgeht. 
  • Der wohl größte Mangel beim CRM, ist die Fähigkeit in Echtzeit zu agieren. Sie eignen sich bestens, um Hunderte oder sogar Millionen von Aktionen gleichzeitig durchzuführen, aber sie sind nicht besonders anpassungsfähig. Je mehr sie auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden, desto unübersichtlicher werden sie. 

Als das Internet Anfang 2000 immer zugänglicher wurde, kam eine alternative Datenspeicher-Plattform auf den Markt. Darauf ausgerichtet, das Werber-Leben zu erleichtern (durch das Verwenden von Cookies), halfen Data Management Plattformen (DMP) bei der Planung und Umsetzung von Media-Kampagnen.
Im Vergleich zum CRM verknüpfen DMPs anonyme IDs miteinander, die gekauft werden können (Second- und Third-Party-Daten), statt sie individuell zu speichern (First-Party-Daten).
Vorteile von DMPs:

  • DMPs ermöglichen die das Zusammenführen von Second- und Third-Party-Daten (wie Cookies und anderen Verhaltensdaten), um Kunden so in Segmente einzuteilen. Anhand der Segmente können personalisierte Medien und dynamische Werbung geschaltet werden.  

Nachteile von DMPs:

  • DMPs speichern nur anonyme, Third-Party-Daten mit begrenzter Segmentierung. Sie schneiden also relativ schlecht ab, wenn es darum geht genauere Identitäts-Matches zu machen. Ein abteilungsübergreifender Single Customer View ist quasi undenkbar.
  • Daten von DMPs haben nur eine kurze Lebensdauer – angelehnt an die Lebensspanne eines Cookies (ca. 90 Tage) – um nicht zu erwähnen, wie sehr Cookies an Effektivität eingebüßt haben, seit die GDPR-Richtlinien in Kraft getreten sind.
  • Eine DMP in die bestehende Umgebung Ihres Unternehmens zu integrieren, könnte kompliziert sein. Es bedarf bedeutendes, technisches und Domain-Wissen. Eine derartige Datenspeicher-Technologie könnte sich als zu komplex für Ihre Angestellten erweisen oder zumindest mit einer steilen Nutzungs-Lernkurve verbunden sein. 

Zeitgleich mit Massendaten-Trend, schossen Datenkammern wie Unkraut aus dem Boden. Sie forderten einen großen Bedarf an Flexibilität und Skalierbarkeit, um dem Anspruch eines guten Kundenerlebnisses und Omni-Channel-Marketing-Initiativen gerecht zu werden. Als Neuzugang unter den Plattformen aggregierter Daten, bedienen Customer Data Plattformen (CDP) diese Sparte, indem sie sowohl bestehende-, First-, Second- und Third-Party-Daten, als auch Offline- und unstrukturierte Daten in ein System integrieren. 
Vorteile von CDPs:

  • Während CRM und DMPs Segmentierungen nutzen, zentrieren CDPs all Ihre Kundendaten, unabhängig davon, welchen Kanal oder welches Gerät Ihr Kunde nutzt. Sie organisiert alle Daten, die Sie sammeln um den Kunden herum, und speichert sie nicht um den Kanal oder um das Gerät. Je mehr Quellen Ihre CDP speisen, desto leistungsfähiger ist sie. Eine CDP ist das Herzstück eines jeden Kunden, das einen Single Customer View ermöglicht.
  • CDPs unterstützen Daten-Streaming in Echtzeit, womit sofortige Maßnahmen entlang der Customer-Journey getriggert werden können. Darunter: personalisierte Empfehlungen, Zielgruppen-Aktivierung und Cross- und Up-Selling. Sie zeichnet sich durch einen hohen Grad an Flexibilität aus, mit Anwendungen auf diversen Kanälen, für diverse Zwecke. Sie ermöglichen damit aktionsreichere Marketing-Initiativen.
  • Gemacht für Marketers und nicht für IT-Entwickler! Die Alles-In-Einem-Lösung von CDPs macht eine einfache Verknüpfung mit bereits bestehenden Tools und Systemen Ihres Unternehmens möglich, ganz ohne dabei aufwändige Zusatz-Module zu integrieren. Mehrere Datenquellen in einem Single Customer View zu vereinen, ermöglicht eine schnelle abteilungsübergreifende Kommunikation und garantiert ein einheitliches Kundenerlebnis, mit demselben Interface über alle Kanäle hinweg.

Nachteile von CDPs:

  • CDPs werden von First-Party Daten gesteuert, d.h. sie stützen sich fast ausschließlich auf Daten, die von Ihren Marketing-Kampagnen stammen. Auch, wenn diese Informationen persönlicher sind und auf echten Kundendaten basieren, müssen diese alle erst gesammelt werden und es könnte sein, dass Sie nicht alle Daten zur Hand haben, die Sie brauchen, um Ihre Marketing-Kampagnen mit Volldampf zu managen. 
  • DMPs stoßen hingegen nicht nur an Datengrenzen, sondern können obendrein auch keine externen Datenquellen wie Second- und Third-Party Daten kaufen und diese für ihre Marketingaktivitäten verwenden. 

Hier die Ergebnis-Übersicht:
What's the Difference Between a CDP, CRM and DMP
Wie aus der Tabelle hervorgeht, managen Sie Ihre Kundeninformationen am zeit- und kosteneffizientesten mit der Alles-in-Einem-Lösung: Customer Data Plattform.

Fazit

Eine umfangreiche Kundendatenbank entsteht nicht über Nacht. Die Geschäftsführung muss Zeit und Aufwand kalkulieren, die richtigen Daten zu sammeln, die richtige Speichermethode zu finden und die nötigen Sicherheitsvorkehrungen zu treffen. Wenn all dies von Anfang an richtig gemacht wird, können die Informationen den Wert des Unternehmen erheblich steigern und zu großem Business-Wachstum beitragen. Wenn Sie dies ignorieren, könnte sich das später rächen.
Kunden von heute erwarten einen personalisierten Kunden-Service. Wieso also kein einheitliches Cross-Channel-Erlebnis schaffen, mit abgestimmten Empfehlungen, die den Kunden ansprechen? Es ist viel einfacher, bestehende Kunden zu halten, als darum zu kämpfen, sie zurück zu gewinnen.
Deshalb ist es so wichtig, ein aktuelles, leicht-zugängliches und aufschlussreiches Customer Data Management-System zu haben, wie eine Customer Data Plattform.
Exponea ist eine Customer Experience und Customer Data Plattform, die Ihr E-Commerce nicht nur durch KI-gestützte Engagement-Automatisierung fördert, sondern auch die Arbeitskultur von Ihren Kunden verbessert, durch eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Kundenzentriertheit.
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Frequently Asked Questions

Was sind Kundendaten?

Kundendaten sind Identitäts-, quantitative, Verhaltens- und qualitative Informationen, die von diversen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens gesammelt, organisiert und analysiert werden. 

Was ist eine Kundendatenbank?

Eine Kundendatenbank ist der Ort, an dem Kundendaten gespeichert werden, nachdem sie gesammelt wurden.

Was ist Customer Data Management?

Customer Data Management (CDM) ist der Prozess, der die Daten Ihrer Kunden sammelt, organisiert und analysiert.

Was ist Customer Relationship Management?

Customer Relationship Management (CRM) ist eine Plattform zum Sammeln von Daten, die bekannte Details der Kunden – sogenannte First-Party-Daten – verwaltet und Interaktionen der Kunden mit der Marke managt.

Welche Art von Daten werden beim Customer Relationship Management gesammelt?

Eine Customer Relationship Management (CRM) Plattform sammelt First-Party-Details – also Identitäts- und quantitative Daten, keine deskriptiven oder qualitativen Daten.

Wie nutzen Sie Kundendaten?

Kundendaten können genutzt werden, um ein gutes Kundentreue-Programm zu pflegen. Schaffen Sie individuelle und positive Kundenerlebnisse, die wiederkehrende Markenbotschafter fördern. Lassen Sie Brand Advocats gewinnbringendes Mund-zu-Mund-Marketing für Ihr Unternehmen betreiben.

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