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Best 2 Kundendatenplattform AI tools for Daten

Popular Kundendatenplattform AI tools in Daten include Ortto und Heyario, helping you work more efficiently.

Heyario
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Heyario

Heyario ist eine API, die es Unternehmen ermöglicht, mit Zustimmung der Kunden auf deren Kaufhistorie auf Artikelebene von jeder Website zuzugreifen. Sie liefert tiefe Einblicke in das tatsächliche Kaufverhalten, um hyper-personalisiertes Marketing zu ermöglichen, Retouren zu reduzieren und den Customer Lifetime Value zu steigern.

Kundendatenplattform
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Ortto
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Ortto

Ortto ist eine KI-gestützte All-in-One-Plattform, die Kundendaten, Marketing-Automatisierung und Analysen vereint. Sie ermöglicht es Unternehmen, personalisierte, datengesteuerte Customer Journeys über E-Mail, SMS, Push-Benachrichtigungen und Live-Chat zu erstellen. Durch die Konsolidierung mehrerer Tools in einem hilft Ortto Unternehmen, Kunden effektiver zu gewinnen, zu konvertieren und zu binden, und bietet eine vollständige Ansicht des Kundenlebenszyklus sowie Werkzeuge zur Optimierung jeder Interaktion.

Live-Chat
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About Kundendatenplattform

Eine Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) ist ein System, das First-Party-Kundendaten aus mehreren Quellen sammelt und vereinheitlicht, um eine einzige, kohärente und vollständige Ansicht jedes Kunden zu erstellen. Sie funktioniert, indem sie Daten von Kontaktpunkten wie Websites, Apps und CRM-Systemen aufnimmt und dann Identitäten auflöst, um dauerhafte Benutzerprofile zu erstellen. Diese einheitliche Datenbank ermöglicht es Unternehmen, personalisiertes Marketing zu betreiben, den Kundenservice zu verbessern und tiefgehende Analysen durchzuführen. Im Gegensatz zu anderen Datentools ist eine CDP so konzipiert, dass sie für andere Systeme zugänglich ist, was sie zu einem zentralen Knotenpunkt für Kundenintelligenz macht.

Kernfunktionen

  • Datenerfassung & Vereinheitlichung: Sammelt Daten aus verschiedenen Online- und Offline-Quellen in einem einzigen Repository.
  • Identitätsauflösung: Verknüpft Datenpunkte von verschiedenen Geräten und Kanälen zu einem einzigen Kundenprofil.
  • Zielgruppensegmentierung: Erstellt dynamische Kundensegmente basierend auf Verhalten, Transaktionen und demografischen Daten.
  • Datenaktivierung: Überträgt vereinheitlichte Profile und Segmente an Marketing-, Analyse- und Kundenservice-Tools zur Ausführung.

Anwendungsfälle

CDPs werden hauptsächlich von Marketing-, Produkt- und Datenteams in B2C-Branchen wie E-Commerce, Medien und SaaS eingesetzt. Sie sind unerlässlich für die Umsetzung von Omnichannel-Marketingstrategien, die Personalisierung der Benutzererfahrung auf Websites und in Apps sowie das Verständnis der gesamten Customer Journey über verschiedene Kontaktpunkte hinweg.

Wie man wählt

Bei der Auswahl einer Kundendatenplattform sollten Sie deren Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Tech-Stack, die Komplexität ihrer Identitätsauflösungs-Engine, ihre Fähigkeit zur Verarbeitung von Daten in Echtzeit im Vergleich zu Stapelverarbeitung und ihre Unterstützung für Datenschutz- und Governance-Vorschriften wie DSGVO und CCPA berücksichtigen. Bewerten Sie auch, ob ihr Hauptfokus auf Analytik, Orchestrierung oder beidem liegt.

Featured tool rankings

Kundendatenplattform use cases

1

Erstellen von hyper-personalisierten Marketingkampagnen

Ein E-Commerce-Marketingmanager verwendet eine Kundendatenplattform, um ein sehr spezifisches Zielgruppensegment zu erstellen. Sie filtern Benutzer, die in den letzten 7 Tagen Produkte in der Kategorie „Laufschuhe“ mehr als dreimal angesehen, aber keinen Kauf getätigt haben. Die CDP aktiviert dieses Segment dann, indem sie die Benutzerliste an ihr E-Mail-Marketing-Tool für eine gezielte Kampagne mit 10 % Rabatt auf Laufschuhe und an ihre Werbeplattform zur Schaltung von Retargeting-Anzeigen sendet. Dies führt zu einer höheren Konversionsrate im Vergleich zu generischen Kampagnen.

2

Bereitstellung eines konsistenten Omnichannel-Kundenerlebnisses

Ein Kundendienstmitarbeiter in einem Einzelhandelsunternehmen erhält einen Anruf. In seiner Helpdesk-Software sieht er ein einheitliches Kundenprofil, das von der CDP bereitgestellt wird. Dieses Profil zeigt die jüngsten Website-Aktivitäten des Kunden, seinen letzten Kauf in einem physischen Geschäft und ein früheres Support-Ticket, das über die mobile App eingereicht wurde. Mit diesem vollständigen Kontext kann der Mitarbeiter relevanten und effizienten Support bieten, ohne den Kunden zu bitten, Informationen zu wiederholen. Dies schafft ein nahtloses Erlebnis, unabhängig davon, welchen Kanal der Kunde für die Interaktion nutzt.

3

Reduzierung verschwendeter Werbeausgaben mit Unterdrückungslisten

Ein digitaler Werbetreibender für ein SaaS-Unternehmen möchte vermeiden, bestehenden Kunden Akquise-Anzeigen zu zeigen. Sie verwenden ihre CDP, um ein dynamisches Segment aller Benutzer mit dem Status „aktives Abonnement“ zu erstellen. Dieses Segment wird automatisch als Unterdrückungsliste (oder Ausschlusszielgruppe) mit ihren Werbeplattformen wie Google Ads und Facebook Ads synchronisiert. Wenn sich neue Kunden anmelden, aktualisiert die CDP das Segment nahezu in Echtzeit und stellt so sicher, dass die Werbeausgaben ausschließlich auf die Gewinnung neuer Interessenten ausgerichtet sind, wodurch der Return on Ad Spend (ROAS) verbessert wird.

4

Analyse der vollständigen Customer Journey

Ein Produktmanager für einen Medienabonnementdienst verwendet eine CDP, um das Benutzerverhalten vom ersten Kontaktpunkt bis zur Konversion zu verstehen. Durch die Analyse der vereinheitlichten Daten stellen sie fest, dass Benutzer, die zuerst über einen Social-Media-Link mit Inhalten interagieren, dann die Preisseite besuchen und später eine Marketing-E-Mail öffnen, am wahrscheinlichsten abonnieren. Diese Erkenntnis, die aus einer kanalübergreifenden Ansicht stammt, die nur eine CDP bieten kann, ermöglicht es ihnen, die User Journey zu optimieren, indem sie mehr in Social-Media-Inhalte investieren und E-Mail-Follow-ups für Benutzer, die die Preisseite besuchen, anpassen.

5

Ermöglichen von prädiktivem Lead Scoring

Ein B2B-Marketing-Operations-Team integriert seine CDP mit einem Machine-Learning-Modell. Die CDP speist das Modell mit einem reichhaltigen, einheitlichen Datensatz für jeden Lead, einschließlich Website-Verhalten, Content-Downloads, E-Mail-Engagement und firmografischen Daten aus ihrem CRM. Das Modell berechnet dann einen prädiktiven Score, der die Konversionswahrscheinlichkeit angibt. Dieser Score wird in die CDP zurückgeschrieben und dann mit dem CRM synchronisiert, sodass das Vertriebsteam seine Outreach-Bemühungen auf die Leads mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit priorisieren kann, was die Vertriebseffizienz und die Konversionsraten erhöht.

6

Optimierung des Datenschutzes und des Compliance-Managements

Ein Datenschutzbeauftragter verwendet die CDP als zentrales System zur Verwaltung von Benutzereinwilligungen und Datenanfragen. Wenn ein Benutzer in Europa eine Anfrage zum „Recht auf Vergessenwerden“ gemäß der DSGVO stellt, findet der Beauftragte das einheitliche Profil des Benutzers in der CDP. Mit einer einzigen Aktion kann er einen Prozess auslösen, der die Daten des Benutzers nicht nur innerhalb der CDP löscht oder anonymisiert, sondern auch Löschanfragen an alle verbundenen nachgelagerten Systeme wie die E-Mail-Plattform und Analysetools sendet. Dies zentralisiert und vereinfacht die Compliance und reduziert den manuellen Aufwand und das Fehlerrisiko.

Kundendatenplattform FAQ

Was ist eine Kundendatenplattform (CDP)?

Eine Kundendatenplattform (CDP) ist eine Art von Software, die eine dauerhafte, einheitliche Kundendatenbank erstellt. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, First-Party-Daten aus verschiedenen Quellen (wie Ihrer Website, App und Ihrem CRM) zu sammeln, diese Daten durch Identitätsauflösung zu bereinigen und zu kombinieren und eine einzige 360-Grad-Ansicht jedes Kunden zu erstellen. Dieses einheitliche Profil wird dann anderen Systemen wie Marketing-Automatisierungsplattformen, Analysetools und Kundensupport-Software zugänglich gemacht, um personalisiertere und konsistentere Kundenerlebnisse zu ermöglichen.

Was ist der Unterschied zwischen einer CDP, einem CRM und einer DMP?

Diese Systeme verwalten alle Kundendaten, dienen aber unterschiedlichen Hauptzwecken:

  • CDP (Customer Data Platform): Konzentriert sich auf die Erstellung einer einzigen, einheitlichen Ansicht eines Kunden durch das Sammeln von Daten aus ALLEN Quellen (anonym und bekannt, online und offline). Sie ist darauf ausgelegt, diese einheitlichen Daten mit jedem anderen Tool zu teilen.
  • CRM (Customer Relationship Management): Verwaltet hauptsächlich direkte Interaktionen mit BEKANNTEN Kunden und Interessenten (z. B. Verkaufsanrufe, Support-Tickets). Es ist ein System zur Interaktion für Vertriebs- und Serviceteams.
  • DMP (Data Management Platform): Verwaltet ANONYME Drittanbieterdaten (wie Cookies und Geräte-IDs) für Werbezwecke. Sie ist für die Zielgruppenansprache und -segmentierung in Werbekampagnen konzipiert und hat in der Regel eine kürzere Datenaufbewahrungsfrist.
Wie wählt man die richtige Kundendatenplattform aus?

Die Auswahl der richtigen CDP hängt von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Schlüsselfaktoren:

  • Datenquellen und -ziele: Stellen Sie sicher, dass die CDP vorgefertigte Konnektoren für die von Ihnen verwendeten Datenquellen (Website, mobile App, POS) und die Ziele hat, an denen Sie Daten aktivieren möchten (E-Mail, Anzeigen, Analysen).
  • Identitätsauflösung: Bewerten Sie, wie die Plattform Benutzeridentitäten über verschiedene Geräte und Kanäle hinweg abgleicht. Verwendet sie deterministisches (z. B. E-Mail) oder probabilistisches Matching?
  • Echtzeitfähigkeiten: Bestimmen Sie, ob Sie Echtzeit-Datenverarbeitung für Anwendungsfälle wie die Personalisierung vor Ort benötigen oder ob eine Stapelverarbeitung ausreicht.
  • Benutzerfreundlichkeit: Beurteilen Sie, wie einfach es für Ihr Marketingteam ist, Segmente und Kampagnen zu erstellen, ohne stark auf IT oder Entwickler angewiesen zu sein.
  • Skalierbarkeit und Kosten: Berücksichtigen Sie das Preismodell (oft basierend auf Datenvolumen oder Profilen) und stellen Sie sicher, dass es mit dem Wachstum Ihres Unternehmens skalieren kann.
Wer sollte eine Kundendatenplattform verwenden?

Kundendatenplattformen sind am wertvollsten für B2C-Unternehmen, die große Mengen an Kundendaten aus mehreren Kontaktpunkten haben. Zu den Hauptnutzern gehören:

  • Marketingteams: Zur Personalisierung von Kampagnen, Segmentierung von Zielgruppen und Orchestrierung von Customer Journeys über Kanäle wie E-Mail, Anzeigen und Push-Benachrichtigungen.
  • Produktteams: Zum Verständnis des Nutzerverhaltens innerhalb eines Produkts, zur Personalisierung des In-App-Erlebnisses und zur Analyse der Funktionsakzeptanz.
  • Daten- & Analyseteams: Zur Erstellung einer sauberen, zuverlässigen Quelle für Kundendaten für Business Intelligence, Berichterstattung und prädiktive Modellierung.
  • Kundensupportteams: Um während der Service-Interaktionen eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu erhalten und so einen besseren Kontext und schnellere Lösungen zu bieten.
Ist eine CDP nur eine weitere Datenbank?

Obwohl eine CDP eine Datenbank enthält, ist sie viel mehr als das. Eine Standarddatenbank ist ein passives Speichersystem, während eine CDP ein aktives System ist, das speziell für das Kundendatenmanagement entwickelt wurde. Zu den Hauptunterschieden gehören:

  • Zweckgebunden für Marketer: CDPs haben oft benutzerfreundliche Oberflächen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, Segmente zu erstellen und Daten zu analysieren.
  • Integrierte Identitätsauflösung: CDPs verfügen über spezielle Algorithmen, um Kundenprofile aus verschiedenen Quellen automatisch zusammenzuführen.
  • Vorgefertigte Konnektoren: Sie werden mit Integrationen zu einer Vielzahl von Marketing- und Datentools geliefert, was die Datenerfassung und -aktivierung vereinfacht.
  • Echtzeit-Datenfluss: Viele CDPs sind darauf ausgelegt, Daten in Echtzeit aufzunehmen und zu aktivieren, was mit einer generischen Datenbankeinrichtung schwer zu erreichen ist.

Im Wesentlichen bündelt eine CDP die Datenbank-, Identitätsauflösungs-, Segmentierungs- und Integrationsfähigkeiten in einer einzigen, verwalteten Plattform.