Ein kompletter Leitfaden für Kundenplattformen Data

Was ist ein CDP? (Für technische Teams)

Dieser Artikel gibt einen Überblick darüber, was eine Customer Data Platform (CDP) für technische Teams ist. Mit technischen Teams meinen wir in erster Linie Data/Software-Ingenieure. In diesem Artikel wird kurz beschrieben, was eine CDP ist, wie sie kategorisiert wird und mit welchen Hauptfunktionen Ingenieure in einer CDP arbeiten sollten.

Ein Kunde Data Plattform (CDP) ist eine Softwarelösung, die eine einheitliche Sicht auf den Kunden im gesamten Unternehmen ermöglicht (oft als 360º-Sicht bezeichnet). Sie bietet Tools und Mechanismen zur Identitätsauflösung (ID) zwischen verschiedenen Kundenkontexten. Im Zusammenhang mit CDPs bezieht sich die Identitätsauflösung auf die Identifizierung und Verknüpfung verschiedener Darstellungen von Kundenprofilen aus unterschiedlichen Quellen, Systemen und data-Basen. Diese einheitliche Sichtweise ermöglicht die Erstellung einer sehr detaillierten und genauen Kundensegmentierung. Diese Segmentierungen sind der Hauptfaktor, der CDPs für Unternehmensteams nützlich und wertvoll macht und Anwendungsfälle wie Customer Journey Orchestration und Entscheidungsfindungstools wie Marketing Mix Modeling ermöglicht.

Arten von CDP: CDPs werden nach verschiedenen Taxonomien eingeteilt, die von zwei bis zehn Kategorien reichen. Eine der am häufigsten verwendeten Taxonomien ist die vom CDP Institute vorgeschlagene, die vier Kategorien umfasst: Data CDP, Analytics CDP, Campaign CDP und Delivery CDP. Diese Kategorien können als konzentrische Kreise dargestellt werden, wobei jede Kategorie die vorherige um neue Funktionen erweitert.

• Data CDP: Enthält die Kernfunktionen eines CDP und bietet data Integration mit externen Quellen, ID-Auflösung und data Export in andere Systeme.
• Analytik CDP: Zusätzlich zu den Funktionen des Data CDP enthält es analytische Anwendungen für den Kunden data, wie z.B. Gebäudesegmentierungen und in einigen Fällen auch grundlegende Anwendungen für maschinelles Lernen.
• CDP-Kampagne: Fügt personalisierte Behandlungen für individuelle Profile innerhalb von Segmentierungen hinzu, wie z.B. den Aufbau von Customer Orchestration Journeys.
• Lieferung CDP: Kombiniert alle bisherigen Funktionen und fügt die Möglichkeit hinzu, Nachrichten direkt an Kunden zu senden, so dass keine Software von Drittanbietern mehr für diese Aufgabe benötigt wird.

Technische Teams im CDP-Kontext: Obwohl der wahre Wert einer CDP von den Geschäfts- und Marketingteams erfahren wird, wäre dies ohne die Beteiligung der technischen Teams nicht möglich. CDPs können ohne den Beitrag der technischen Fachleute nicht eingesetzt, gewartet oder richtig genutzt werden. Die Beiträge dieser Teams lassen sich in drei Kategorien einteilen: Importieren von data in die CDP, Konfigurieren des ID-Auflösungsprozesses und Exportieren von data aus der CDP. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der technische Betrieb einer CDP als hochspezialisierter ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) beschrieben werden kann.

CDP's Typen

Data in den CDP importieren

Um eine einheitliche Ansicht der Kunden zu erhalten, ist es notwendig, data aus verschiedenen Diensten oder Quellen in die CDP zu importieren. Die meisten CDPs auf dem Markt bieten sehr abstrakte native Konnektoren für verschiedene Dienste, für die in der Regel nur Authentifizierungsdaten erforderlich sind und die über eine einfache grafische Oberfläche konfiguriert werden können. Diese Konnektoren bieten oft detaillierte Ingestionsmodi, wie inkrementelle, Batch- oder Echtzeit-Ingestion. Bei komplexeren oder ungewöhnlichen Diensten kann zusätzliche Arbeit von technischen Teams erforderlich sein, wie z.B. die Verwendung von Tag Management Systemen (TMS). Einige CDPs bieten spezielle TMS-Lösungen an, die z.B. JavaScript-Code enthalten können.

ID-Auflösung Konfiguration

Der Prozess der ID-Auflösung variiert je nach CDP, wird aber in der Regel mit SQL oder einem ähnlichen Code durchgeführt. Die Aufgabe besteht darin, die importierten data vorzubereiten und den Workflow einzurichten, um die verschiedenen Quellen zu einem einzigen Kundenprofil zu vereinen. Ein wichtiger Schritt ist die Erstellung eines eindeutigen ID-Feldes zur Identifizierung jedes Kunden in allen data-Basen. Diese ID wird in der Regel aus Feldern abgeleitet, die bereits in der importierten data vorhanden sind, wie z.B. E-Mails oder staatliche Identifikationsnummern. Wenn keine eindeutigen IDs verfügbar sind, wird häufig die E-Mail des Profils als Ausgangspunkt für die ID-Auflösung verwendet. Im Folgenden finden Sie ein konkreteres Beispiel für die ID-Auflösung bei CDP Treasure Data.

Der erste Teil des Ablaufs definiert die Schlüssel, die bei der Auflösung von ID, E-Mail, Dokumentnummer und Name verwendet werden. Hier geben Sie die Felder an, die solide genug sind, um dasselbe Profil in mehreren verschiedenen data-Basen zu identifizieren.

Identifizierung der zu vereinheitlichenden Tabellen

Der nächste Teil des Ablaufs listet die Tabellen auf, die für den Vereinheitlichungsprozess verwendet werden. In diesem Teil des Vereinheitlichungsprozesses werden die Tabellen angegeben, die Profile registrieren oder Profilidentifikationsdatensätze haben. In diesem Teil werden auch die Schlüssel für jede Tabelle, die bei der Vereinheitlichung verwendet wird, angegeben.

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Definition der Konstruktion der vereinheitlichten ID

In diesem Abschnitt wird definiert, was im Zusammenhang mit einigen CDPs als kanonische ID bezeichnet wird. Dies ist die ID, die während des ID-Auflösungsprozesses erstellt/identifiziert werden soll. Es ist die ID, die ein Profil unter allen data-Basen identifiziert, die im ID-Auflösungsprozess verwendet werden. An dieser Stelle gibt es verschiedene Strategien für die Auswahl dieser ID(s). In dem obigen Beispiel ist die kanonische ID eine ID, die aus drei verschiedenen Feldern besteht.