Popular Kundendatenplattform AI tools in Marketing include Hightouch, Lytics, Scal-e und Tracardi, helping you work more efficiently.
Scal-e ist eine agile Cloud-Marketing-Plattform, die auf einer leistungsstarken Customer Data Platform (CDP) aufbaut. Sie ermöglicht B2B- und B2C-Marken, Kundendaten von allen Touchpoints zu vereinheitlichen und eine 360°-Sicht zu erstellen. Dies ermöglicht hyperpersonalisiertes Marketing, automatisierte Omnichannel-Kampagnen und effektive Kundenbindungsprogramme, um letztendlich die Akquise und Kundenbindung zu fördern.
Kundenbeziehungsmanagement
Lytics ist eine KI-gestützte Kundendatenplattform (xCDP), die es Marken ermöglicht, personalisierte Erlebnisse in Echtzeit zu liefern. Sie vereinheitlicht Kundendaten aus allen Quellen, generiert mithilfe von KI tiefe Einblicke und aktiviert diese Daten über Marketingkanäle und CMS-Plattformen, um Engagement, Konversionen und Loyalität zu steigern.
Kundendatenplattform
Tracardi ist eine Open-Source, API-first Customer Data Platform (CDP), die entwickelt wurde, um Kundendaten aus mehreren Quellen zu vereinheitlichen. Sie hilft Unternehmen, Datensilos aufzubrechen, 360-Grad-Kundenprofile zu erstellen und personalisierte Interaktionen in Echtzeit zu ermöglichen. Mit kostenlosen und kommerziellen Versionen bietet sie eine flexible, skalierbare und erschwingliche Lösung für datengesteuertes Marketing, Vertrieb und Support, die No-Code-Automatisierung und umfangreiche Integrationsmöglichkeiten bietet.
Kundenbeziehungsmanagement
Hightouch ist eine führende Composable Customer Data Platform (CDP) und KI-Entscheidungsplattform. Sie ermöglicht Marketingteams, Daten direkt aus ihrem Data Warehouse zu aktivieren, um Echtzeit-Personalisierung, gezielte Kampagnen und KI-gesteuerte Kundenerlebnisse zu realisieren, ohne Daten zu kopieren oder auf Engineering-Teams angewiesen zu sein.
DatenintegrationEine Kundendatenplattform (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 erfasst Daten von Touchpoints wie Websites, mobilen Apps, CRM-Systemen und Offline-Geschäften und verwendet dann die Identitätsauflösung, um diese Daten mit individuellen Profilen zu verknüpfen. Dieses einheitliche Profil ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen, den Kundenservice zu verbessern und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu anderen Marketing-Tools bietet eine CDP eine persistente und zugängliche Kundendatenbank, die von verschiedenen Systemen genutzt werden kann.
CDPs werden hauptsächlich von Marketing-, E-Commerce- und Kundenerlebnis-Teams in B2C- und B2B-Unternehmen eingesetzt. Sie sind unerlässlich für Branchen wie Einzelhandel, Finanzen, Reisen und Medien, die große Mengen an Kundendaten über mehrere Kanäle verwalten müssen. Gängige Anwendungen umfassen die Orchestrierung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen, die Personalisierung von Website-Inhalten und die Bereitstellung einer vollständigen Interaktionshistorie für Kundendienstmitarbeiter.
Bei der Auswahl einer Kundendatenplattform sollten Sie deren Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Tech-Stack berücksichtigen. Bewerten Sie die Raffinesse ihrer Identitätsauflösungs-Engine und ob sie die Datenverarbeitung in Echtzeit unterstützt. Beurteilen Sie die Benutzeroberfläche, um sicherzustellen, dass sie für nicht-technische Marketing-Benutzer zugänglich ist. Berücksichtigen Sie schließlich die Skalierbarkeit der Plattform, um mit Ihrem wachsenden Datenvolumen umzugehen, und ihre Konformität mit Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA.
Ein E-Commerce-Marketingmanager nutzt eine Kundendatenplattform, um ein personalisiertes Browsing-Erlebnis zu bieten. Die CDP sammelt Verhaltensdaten in Echtzeit, wie z. B. angesehene Produkte, in den Warenkorb gelegte Artikel und frühere Käufe. Wenn ein bekannter Kunde auf die Website zurückkehrt, aktiviert die CDP diese Daten, sodass die Personalisierungs-Engine der Website sofort relevante Produktempfehlungen, benutzerdefinierte Banner und maßgeschneiderte Angebote anzeigen kann. Dies schafft ein ansprechenderes Erlebnis und erhöht die Konversionsraten und den durchschnittlichen Bestellwert, indem den Kunden genau das gezeigt wird, was sie interessiert.
Ein Kampagnenmanager möchte Benutzer, die ihren Warenkorb verlassen haben, erneut ansprechen. Mithilfe der CDP erstellt er ein dynamisches Segment aller Benutzer, die in den letzten 24 Stunden einen Artikel in ihren Warenkorb gelegt, den Kauf aber nicht abgeschlossen haben. Die CDP aktiviert dieses Segment dann gleichzeitig über mehrere Kanäle: Sie löst eine automatische Erinnerungs-E-Mail aus, fügt die Benutzer zu einer benutzerdefinierten Zielgruppe für Retargeting-Anzeigen in sozialen Medien hinzu und sendet eine Push-Benachrichtigung mit einem Sonderangebot an Benutzer, die die mobile App installiert haben. Dieser konsistente, mehrkanalige Ansatz erhöht die Chancen auf eine Warenkorb-Wiederherstellung erheblich.
Ein Kundendienstmitarbeiter erhält eine Anfrage von einem frustrierten Kunden. Anstatt sich ausschließlich auf das Ticketsystem zu verlassen, ist die Helpdesk-Software des Mitarbeiters mit der CDP integriert. Dies bietet dem Mitarbeiter eine vollständige Ansicht der Kundenhistorie in einer einzigen Oberfläche, einschließlich der letzten Käufe, der Website-Browsing-Aktivitäten und früherer Support-Interaktionen. Mit diesem Kontext kann der Mitarbeiter die Wurzel des Problems schneller verstehen, wiederholte Fragen vermeiden und eine relevantere und einfühlsamere Lösung anbieten, was zu höherer Kundenzufriedenheit und schnelleren Lösungszeiten führt.
Ein Spezialist für digitale Werbung möchte sein Budget für Kundengewinnungskampagnen optimieren. Er verwendet die CDP, um ein dynamisches Zielgruppensegment aller bestehenden Kunden zu erstellen, die in den letzten 90 Tagen einen Kauf getätigt haben. Dieses Segment wird dann als Unterdrückungsliste (oder Ausschlusszielgruppe) mit seinen Werbeplattformen wie Google Ads und Facebook Ads synchronisiert. Infolgedessen hört das Unternehmen auf, teure Akquisitionsanzeigen an Personen zu schalten, die bereits treue Kunden sind, und verteilt dieses Budget stattdessen auf die Gewinnung wirklich neuer Benutzer, was den Return on Ad Spend (ROAS) der Kampagne erheblich verbessert.
Ein Spezialist für B2B-Marketing-Operations benötigt eine genauere Methode zur Bewertung von Leads. Er verwendet eine CDP, um Verhaltensdaten von seiner Website (z. B. besuchte Seiten, heruntergeladene Inhalte) mit firmografischen Daten aus seinem CRM (z. B. Unternehmensgröße, Branche) zu kombinieren. Dieser einheitliche Datensatz wird dann in ein prädiktives KI-Modell eingespeist, um einen differenzierteren Lead-Score zu erstellen. Die CDP kann diesen Score dann in Echtzeit automatisch im CRM aktualisieren. Dadurch kann das Vertriebsteam seine Bemühungen auf die Leads mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit konzentrieren, was die Vertriebseffizienz verbessert und den Verkaufszyklus verkürzt.
Ein Datenanalyst für einen abonnementbasierten Dienst möchte verstehen, was den langfristigen Kundenwert antreibt. Er verwendet die CDP, um alle Kundendaten, einschließlich Akquisekanal, anfängliche Produktauswahl, Funktionsnutzung, Support-Ticket-Verlauf und Abonnementverlängerungen, in einer einzigen, einheitlichen Ansicht zu konsolidieren. Durch die Analyse dieses umfassenden Datensatzes kann der Analyst Muster erkennen und genaue CLV-Modelle erstellen. Diese Erkenntnisse helfen dem Marketingteam, die wertvollsten Kundensegmente und Akquisekanäle zu identifizieren, sodass sie ihre Bemühungen zur Kundenbindung und ihre Marketingausgaben effektiver konzentrieren können.
Eine Kundendatenplattform (CDP) ist eine Art von Software, die eine persistente, einheitliche Kundendatenbank erstellt, auf die andere Systeme zugreifen können. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, First-Party-Daten aus mehreren Quellen (wie Ihrer Website, App und CRM) zu sammeln, diese Daten zu bereinigen und zu einem einzigen Kundenprofil zusammenzufügen und diese Profile dann für Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstteams zur Verfügung zu stellen. Im Wesentlichen erstellt sie eine 360-Grad-Ansicht jedes Kunden.
Der Hauptunterschied liegt in ihrem Zweck und den Daten, die sie verarbeiten. Ein CRM-System (Customer Relationship Management) ist darauf ausgelegt, Kundeninteraktionen zu verwalten, hauptsächlich für Vertriebs- und Serviceteams. Es speichert Daten wie Kontaktinformationen, Kommunikationsverlauf und Geschäftsphasen. Eine CDP hingegen ist darauf ausgelegt, Kundendaten aus allen Quellen (Verhaltens-, Transaktions-, demografische Daten) zu verwalten, um ein einheitliches Profil zu erstellen. Ein CRM ist ein System des Engagements, während eine CDP ein Aufzeichnungssystem für alle Kundendaten ist.
Eine CDP und eine DMP erfüllen unterschiedliche Marketingfunktionen. Eine CDP konzentriert sich auf das Sammeln und Vereinheitlichen von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) aus erster Hand, wie Namen, E-Mails und Kaufhistorie, um persistente Kundenprofile zu erstellen. Sie wird für die Personalisierung über alle Kanäle hinweg verwendet. Eine DMP hingegen arbeitet hauptsächlich mit anonymen Drittanbieterdaten (wie Cookies und Geräte-IDs) für Werbezwecke, wie z. B. Zielgruppen-Targeting und Lookalike-Modellierung. DMP-Daten sind oft kurzlebig, während CDP-Profile für das langfristige Kundenbeziehungsmanagement aufgebaut werden.
CDPs sind am vorteilhaftesten für Unternehmen, die mit Kunden über mehrere Kanäle interagieren und verschiedene Datenquellen haben, die sie vereinheitlichen müssen. Zu den Hauptnutzern gehören:
Die Wahl der richtigen CDP erfordert die Bewertung mehrerer Schlüsselfaktoren basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen. Erstens, bewerten Sie ihre Integrationsfähigkeiten, um sicherzustellen, dass sie sich mit Ihrem bestehenden Marketing-Stack (CRM, E-Mail-Dienst, Werbeplattformen) verbinden kann. Zweitens, untersuchen Sie ihre Methoden zur Identitätsauflösung, um zu sehen, wie genau sie Kundenprofile vereinheitlichen kann. Drittens, berücksichtigen Sie Ihren Bedarf an Echtzeitdaten im Vergleich zur Stapelverarbeitung. Schließlich bewerten Sie die Benutzeroberfläche und Benutzerfreundlichkeit, insbesondere für nicht-technische Vermarkter, die die Hauptnutzer der Plattform sein werden.
