DIGITAL SOLUTION MANAGEMENT: SO BEHALTEN SIE DEN ÜBERBLICK ÜBER IHRE DATEN

  • 10 mins read

Der digitale Wandel stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Eine davon ist die immer größer werdende Menge an Daten. Wie können diese Daten sinnvoll verwaltet und die Bildung von Datensilos verhindert werden? Und wie kann sichergestellt werden, dass alle Mitarbeiter durchgehend Zugriff auf die aktuellsten Daten haben? Antworten auf diese Fragen liefert das Digital Solution Management in Form von Data Platforms. Genaueres erfahren Sie in diesem Artikel.

WARUM DIGITAL SOLUTION MANAGEMENT?

Unternehmen werden heutzutage mit einer regelrechten Flut an Daten konfrontiert. In den letzten 20 Jahren haben IT-Anbieter versucht, Lösungen zur Bewältigung dieser Herausforderung zu entwickeln.

Die Versuchung besteht, für jedes einzelne Problem einen individuellen Ansatz in Form einer Software zu finden. Datenverarbeitungs-Frameworks wie Sparks können große Datenmengen verarbeiten, NoSQL-Datenbanken ergänzen die relationalen Datenbanken, während sich KI/ML-Anwendungen immer weiter ausbreiten.

Trotz der Ausgereiftheit dieser einzelnen Technologien bringen sie eine weitere Herausforderung mit sich: Sie müssen alle getrennt voneinander integriert werden. Hier stoßen viele Unternehmen auf ein Problem, da das Ergebnis sind nicht selten Datensilos sind.

Der Nachteil von Datensilos liegt auf der Hand: Sie enthalten viel zu häufig doppelte oder veraltete Daten, sind oft nicht skalierbar und haben keine einheitliche Sicherheitsebene.

Der Lösungsansatz lautet hier Digital Solution Management. Unter diesen Begriff fallen moderne Datenplattformen, auch Data Platform genannt. Diese Plattformen bestehen aus einer Kombination kompatibler, skalierbarer und austauschbarer Technologien, die zusammenarbeiten, um die gesamten Datenanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen.

In diesem Video wird Ihnen anschaulich erklärt, weshalb Digital Solutions eine große Rolle spielen:

 

DIE ELEMENTE EINER GENERAL DATA PLATFORM

Bild01

Bildlink

Anstatt mehrere Tools zu nutzen, die nicht miteinander kompatibel sind, ist es sinnvoll, sämtliche Datenströme des Unternehmens in einen sogenannten Data Lake zusammenzuführen. Aus diesem Data Lake werden dann Data Platforms entwickelt. Die Abkürzung GDP steht hierbei für General Data Platform.

Der Aufbau einer modernen Datenplattform erfordert die Einführung einer modernen Datenarchitektur (MDA), die festlegt, wie Daten gesammelt, bereinigt, gespeichert, umgewandelt, verarbeitet und den Nutzern zur Verfügung gestellt werden. Eine moderne Datenarchitektur hat die folgenden Merkmale:

  • Der Endnutzer steht im Mittelpunkt: Nutzer können ihre eigenen Daten in die Plattform einbringen. Sie können ebenfalls eigene Pipelines entwickeln, um diese Daten aufzunehmen, zu bereinigen, zu analysieren und Berichte zu erstellen.
  • Hybrid-Cloud: Eine moderne Datenplattform vereint sowohl On-Premise– als auch Cloud-Elemente miteinander. Während es die Vor-Ort-Lösung ermöglicht, Änderungen an bestehenden Anwendungen vorzunehmen, gewährleistet die Cloud Skalierbarkeit, eine hohe Verarbeitungsleistung und Sicherheit.
  • Eine gemeinsame virtuelle Datenschicht: Das Herzstück einer modernen Datenplattform ist die virtuelle Datenspeicherungsschicht, die verschiedene Datenformate und Arbeitslasten verarbeiten kann.
  • Skalierbare Datenintegration: Eine flexible Datenarchitektur verwendet skalierbare Pipelines, die verschiedene Szenarien bewältigen können.
  • Erweiterbare Verarbeitungslogik: Die Verarbeitungsarchitektur einer modernen Datenplattform ermöglicht die Entwicklung und Wiederverwendung serviceorientierter Anwendungen. Diese Art der Architektur ermöglicht es den Nutzern, ihre Anwendungen nahtlos aus einem Standardsatz kompatibler Komponenten heraus aufzubauen.
  • End-to-End-Governance: Daten werden in einer Datenplattform automatisch klassifiziert und mit Tags versehen. Diese Metadaten bilden die Grundlage für einen umfassenden Datenkatalog, den die Benutzer für eine Self-Service-Datensuche durchsuchen können. Das Governance-Modell ermöglicht es den Benutzern außerdem, die Qualität und Sensibilität der Daten zu überprüfen.
  • Gemeinsames Arbeiten: Eine Datenplattform ermöglicht die Entwicklung, Verteilung und gemeinsame Nutzung von Self-Service-Dashboards, Berichten und Notizen. Unternehmen können ihre vorhandenen Analyseanwendungen nutzen, indem sie verschiedene Integrationsbibliotheken verwenden.
  • Automatisierung: Eine moderne Datenarchitektur stellt sicher, dass alle physischen Elemente der Plattform wie Server, Backups, Speicher oder Load Balancer bei Bedarf neu erstellt werden können. Eine weitere Art der Automatisierung sorgt dafür, dass Datenpipelines, Arbeitsbereiche, Notizbücher und Funktionen beim Onboarding einer neuen Datenquelle aus Standardvorlagen erstellt werden.

WAS IST EINE CUSTOMER DATA PLATFORM?

Eine Customer Data Platform (CDP) beinhaltet mehrere Tools, die in erster Linie die Verwaltung von Kundendaten erleichtern. Diese Tools umfassen in der Regel eine Kundendatenbank, Marketing-Automatisierung sowie Management-Tools für Multichannel-Kampagnen und Kundeninteraktionen in Echtzeit.

Mithilfe einer CDP lassen sich außerdem tiefer gehende Erkenntnisse in Bezug auf das Kundenverhalten gewinnen. Auf diese Weise ist es einem Unternehmen möglich, auf die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden zu reagieren und personalisierte Erlebnisse zu schaffen.

WIE FUNKTIONIERT EINE CUSTOMER DATA PLATFORM?

Bild02

 

EINE CUSTOMER DATA PLATFORM HAT VIER HAUPTAUFGABEN:

1. DAS SAMMELN VON DATEN

Eine Customer Data Platform ist wie ein Knotenpunkt, an dem alle Daten zusammenfließen. Die Daten bezieht die CDP dabei aus unterschiedlichen Quellen. Dazu gehören zum einen CRM-Plattformen und Kundendatenbanken Ihres Unternehmens. Zum anderen aber auch Systeme, die normalerweise keine Daten austauschen, wie Marketingplattformen, Servicesoftware und E-Commerce-Engines.

Die Zusammenführung und Vereinheitlichung all dieser unterschiedlichen Daten und die Identifizierung jedes einzelnen Kunden auf der Grundlage seines gesamten Kontaktverlaufs wird als Kundenauflösung bezeichnet.

2. DAS ZUSAMMENFÜHREN VON DATEN (IDENTITÄTSMANAGEMENT)

Der nächste Schritt besteht darin, die bereits bekannten Kundeninformationen (zum Beispiel E-Mail-Adressen oder Telefonnummern) mit anonymen Daten zu verknüpfen. Diese anonymen Daten stammen beispielsweise von anonymen Cookies oder beinhalten die ID eines Mobilgerätes. Die Kundenidentitäten werden auf diese Weise geräteübergreifend aufgelöst.

Durch dieses Vorgehen erhalten Sie ein ganzheitliches Bild potenzieller und bereits bestehender Kunden. Sie erfahren, welche Kontaktwege am häufigsten genutzt werden und an welchen Punkten die Customer Journey eventuell ins Stocken gerät.

3. SEGMENTIERUNG

Nachdem die CDP die Kundenprofile vereinheitlicht und vervollständigt hat, macht sie diese sichtbar. Die Profile können dann nach der jeweiligen Zielgruppe oder anderen Kriterien segmentiert werden.

Die CDP vereinfacht es Ihnen somit, Kundenerlebnisse in Echtzeit zu personalisieren. Diese Personalisierung wird durch die Verbindung der Kundendaten in Ihrer CDP mit all den verschiedenen Technologieplattformen ermöglicht, mit denen Sie Kunden ansprechen, einschließlich E-Mail-Versand-Engine und Content-Management-Systeme.

4. DIE BEREITSTELLUNG DER DATEN

Dank den einheitlichen Kundenprofilen können Sie die gesamte Customer Journey eines Kunden verfolgen. Neben der Segmentierung bieten sich die Daten außerdem dazu an, Lookalike Audiences und Personas zu erstellen, die dabei helfen, neue Zielgruppen zu erschließen.

WELCHE PROBLEME LÖST EINE CUSTOMER DATA PLATFORM?

Die Ansprüche der Kunden an Unternehmen sind hoch. Sie erwarten ein über alle Kanäle hinweg konsistentes Kundenerlebnis, individuelle Empfehlungen und eine an sie angepasste Kommunikation.

Um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, werden nicht nur einfach Daten benötigt. Die aus verschiedenen Kanälen gesammelten Daten müssen sortiert, vereinheitlicht und richtig zugeordnet werden, damit sie tatsächlich gewinnbringende Erkenntnisse liefern.

Ein Marketingexperte muss sich neben einer ständig wachsenden Datenmenge im Durchschnitt noch mit 28 verschiedenen Anbietern von Marketingtechnologien herumschlagen.

Entsprechend wird es immer schwieriger, den Überblick über all die verstreuten Daten zu behalten und sie schnell zu verarbeiten. Als Folge können die hohen Erwartungen der Kunden nicht erfüllt werden, was wiederum zu Unzufriedenheit und Verlusten führt.

Dieses Problem wird durch die schnelle Zunahme des digitalen Handels und den daraus resultierenden Datenmassen weiter verschärft. Die Idee der Customer Data Platform setzt an diesem Problem an, indem sie als zentrale Verwaltungsstelle für Kundendaten fungiert.

CDPs erleichtern es Marketern, tiefer gehende Erkenntnisse über die Kunden zu gewinnen. Diese Erkenntnisse wiederum ermöglichen eine bessere Segmentierung und Personalisierung.

WIE UNTERSCHEIDET SICH EINE CUSTOMER DATA PLATFORM VON EINEM CRM UND EINER DMP?

Auf dem Markt finden sich viele verschiedene Arten von Datenerfassungssoftware. Sie alle sollen das Sammeln und Verarbeiten von Kundendaten erleichtern und versprechen darüber hinaus einen verbesserten Einblick in das Kundenverhalten.

Wahrscheinlich sind Sie schon einmal auf die Begriffe Customer Relationship Management (CRM) und Datenmanagementplattform (DMP) gestoßen. Beide Male handelt es sich um Software, die sich in ihrer Funktion zwar ähneln, sich aber dennoch in wesentlichen Punkten voneinander unterscheiden. Gleiches gilt für die Customer Data Platform.

Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass ein CRM-System eher für die Vertriebsabteilung ausgelegt ist, während eine CDP für das Marketing und einer DMP speziell für Werbung genutzt wird.

Darüber hinaus arbeitet ein DMP nur mit anonymisierten Daten. CRM-Systeme und CDPs hingegen nutzen personalisierte Daten, anhand derer Kunden identifiziert werden. Dies ermöglicht eine detaillierte Betrachtung jedes einzelnen Kunden. Weitere Unterschiede sind:

  • Zusammenführen der Daten: Eine CDP verknüpft das Verhalten anonymer Besucher mit bekannten Kunden, nachdem diese ihre Zustimmung gegeben haben. CRM-Systeme und DMPs sind hierzu nicht in der Lage.
  • Kanalübergreifende Personalisierung: Eine CDP ermöglicht die Personalisierung von Nachrichten über verschiedene Touch Points hinweg.
  • Aufbewahrung der Kundenprofile: Im Gegensatz zu einer DMP speichern CRM-Systeme und CDPs Kundenprofile dauerhaft ab.
  • Datenpriorität: CDPs und CRM-Systeme bearbeiten in erster Linie Daten aus First Party Quellen, während DMPs hauptsächlich Daten aus Drittanbieterquellen nutzen.
  • Ganzheitliche Kundendaten: Eine CDP kombiniert Kundendaten aus allen verfügbaren Quellen (Verhalten, Demografie, gerätebezogene Daten usw.).

Zusammengefasst handelt es sich bei einer CDP im Grunde um ein weiterentwickeltes CRM-System. CDPs sind noch genauer auf die hochgradig personalisierten Echtzeit-Anforderungen der heutigen digital ausgerichteten Marketing-Teams zugeschnitten.

Mithilfe einer fortschrittlichen Technologie erstellt eine CDP einheitliche Kundenprofile, die sowohl auf anonymen als auch auf bekannten Daten aus verschiedenen Quellen einschließlich Ihres CRM-Systems basieren. Somit ergänzt eine CDP Ihr CRM-System, ersetzt es aber nicht.

WELCHEN KONKRETEN NUTZEN BRINGT EINE CUSTOMER DATA PLATFORM?

Neben der Zielgruppensegmentierung gibt es drei weitere Bereiche, in denen eine CDP Ihrem Unternehmen einen Nutzen bieten kann. Diese Bereiche sind: Unterdrückung, Personalisierung und Insights.

1. UNTERDRÜCKUNG

Um eine personalisierte Customer Journey gestalten zu können, müssen Sie nicht nur wissen, wen Sie ansprechen wollen, sondern auch, wen Sie aus Ihrer Ansprache ausschließen. Dies wird als Unterdrückung bezeichnet.

Wenn zum Beispiel ein Kunde bereits einen Kauf getätigt hat, ist es nicht nötig, diesem weitere Anzeigen des gleichen Produktes zu zeigen. Solche Anzeigen werden entsprechend unterdrückt. Die hierfür benötigten Marketing- und Kaufdaten stellt die CDP bereit.

2. PERSONALISIERUNG

Es kommt nicht selten vor, dass ein Kunde Ihre Webseite besucht, sich Produkte ansieht und dann die Webseite wieder verlässt, ohne etwas zu kaufen. Eine CDP kann diesen Besuch zum einheitlichen Profil des Kunden hinzufügen. Sie können dem Kunden dann über seine bevorzugten Kanäle personalisierte Angebote zukommen lassen.

3. INSIGHTS

Eine CDP führt sämtliche Kundendaten und -analysen Ihres Unternehmens zusammen und stellt sie allen Teams zur Verfügung. Hierdurch werden Silos aufgelöst und Möglichkeiten für gemeinsame Erkenntnisse geschaffen.

FAZIT: MIT DIGITAL SOLUTION MANAGEMENT DEN ÜBERBLICK BEHALTEN

Je komplexer die unternehmensinternen Strukturen werden, desto dringender stellt sich die Frage nach einer einfachen Lösung. Dabei geht es nicht nur um die Organisation und Aufbereitung von Kundendaten. Auch für die Zusammenarbeit und den Austausch innerhalb eines Unternehmens müssen digitale Lösungen gefunden werden. Vereinzelte Tools, die nicht miteinander kompatibel sind, helfen hier nicht weiter. Die Gefahr von Datensilos ist viel zu groß. Stattdessen müssen ganzheitliche Lösungen in Form von Data Platforms her. Sie sind der Schlüssel zum Verständnis und zur Verwaltung der Daten Ihres Unternehmens.

Wir beraten Sie gerne rund um das Thema Digital Solution Management und erarbeiten mit Ihnen zusammen eine passende Lösung.

Kommen Sie auf uns zu