Vergleich von CRM, CDP und DMP – welches System ist besser?

Alle diese Systeme haben ein gemeinsames Ziel – Kunden besser zu verstehen. Doch der Weg dorthin birgt auch einige Herausforderungen. Systeme wie DMP (Data Management Platform) und CRM (Customer Relationsship Management) halten Daten in ihren eigenen Silos. Zwar können sie miteinander verbunden und ihre Datensätze gegenseitig angereichert oder korrigiert werden, jedoch führt keines dieser Systeme alle Daten zusammen, um eine einheitliche, umfassende Sicht auf den Kunden zu schaffen. Zudem führen unterschiedliche Implementierungen dieser Tools zu einem Verlust der Datenkonsistenz, was dazu führen kann, dass wertvolle Daten verloren gehen. In dieser Situation ist es auch schwierig, die Marketing-Zustimmungen der Kunden zu verwalten und Kundendaten gemäss den geltenden Datenschutzgesetzen zu handhaben.

All diese Herausforderungen mindern und begrenzen das Potenzial der Tools, da sie langsam arbeiten und keine wirklich verwertbaren Ergebnisse liefern, insbesondere nicht in Echtzeit.

CRM wurde erstmals 1986 eingeführt. Kundenbeziehungsmanagement (CRM) bezieht sich auf die Grundsätze, Praktiken und Richtlinien, die ein Unternehmen bei der Interaktion mit seinen Kunden befolgt. In den 1990er Jahren gewann CRM-Software an Bedeutung, da sie Unternehmen ermöglichte, Interaktionen mit Kunden und potenziellen Kunden zu verwalten.

CRM ist eine Technologie zur Verwaltung von Beziehungen und Interaktionen eines Unternehmens mit seinen Kunden und potenziellen Kunden. Es begann mit dem Vertrieb und erweiterte sich später auf Kundenservice, Marketing und den Handel. CRM arbeitet jedoch hauptsächlich mit operativen Daten von bekannten Kunden, wie Kundendaten, Scoring und Attributen, Opt-in-Präferenzen und Produkten/Bestellungen.

Der nächste Schritt in der Entwicklung des Datenmanagements kam in Form von Stammdatenmanagement (MDM). Es bot einen 360-Grad-Blick auf die Kunden anhand strukturierter (und später auch unstrukturierter) Daten. Es bot jedoch den Marketing-Teams keine Vorteile, da es hauptsächlich für die IT-Abteilung konzipiert war.

In den 2000er Jahren kamen Datenmanagementplattformen (DMP) auf. Als direkte Vorgänger der CDP-Plattformen sammelten und organisierten DMP Second- und Third-Party Data und teilten sie mit anderen Marketing-Technologiesystemen, um tiefere Einblicke in die Kunden zu gewinnen. DMP konnte auch anonyme IDs segmentieren, Kundenerkennung ermöglichen, Zielgruppensegmentierung, Aktivierung und Orchestrierung durchführen sowie Ähnlichkeitsmodellierung und Daten von Dritten nutzen.

Die Einführung der ersten Generation von Kundendatenplattformen (Customer Data Platforms, CDP) – ein Begriff, der 2013 geprägt wurde – versprach, dieses Problem zu lösen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu werden, die nicht nur für Vermarkter, sondern für das gesamte Unternehmen nützlich ist.

Um Kundendaten zu verstehen und effektiv zu nutzen, sind heute verschiedene Massnahmen erforderlich. Ein personalisierter Service ist entscheidend, um ein angenehmes Kundenerlebnis zu schaffen. Unternehmen müssen hart daran arbeiten, die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen, was jedoch nicht immer einfach ist. Um Angebote und Aktivitäten zu personalisieren, benötigen Vermarkter und Kundenservice detaillierte Kundendaten. Data Scientists müssen schnell und präzise relevante Daten für Vermarkter und Kundenservice bereitstellen, um ihnen dabei zu helfen, Kundenbedürfnisse in Echtzeit zu erfüllen. Diese Erwartungen sind im Laufe der Zeit gewachsen, und entsprechend haben sich auch die Softwarelösungen weiterentwickelt.

Eine Kundendatenplattform bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile:

• Eine einzige 360-Grad-Sicht auf den Kunden über alle Abteilungen hinweg: Alle Daten von verschiedenen Berührungspunkten wie Suchverhalten, Verweildauer und häufig besuchten Orten werden von allen Geräten gesammelt und ermöglichen eine umfassende Sicht auf den Kunden.
• Effektive Segmentierung: Mit einer einzigen Sicht auf den Kunden können Zielgruppen effektiv segmentiert werden. Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Auswahl der richtigen Zielgruppe für Kampagnen.
• Angereicherte Verbraucherdaten: First-Party-Daten werden mit Zero-Party-Daten angereichert, um einen umfassenden Einblick in den Verbraucher zu erhalten.
• Einzigartiges Kundenerlebnis: Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Daten aus verschiedenen Quellen in hoher Geschwindigkeit analysiert werden, was von Datenwissenschaftlern allein nicht erreicht werden kann. Darüber hinaus wird der Lieferprozess über alle Kanäle hinweg automatisiert, um ein personalisiertes Omnichannel-Kundenerlebnis zu gewährleisten.
• Steigerung der Kundenloyalität: Durch die Nutzung von Kundendaten kann die Kundenloyalität gesteigert, Entscheidungsfindungsprozesse verkürzt und die Reaktionszeit verbessert werden. Ein besseres Verständnis für Kundenbedürfnisse und -werte schafft eine bedeutungsvolle Verbindung und macht die Interaktion persönlicher, relevanter und konsistenter.