Was ist eine CDP?

Eine Customer Data Platform, kurz CDP, ist eine Software, die Kundendaten aus vielen unterschiedlichen Quellen einsammelt, zusammenführt und für Marketing, Service und Analyse nutzbar macht. Sie schafft eine einheitliche Sicht auf den Kunden über alle Berührungspunkte hinweg, vom Klick auf einer Website über Käufe im Shop bis hin zur Antwort auf einen Newsletter. Damit positioniert sie sich als zentrales Datenrückgrat für eine konsistente Kommunikation und eine fundierte Steuerung von Kampagnen und Customer-Journey-Prozessen.

Abgrenzung zu CRM und DMP

Im Vergleich zu einem CRM-System liegt der Schwerpunkt einer CDP nicht auf der operativen Betreuung bekannter Kunden durch Vertrieb und Service, sondern auf der breiten Sammlung und Vereinheitlichung von Verhaltens- und Stammdaten. Ein CRM kennt die bekannten Kontakte und ihre Historie aus Vertriebsprozessen, eine CDP ergänzt diese Sicht um Nutzungssignale aus Web, App und weiteren Kanälen. Gegenüber einer Data Management Platform, die historisch auf anonyme Segmente für Werbeaussteuerung ausgerichtet war und stark auf Drittanbieter-Daten zurückgriff, arbeitet eine CDP überwiegend mit eigenen First-Party-Daten und identifizierten oder pseudonymisierten Profilen. Sie ist damit der natürliche Mittelpunkt einer Datenstrategie, die Nähe zum Kunden und Unabhängigkeit von externen Datenquellen verbinden will.

Funktionsweise

In der Praxis übernimmt eine CDP mehrere Aufgaben gleichzeitig. Sie nimmt Daten aus Webtracking, mobilen Anwendungen, E-Commerce-Systemen, Servicekanälen und Drittsystemen entgegen, vereinheitlicht Formate und ordnet die Informationen verlässlich einer Person zu. Dieses Identity Resolution genannte Verfahren führt unterschiedliche Identifikatoren wie E-Mail-Adressen, Cookie-IDs oder Kundennummern zu einem gemeinsamen Profil zusammen. Auf dieser Grundlage entstehen Segmente in Echtzeit, die sich an angeschlossene Werkzeuge übergeben lassen, etwa an Marketing-Automation, Werbeplattformen oder das eigene Web-Frontend. Aktualisierungen fließen in beide Richtungen, sodass eine Aktion in einem Kanal sofort in der Sicht der anderen Kanäle berücksichtigt wird.

Typische Einsatzfelder

Die wichtigsten Einsatzfelder einer CDP lassen sich grob in drei Bereiche fassen:

  1. Personalisierung in Echtzeit, etwa bei Inhalten, Empfehlungen oder Bannern auf der eigenen Website
  2. Cross-Channel-Kampagnen, in denen E-Mail, Push, Anzeigen und Service-Touchpoints aufeinander abgestimmt werden
  3. Analyse und Vorhersage entlang der Customer Journey, von Conversion-Pfaden bis zu Modellen für Abwanderungsrisiko oder Kaufwahrscheinlichkeit

Gemeinsam ist diesen Anwendungen, dass sie auf einer belastbaren, konsolidierten Datenbasis stehen und ohne saubere Identity Resolution kaum verlässlich funktionieren.

Marktüberblick

Im Markt haben sich verschiedene Plattformen mit unterschiedlichen Schwerpunkten etabliert. Segment ist stark in der Datensammlung und Weiterverteilung an Drittsysteme, Tealium kombiniert CDP mit Tag-Management und Servervorgängen, mParticle adressiert vor allem mobile und ereignisbasierte Szenarien, und Adobes Real-Time CDP ist eng mit der Adobe Experience Cloud verzahnt. Daneben existieren spezialisierte und Open-Source-Lösungen, die sich für kleinere Setups oder besonders individuelle Architekturen anbieten. Die Auswahl orientiert sich an Datenvolumen, vorhandenen Systemen, Anforderungen an Datenschutz und der gewünschten Tiefe der Aktivierung.

Bedeutung für die Praxis

Eine CDP entfaltet ihren Nutzen erst, wenn Datenmodell, Identifizierungsregeln und Anwendungsfälle klar definiert sind. Sie ist kein Ersatz für eine fehlende Strategie, sondern ein Werkzeug, um eine vorhandene Strategie konsequent umzusetzen. Wer einsteigen will, sollte daher mit überschaubaren Anwendungsfällen beginnen, die schnellen Mehrwert bringen, etwa der Personalisierung der Startseite oder einer abgestimmten Reaktivierungskampagne, und die Plattform schrittweise um weitere Quellen und Anwendungsfelder erweitern. Datenschutz, Einwilligungen und eine saubere Dokumentation der Datenflüsse gehören dabei von Anfang an in den Mittelpunkt jeder Einführung.
 

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