Ein vollständiger Leitfaden für Data

Was ist ein CDP? (Für technische Teams)

Dieser Artikel gibt einen Überblick darüber, was eine Data (CDP) für technische Teams ist. Mit technischen Teams meinen wir in erster Linie Data. Der Schwerpunkt des Artikels liegt auf einer kurzen Beschreibung dessen, was eine CDP ist, wie sie kategorisiert wird und mit welchen Hauptfunktionen Ingenieure in einer CDP interagieren sollten.

Eine Data (Customer Data Platform, CDP) ist eine Softwarelösung, die eine einheitliche Sicht auf den Kunden im gesamten Unternehmen ermöglichen soll (oft als 360º-Sicht bezeichnet). Sie bietet Werkzeuge 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 Datenbanken. 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 , Analyse-CDP, Kampagnen-CDP und Liefer-CDP. Diese Kategorien können als konzentrische Kreise dargestellt werden, wobei jede Kategorie die vorherige um neue Funktionen erweitert.

• Data CDP: Enthält die Kernfunktionalitäten einer CDP und bietet data mit externen Quellen, ID-Auflösung und data in andere Systeme.
• Analyse-CDP: Zusätzlich zu den Funktionen des Data umfasst es analytische Anwendungen für data, wie z. B. die Erstellung von Segmentierungen und in einigen Fällen grundlegende Anwendungen für maschinelles Lernen.
• Kampagnen-CDP: Fügt personalisierte Behandlungen für individuelle Profile innerhalb von Segmentierungen hinzu, wie z. B. den Aufbau von Customer Orchestration Journeys.
• Lieferung CDP: Kombiniert alle vorherigen Funktionen und fügt die Möglichkeit hinzu, Nachrichten direkt an Kunden zu senden, wodurch die Notwendigkeit einer Drittanbietersoftware für diese Aufgabe entfällt.

Technische Teams im CDP-Kontext: Obwohl der eigentliche Wert einer CDP von den Geschäfts- und Marketingteams erfahren wird, wäre dies ohne die Beteiligung der technischen Teams nicht möglich. Ohne den Beitrag der technischen Fachleute können CDPs nicht eingeführt, 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 der technische Betrieb einer CDP als ein hochspezialisierter ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) beschreiben.

CDP-Typen

Data in die CDP importieren

Um eine einheitliche Sicht auf die 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 an, die in der Regel nur Authentifizierungsdaten erfordern und über eine einfache grafische Schnittstelle konfiguriert werden können. Diese Konnektoren bieten oft detaillierte Ingestionsmodi, wie inkrementelle, Batch- oder Echtzeit-Ingestion. Bei komplexeren oder ungewöhnlichen Diensten kann zusätzlicher Aufwand für die 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 ähnlichem 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 Datenbanken. Diese ID wird in der Regel aus Feldern abgeleitet, die bereits in den 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. Nachstehend finden Sie ein konkretes Beispiel für die ID-Auflösung bei CDP Treasure Data.

Im ersten Teil des Ablaufs werden die Schlüssel definiert, 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 Datenbanken 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 Profilidentifikationssätze 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. Dabei handelt es sich um die ID, die während des ID-Auflösungsprozesses erstellt/identifiziert werden soll, d. h. die ID, die ein Profil unter allen im ID-Auflösungsprozess verwendeten Datenbanken identifiziert. An dieser Stelle gibt es verschiedene Strategien für die Auswahl dieser ID(s). Im obigen Beispiel wird die kanonische ID eine ID sein, die aus drei verschiedenen Feldern besteht.