Sollten Sie eine Kundendatenplattform aufbauen oder kaufen?

Für Marketing- und Produktteams sind Kundendaten die Grundlage für die Entscheidungsfindung. Qualitativ hochwertige Kundendaten ermöglichen es den Teams, ihre User Journeys zu verstehen, gezielte Kampagnen zu starten, das Produkterlebnis zu verbessern und vieles mehr. Um diese Initiativen zu unterstützen, werden häufig Ingenieure benötigt, die komplexe ETL-Aufgaben (Extrahieren, Transformieren, Laden) durchführen, bei denen Daten aus einer Quelle in ein Zielsystem übertragen werden.   

Kundendatenplattformen (Customer Data Platforms, CDPs) sind in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da sie es auch technisch nicht versierten Beteiligten ermöglichen, ETL-Aufgaben durchzuführen, indem sie über einen einfachen Workflow in der Benutzeroberfläche auf hochwertige Kundendaten zugreifen und diese Daten mit den von ihnen verwendeten Tools verbinden. CDPs ersparen Unternehmen den Einsatz wertvoller und teurer technischer Ressourcen und ermöglichen es nicht-technischen Teams, die benötigten Daten schneller dort abzurufen, wo sie sie benötigen.

Da eine CDP ein grundlegender Bestandteil der Dateninfrastruktur ist und Ihr wohl wertvollstes Gut, die Kundendaten, verwaltet, haben viele darüber nachgedacht, ob es nicht besser wäre, eine eigene Lösung zu entwickeln.

In diesem Beitrag erfahren Sie, was für den Aufbau einer CDP erforderlich ist und welche Vorteile der Aufbau und der Kauf einer Plattform mit sich bringen, damit Sie verstehen, welcher Weg für Sie der bessere ist. Lassen Sie uns zunächst einmal näher darauf eingehen, was eine CDP ist.

Eine Kundendatenplattform ist eine zentralisierte Dateninfrastruktur, die die Kundendaten eines Unternehmens zusammenfasst, um dauerhafte Kundenprofile zu erstellen und die Kundenbindung durch die Integration mit Tools und Systemen in Ihrem Growth Stack zu optimieren. Es gibt vier Hauptfunktionen einer CDP:

1.    Datenverbindungen: Die Möglichkeit, mit einer einzigen API-Verbindung Kundendaten auf individueller Ebene aus verschiedenen Quellen zu erfassen und Benutzerereignisse, -attribute und -identitäten über vordefinierte Integrationen an externe Tools und Systeme weiterzuleiten

2.    Profilvereinheitlichung und Schutz der Datenqualität: Die Fähigkeit, die Datenqualität zu schützen und Ereignisse und Attribute zu eindeutigen Profilen auf individueller Ebene zu vereinheitlichen, während Daten gesammelt werden

3.    Segmentierung: Eine Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, Zielgruppensegmente zu erstellen und zu verwalten

4.    Aktivierung: Die Möglichkeit, Zielgruppensegmente zu senden und Daten an externe Tools und Systeme weiterzuleiten

Die erste Funktion, die eine CDP erfüllen muss, ist die Datenerfassung. Um die einheitlichen Kundenprofile zu erstellen, die sie versprechen, müssen CDPs in der Lage sein, über native SDKs, API-Verbindungen und Webhooks Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z. B. von mobilen Apps, Websites, OTT-Geräten, Systemen und Anwendungen.

CDPs sammeln Daten aus Quellen, die ein geografisch verteiltes Content Delivery Network (CDN) und eine Reihe von Tools (Edge-Infrastruktur) nutzen, um eine schnelle Datenaufnahme zu ermöglichen. Die Daten werden dann zur Verarbeitung in eine Nachrichten-Warteschlange weitergeleitet. Eine Vielzahl von Diensten holt die Daten aus der Warteschlange ab, um sie umzuwandeln, anzureichern, anhand eines etablierten Datenmodells zu validieren und vieles mehr. Zu diesem Zeitpunkt sollte auch eine Echtzeit-Ansicht der eingehenden Daten innerhalb der Benutzeroberfläche verfügbar sein, damit die Benutzer die Aktivitäten überwachen können. Die Kundendaten werden dann langfristig in verschiedenen Datenspeichern gespeichert, je nach Art der Daten und dem beabsichtigten Zweck.

Die Daten, die in die CDP-Plattform eingespeist werden, müssen mit eindeutigen Kundenprofilen verknüpft werden, auf die über eine Benutzeroberfläche und programmatisch über eine REST-API zugegriffen werden kann. Diese Profile sollten Ereignisse, Attribute, Geräteinformationen, die Zustimmung des Benutzers und mehr enthalten. Die verschiedenen Kanäle zur Kundenbindung (mobil, Web, OTT usw.) verfolgen alle Benutzer mit unterschiedlichen Identitäten, aber alle Ereignisse sollten dennoch in einem einzigen Kundenprofil in Ihrer CDP vereinheitlicht werden. Ein korrektes Benutzerprofil mit allen konsolidierten Informationen ist das Maß für die Qualität Ihrer Daten. Die Datenqualität ist für die CDP-Funktionalität äußerst wichtig, da die Qualität der an externe Systeme weitergeleiteten Daten einen großen Einfluss darauf hat, wie effektiv diese Daten für Marketing- und Analysezwecke genutzt werden.

CDPs müssen in der Lage sein, Identitäten erfolgreich aufzulösen, indem sie Faktoren wie das Verhalten von anonymen und angemeldeten Nutzern, die Verfolgung von Nutzern über mehrere Geräte hinweg, die Verfolgung von Nutzern über mehrere Anwendungen hinweg und vor allem die Entscheidungen der Endnutzer zum Schutz ihrer Privatsphäre berücksichtigen.

Ebenso wichtig ist es, Ingenieuren die Möglichkeit zu geben, bestimmte Operationen zur Identitätsauflösung programmatisch durchzuführen. Eine Identitäts-API kann zum Beispiel verwendet werden, um vorhandene Benutzerdatensätze zu durchsuchen oder ein Benutzer-Aliasing durchzuführen, um sicherzustellen, dass Daten, die in einer App gesammelt werden, an das richtige Benutzerprofil gesendet werden.

Wie bereits erwähnt, sind Kundenprofile gefährdet, wenn die mit ihnen verbundenen Daten nicht korrekt und konsistent sind. Daher ist es wichtig, ein System zur Kontrolle der Datenqualität einzurichten.

Zunächst müssen Sie ein Datenschema erstellen, in dem die Ereignisse, die Sie erfassen möchten, und deren Aussehen festgelegt sind. Dieses Schema kann innerhalb Ihrer CDP-Benutzeroberfläche erstellt werden, oder durch über eine HTTP-API. Während Daten in der Plattform gesammelt werden, bieten die besten CDPs die Möglichkeit, diese Ereignisse mit Ihrem Datenschema zu vergleichen, um die Datenqualität während der Kompilierung und während der Laufzeit zu überprüfen.

Eine weitere fortschrittliche Funktion ist die automatische Überprüfung der Datenqualität, indem ungeplante Benutzerereignisse und -attribute davon abgehalten werden, jemals in Ihre Benutzerprofile aufgenommen oder an nachgelagerte Systeme weitergeleitet zu werden. Ein zusätzlicher Schritt kann darin bestehen, diese Daten zur Inspektion und Überprüfung in Quarantäne zu stellen und sie dann wieder abzuspielen, sobald das Problem behoben ist.

Eine Schlüsselfunktion von Kundendatenplattformen, insbesondere für Marketingteams, ist die zentralisierte Segmentierung der Zielgruppe. Eine CDP sollte Segmentierungsfunktionen innerhalb der Benutzeroberfläche bieten, die es auch technisch nicht versierten Benutzern leicht machen, Kohorten aus allen kundenbezogenen Daten, die Sie gesammelt haben, zu bilden.

CDP-Segmentierungstools können je nach Faktoren wie der Art der Daten, die in den Zielgruppensegmenten enthalten sind, und der Geschwindigkeit, mit der die Zielgruppen berechnet werden müssen, variieren. Um Kundenidentitäten aus den im Audience Builder festgelegten Ereignis- und Attributbedingungen zu ziehen, muss die CDP in der Lage sein, die Identitäten in der NoSQL-Identitätsdatenbank abzufragen. Damit die Mitgliedschaften in der Zielgruppe in Echtzeit aktualisiert werden können, wenn sich neue Kunden für die Zielgruppe qualifizieren (oder bestehende Kunden ausscheiden), muss die CDP auf eine Echtzeit-Datenbank oder eine Hot-Storage-Datenbank zugreifen können. Für Zielgruppensegmente, die nicht in Echtzeit zusammengestellt werden müssen, können Datensätze in großen Mengen aus einer Cold-Storage-Datenbank gezogen werden.

Die Segmentierungstools fortschrittlicher CDPs sollten die Möglichkeit bieten, die Größe einer Zielgruppe zu schätzen, während sie aufgebaut wird. Wenn Sie Ihre CDP so aufbauen, dass mehrere Arbeitsbereiche möglich sind, müssen Sie den Benutzern die Möglichkeit geben, festzulegen, ob ein Zielgruppensegment Daten aus einem einzigen Arbeitsbereich oder aus mehreren Arbeitsbereichen abruft.

Und schließlich ermöglichen Integrationsverbindungen den Abruf von Daten aus der CDP. Die Verbindungen, die eine CDP hat, sowie die Art der Integration, die für jede Verbindung aufgebaut wird, hängen von den Anwendungsfällen ab. Wenn Sie zum Beispiel eine CDP verwenden möchten, um Ereignisse an einen E-Mail-Dienstleister zu senden, um Transaktionsnachrichten nach einem Kauf zu versenden, benötigt die CDP eine Echtzeit-API-Integration. Weniger zeitnahe Anwendungsfälle, wie z. B. der Export von Ereignisrohdaten in ein Data Warehouse für BI-Berichte, können eine Massenweiterleitung ermöglichen.

Bei der Weiterleitung von Audiences ist es hilfreich, wenn Sie eine Audience einmal erstellen und sie mit mehreren Outputs verbinden können. Dies ist nützlich für Teams, die kanalübergreifende Kampagnen durchführen, die ihr Targeting in Echtzeit unterdrücken müssen oder die mehrere Kanäle mit demselben Zielgruppensegment A/B testen möchten. Darüber hinaus können Benutzer mit erweiterten CDPs planen, wann eine Audienz an ein externes System weitergeleitet wird.

Es ist wichtig zu bedenken, dass sich der Integrationsbedarf im Laufe der Zeit ändert. CDPs sollten Flexibilität ermöglichen, indem sie es einfach machen, mit dem Senden von Daten an neue Ziele zu beginnen und/oder das Senden von Daten an bestehende Verbindungen zu beenden.

Unternehmen überlegen manchmal, ob es nicht besser wäre, eine eigene CDP im Haus zu erstellen.

Wenn Ihr Team über Fachwissen beim Aufbau einer Kundendateninfrastruktur verfügt, bietet der Aufbau einer eigenen Kundendatenplattform einige Vorteile. Erstens können Sie ein System aufbauen, das vollständig an Ihre Umgebung angepasst ist. Sie können den Aufbau der Verbindungen, die für Sie am wichtigsten sind, priorisieren und sicherstellen, dass Ihr CDP gut mit Ihrer bestehenden Architektur zusammenarbeitet. Zweitens liegt die Entwicklung Ihrer eigenen Kundendatenplattform vollständig in Ihren Händen. Wenn Sie Ihrer CDP Funktionen hinzufügen oder bestehende Aspekte ändern möchten, können Sie die Plattform selbst aktualisieren und müssen Ihren CDP-Anbieter nicht bitten, seine Produkt-Roadmap zu ändern.

Leider können diese Vorteile auch zu Komplikationen führen.

Erstens: Selbst wenn Sie über fundierte Fachkenntnisse beim Aufbau einer Kundendateninfrastruktur verfügen, ist die Entwicklung einer Kundendatenplattform im eigenen Haus laut dem Customer Data Platform Institute bestenfalls ein Projekt von 6 bis 12 Monaten. Ohne fundiertes Fachwissen kann der Aufbau leicht 18 bis 24 Monate dauern, wenn nicht sogar mehr. Es gibt viele Risiken, die ein solches langfristiges Projekt gefährden können, wie z. B. Personalwechsel, Verschiebungen der organisatorischen Prioritäten und Budgetbeschränkungen. Endbenutzer, die die Plattform ursprünglich angefordert haben, erhalten möglicherweise erst in einem Jahr oder später Zugang zu einer Lösung.

Es ist auch ein kompliziertes Projekt. Der Erfolg hängt von der Zusammenarbeit zwischen mehreren Abteilungen innerhalb des Unternehmens und von der Zusammenarbeit mit externen Partnern ab, um API-Verbindungen aufzubauen. Gartner stellt fest, dass „selbstentwickelte CDPs die gesamte Bandbreite an IT-Entwicklungsfunktionen erfordern, einschließlich der Fähigkeit, eine geschäftsfreundliche Benutzeroberfläche zu erstellen.“ Oft sind es ältere, erfahrenere Teammitglieder, die über umfangreiche Erfahrungen mit Ihrer bestehenden Architektur und Einrichtung verfügen, die viel Zeit für die Erstellung der CDP aufwenden müssen, was die Kosten für jede investierte Stunde erhöht.

Zweitens liegt es an Ihnen, die Entwicklung Ihrer Kundendatenplattform voranzutreiben, sobald die erste Plattform in Betrieb ist. Neue API-Verbindungen, Produktfunktionen und vieles mehr werden von den Endbenutzern Ihrer CDP wahrscheinlich laufend nachgefragt. Wenn sich die gesetzlichen Bestimmungen oder die Marktbedingungen ändern, können sich die Anforderungen an die Plattform Ihres Unternehmens ändern. Häufige CDP-Wartung und Integrations-Builds ziehen Ressourcen von der Kernentwicklung ab, erhöhen die CDP-Kosten und beeinträchtigen die Produktivität des gesamten Teams. Wenn Ihr Kundenstamm wächst, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre CDP über die erforderliche Skalierbarkeit der Datenverarbeitung verfügt. Obwohl Sie die Flexibilität haben, sich auf die für Ihr Unternehmen wichtigsten Updates zu konzentrieren, liegt es auch an Ihnen, diese zu erstellen.

Viele Organisationen, sowohl Unternehmen als auch Startups, die sich für Kundendatenplattformen entscheiden, arbeiten mit einem führenden CDP-Anbieter zusammen. Es gibt mehrere Vorteile, dies zu tun.

Einer der größten Vorteile ist die Schnelligkeit, mit der Sie Ihre CDP einrichten und in Betrieb nehmen können. Anstatt Ressourcen für den Aufbau Ihrer Kundendatenplattform bereitzustellen, können Sie einmalig SDKs in Ihre digitalen Objekte implementieren oder API-Verbindungen einrichten und sich dann wieder der eigentlichen Entwicklung zuwenden.

Ein Beispiel dafür, wie diese aussehen, finden Sie hier in der SDK- und API-Dokumentation von mParticle.

Darüber hinaus bieten einige CDP-Anbieter professionelle Dienstleistungen an, die Sie bei der Implementierung unterstützen und dafür sorgen, dass die Einführung einer CDP nicht zu Lasten der Technik geht. mParticle bietet Implementierungsunterstützung an, damit Sie innerhalb von 90 Tagen oder weniger vom Kickoff-Call zur Produktion übergehen können.

Im Folgenden finden Sie einen Überblick über unseren vierstufigen Quick Start-Implementierungsfahrplan:

Die Zusammenarbeit mit einem führenden Anbieter von Kundendatenplattformen kann auch kosteneffizient sein. Wie bereits erwähnt, ist der interne Aufbau einer CDP kostspielig, da er viel Zeit von leitenden Ingenieuren und die Einbindung von Interessengruppen im gesamten Unternehmen über einen langen Zeitraum hinweg erfordert. Jede Verzögerung im Aufbauprozess macht das Projekt nur noch teurer. Wenn Sie mit einem führenden CDP-Anbieter zusammenarbeiten, können Sie auf die Funktionen, die Sie und Ihr Team benötigen, zu einem Abonnementpreis zugreifen und so die Opportunitätskosten des Aufbauprozesses eliminieren.

Die Zusammenarbeit mit einem CDP-Anbieter wird auch über die anfängliche Einführung hinaus die laufenden Kosten senken. CDP-Pakete mit umfangreichen Integrations-Ökosystemen und benutzerfreundlichen Oberflächen machen es auch nicht-technischen Teams leicht, Daten ohne technische Unterstützung mit neuen Tools zu verbinden. CDPs mit Tools für die Datenqualität und Zielgruppensegmentierung ermöglichen es auch nicht-technischen Interessengruppen, qualitativ hochwertige Zielgruppensegmente zu erstellen, ohne Anfragen an Data Engineering oder Data Science stellen zu müssen.

Datenstrategien entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Es ist wichtig, dass Kundendatenplattformen die Entwicklung Ihres Teams beschleunigen und nicht behindern.

Dank sicherer Datenerfassung und umfassender Integrationsökosysteme können Sie mit CDP-Paketen Ihre Datenpipeline problemlos umstellen oder weiterentwickeln. Unternehmensteams können mit geringem technischen Aufwand Daten aus neuen Quellen, wie z. B. einem POS-System, sammeln und neue Anbieter testen oder A/B-Tests durchführen, indem sie ihnen mit nur wenigen Klicks begrenzte Datensätze schicken.

Wenn Sie ein neues Ereignis instrumentieren müssen, erleichtern Ihnen CDP-Entwickler-Tools, wie zum Beispiel Smartype von mParticle, Ihr Datenschema in typsicheren Code zu übersetzen, damit Sie zur Laufzeit eine korrekte Ereigniserfassung sicherstellen können. Geschäftsanwender können schneller auf qualitativ hochwertige Kundendaten zugreifen, und Sie können schneller arbeiten und gleichzeitig technische Schulden abbauen.

Die Entscheidung, eine CDP zu aufzubauen oder zu kaufen, kann eine schwierige Entscheidung sein. Hier finden Sie einige Leitfragen, die Ihnen bei der Entscheidung, was für Sie am besten ist, helfen können.

Welche Wettbewerbsvorteile erhoffen Sie sich durch die Einrichtung einer CDP?

Wenn Sie in einem reifen Markt konkurrieren, können Sie sich hervorragend von der Konkurrenz abheben, indem Sie in Technologien investieren, die ein besseres Kundenerlebnis ermöglichen. Vielleicht verfügen Sie über einige der Ressourcen, um Ihre eigene Lösung zu entwickeln, aber veraltete Infrastrukturen oder organisatorische Beschränkungen erschweren das Vorankommen.

Wenn Sie in einem aufstrebenden Markt tätig sind, ist eine schnelle Markteinführung wichtig. Je eher Sie eine praktikable Lösung implementieren können, desto eher können Sie Ergebnisse erzielen.

Welche Ressourcen stehen Ihnen zur Verfügung, und wie sieht Ihre Erfolgsbilanz bei der technischen Entwicklung aus?

Viele Unternehmen entscheiden sich immer wieder dafür, ihre eigenen Tools zu entwickeln, und verfügen daher über die Ressourcen und Prozesse, um dies erneut erfolgreich zu tun. Wenn Sie keine Erfahrung mit der Entwicklung von Dateninfrastrukturen haben, sollten Sie sich jedoch überlegen, ob Sie über die nötigen Ressourcen und Prozesse verfügen, um so etwas Grundlegendes wie eine Kundendatenplattform aufzubauen.

Welche Anforderungen stellen Sie an die CDP-Markteinführung?

Wie bereits erwähnt, besteht ein erheblicher Zeitunterschied zwischen dem Aufbau und dem Kauf einer Kundendatenplattform. Wenn Sie in einer sich ständig weiterentwickelnden Branche tätig sind und unter dem Druck stehen, mit der Konkurrenz mithalten zu müssen, kann es schwierig sein, 12-18 Monate für den Aufbau einer eigenen Lösung einzuplanen (wenn nicht sogar länger). Wenn Sie mit dem richtigen CDP-Anbieter zusammenarbeiten, können Sie innerhalb von nur 90 Tagen auf den Markt kommen.

Wie hoch werden die Arbeitskosten für die Entwicklung und Wartung einer Lösung für Ihr Unternehmen sein?

Auch nach dem Aufbau Ihrer CDP-Lösung sind Sie für den Aufbau neuer Integrationen, die Pflege bestehender Verbindungen, die Skalierbarkeit Ihrer Infrastruktur und die Einführung der von Ihrem Team benötigten Funktions-Updates verantwortlich. Um eine CDP-Erstellung richtig zu prognostizieren, ist es wichtig, die Anzahl der jährlich erforderlichen Aktualisierungen (auf der Grundlage der bisherigen Anbieterauswahl Ihres Teams) sowie das prognostizierte Benutzerwachstum abzuschätzen und die Arbeitskosten für diese Aktualisierungen zu berechnen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie eine Kundendatenplattform aufgebaut ist? Sie können hier auf die Entwicklerdokumentation von mParticle zugreifen.