Ein umfassender Leitfaden zu Data

Was ist ein CDP? (Für technische Teams)

Dieser Artikel bietet einen Überblick darüber, was eine Customer Data (CDP) für technische Teams ist. Mit „technischen Teams“ sind in erster Linie Data gemeint. Der Schwerpunkt des Artikels liegt darauf, kurz zu beschreiben, was eine CDP ist, wie sie kategorisiert wird und welche Hauptfunktionen für Entwickler in einer CDP relevant sind.

Eine Customer Data (CDP) ist eine Softwarelösung, die darauf ausgelegt ist, unternehmensweit eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu ermöglichen (oft als 360°-Sicht bezeichnet). Sie bietet Tools und Mechanismen zur Identitätsauflösung (ID) zwischen verschiedenen Kundenkontexten. Im Zusammenhang mit CDPs bezieht sich die ID-Auflösung auf die Identifizierung und Verknüpfung unterschiedlicher Darstellungen von Kundenprofilen aus verschiedenen Quellen, Systemen und Datenbanken. Diese einheitliche Sicht ermöglicht die Erstellung einer äußerst detaillierten und präzisen Kundensegmentierung. Diese Segmentierungen sind der Hauptfaktor, der CDPs für Geschäftsteams nützlich und wertvoll macht, und ermöglichen Anwendungsfälle wie die Customer Journey Orchestration sowie Entscheidungshilfen wie das Marketing-Mix-Modell.

Arten von CDPs: CDPs werden nach verschiedenen Taxonomien in zwei bis zehn Kategorien unterteilt. Eine der am häufigsten verwendeten Taxonomien ist die vom CDP Institute vorgeschlagene, die vier Kategorien umfasst: Data , Analytics CDP, Campaign CDP und Delivery CDP. Diese Kategorien lassen sich als konzentrische Kreise darstellen, wobei jede Kategorie die vorherige durch neue Funktionen erweitert.

• Data : Enthält die Kernfunktionen eines CDP und bietet data mit externen Quellen, ID-Auflösung sowie data in andere Systeme.
• Analytics-CDP: Zusätzlich zu den Funktionen des Data umfasst es Analyseanwendungen für data, wie beispielsweise die Erstellung von Segmentierungen und in einigen Fällen grundlegende Anwendungen für maschinelles Lernen.
• Kampagne CDP: Ermöglicht personalisierte Maßnahmen für einzelne Profile innerhalb von Segmenten, beispielsweise durch die Erstellung von Customer-Journey-Abläufen.
• CDP für den Versand: Vereint alle bisherigen Funktionen und bietet zusätzlich die Möglichkeit, Nachrichten direkt an Kunden zu senden, wodurch für diese Aufgabe keine Software von Drittanbietern mehr erforderlich ist.

Technische Teams im Zusammenhang mit CDPs: Auch wenn der tatsächliche Nutzen eines CDPs von den Geschäfts- und Marketingteams wahrgenommen wird, wäre dies ohne die Mitwirkung technischer Teams nicht möglich. CDPs können ohne den Beitrag technischer Fachkräfte weder implementiert noch gewartet oder ordnungsgemäß genutzt werden. Die Beiträge dieser Teams lassen sich in drei Kategorien einteilen: Import data das CDP, Konfiguration des ID-Auflösungsprozesses und Export data dem CDP. Zusammenfassend lässt sich der technische Betrieb eines CDP als hochspezialisierter ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) beschreiben.

CDP-Typen

Data das CDP importieren

Um eine einheitliche Sicht auf die Kunden zu erhalten, müssen data verschiedenen Diensten oder Quellen in die CDP importiert werden. Die meisten auf dem Markt erhältlichen CDPs bieten hochgradig abstrakte native Konnektoren für verschiedene Dienste an, die in der Regel lediglich Authentifizierungsdaten erfordern und über eine einfache grafische Benutzeroberfläche konfiguriert werden können. Diese Konnektoren bieten oft detaillierte Erfassungsmodi, wie beispielsweise inkrementelle, batchweise oder Echtzeit-Erfassung. Bei komplexeren oder ungewöhnlichen Diensten kann zusätzlicher Aufwand seitens der technischen Teams erforderlich sein, wie beispielsweise der Einsatz von Tag-Management-Systemen (TMS). Einige CDPs bieten spezifische TMS-Lösungen an, die beispielsweise JavaScript-Code beinhalten können.

Konfiguration der ID-Auflösung

Der Prozess der ID-Auflösung variiert je nach CDP, wird jedoch in der Regel mithilfe von SQL oder ähnlichem Code durchgeführt. Die Aufgabe besteht darin, die importierten data aufzubereiten data den Workflow so einzurichten, dass die verschiedenen Quellen zu einem einzigen Kundenprofil zusammengeführt werden. Ein wichtiger Schritt ist die Erstellung eines eindeutigen ID-Feldes, um jeden Kunden über alle Datenbanken hinweg zu identifizieren. Diese ID wird in der Regel aus Feldern abgeleitet, die bereits in den importierten data vorhanden sind, wie E-Mail-Adressen oder amtliche Identifikationsnummern. Wenn keine eindeutigen IDs verfügbar sind, wird häufig die E-Mail-Adresse des Profils als Ausgangspunkt für die ID-Auflösung verwendet. Nachfolgend finden Sie ein konkreteres Beispiel für die ID-Auflösung bei der CDP Treasure Data.

Im ersten Teil des Ablaufs werden die Schlüssel definiert, die bei der Identifizierung anhand von ID, E-Mail-Adresse, Dokumentennummer und Namen verwendet werden. Hier geben Sie die Felder an, die zuverlässig genug sind, um dasselbe Profil in mehreren verschiedenen Datenbanken zu identifizieren.

Ermittlung der zu vereinheitlichenden Tabellen

Im nächsten Abschnitt des Ablaufs werden die Tabellen aufgeführt, die im Vereinheitlichungsprozess verwendet werden. In diesem Abschnitt des Vereinheitlichungsprozesses werden die Tabellen angegeben, in denen Profile registriert sind oder die Datensätze zur Profilidentifizierung enthalten. Ebenfalls in diesem Abschnitt werden die Schlüssel für jede Tabelle festgelegt, die bei der Vereinheitlichung verwendet wird.

BILD

Definition der Struktur der einheitlichen 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 im Rahmen des ID-Auflösungsprozesses erstellt bzw. ermittelt werden soll; sie dient dazu, ein Profil unter allen im ID-Auflösungsprozess verwendeten Datenbanken zu identifizieren. Derzeit gibt es verschiedene Strategien zur Auswahl solcher IDs. Im obigen Beispiel besteht die kanonische ID aus drei verschiedenen Feldern.