Heyario
Heyario ist eine API, die es Unternehmen ermöglicht, mit Zustimmung der Kunden auf deren Kaufhistorie auf Artikelebene von …
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.
Ortto
Ortto ist eine KI-gestützte All-in-One-Plattform, die Kundendaten, Marketing-Automatisierung und Analysen vereint. Sie ermöglicht es Unternehmen, personalisierte, datengesteuerte Customer …
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.
Über 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.
KundendatenplattformAnwendungsfälle
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.
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.
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.
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.
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.
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.