Das G2 über Martech: Weiteres Wachstum von CDPs und wie sie KI nutzen

Haben Sie jemals gedacht: „Wow, die verstehen mich“, wenn Sie mit einer Marke interagieren? Es könnte so einfach sein wie Netflix, das die perfekte Serie zum Binge-Watching empfiehlt, oder Amazon, das ein Produkt vorschlägt, das das, was sich bereits in Ihrem Warenkorb befindet, ergänzt. Wir erwarten jetzt diese personalisierten Erlebnisse von Marken. Allerdings wird es mit mehr Inhalten, Marken und Einkaufskanälen schwierig, in großem Maßstab zu personalisieren. Hier kommt die Customer Data Platform (CDP) ins Spiel.

CDPs sind nicht neu auf dem Markt, aber es gibt immer noch einige Verwirrung darüber, was eine CDP ausmacht.

Unternehmen nutzen CDPs, um ein einheitliches Bild ihrer Kunden zu erstellen, indem sie Daten aus mehreren Quellen aggregieren. Von dort aus nutzen Unternehmen diese Daten über mehrere Marketingkanäle hinweg, um das Kundenerlebnis zu personalisieren.

G2 hat über 600 Bewertungen für CDPs. Diese Bewertungen beinhalten Fragen zu Funktionen wie Datenanreicherung, prädiktive Modellierung und die Bereitstellung einer Empfehlungsmaschine, die künstliche Intelligenz nutzt, um Vorschläge basierend auf gewünschten Ergebnissen zu geben. Von allen Bewertungen in der CDP-Kategorie auf G2 liegt die durchschnittliche Antwort für die Empfehlungsmaschinenfunktion bei 6 auf einer Skala von 1-7 (7 ist ausgezeichnet). CDPs verbreiten sich weiterhin stetig auf dem MarTech-Markt (siehe Grafik unten). Unsere jüngsten Sommer 2019 Forschungsberichte für CDPs zeigen führende Anbieter in diesem Bereich basierend auf Benutzerdaten, Zufriedenheitsbewertungen, Implementierungsmetriken und vielen anderen Datenpunkten.

CDP-Benutzerbewertungsanzahl nach Jahr

CDPs & KI

Für echte Personalisierung benötigt eine CDP KI- und maschinelle Lernfähigkeiten. Diese unterstützen Marketer dabei, einheitliche Kundenerlebnisse zu schaffen, während sie die Kundenreise optimieren, indem sie verhaltensbasierte Nachrichten in Echtzeit auslösen. CDPs, die KI nutzen, schaffen ein kohärentes Kundenerlebnis, indem sie Daten abrufen. Dann verwenden CDPs prädiktive Segmentierung, um Inhalte in Echtzeit anzupassen.

Darüber hinaus helfen von KI unterstützte CDPs Marketern dabei, den Lebenszeitwert eines Kunden zu bestimmen und welche Produkte Kunden am wahrscheinlichsten kaufen werden. Maschinelles Lernen und KI erkennen Muster im Kundenverhalten, die Menschen nicht erkennen können, was es Marketern ermöglicht, in Marketingstrategien zu investieren, die den größten ROI bringen, und präzise Vorhersagen über zukünftige Aktivitäten zu treffen.

Wir haben Andy Zimmerman, Chief Marketing Officer bei Evergage, einer Echtzeit-Personalisierungs- und Kundendatenplattform (CDP), gefragt, wie er denkt, dass KI CDPs beeinflusst.

Wir haben auch Josh Francia, Chief Growth Officer bei Blueshift—einer KI-ersten Plattform für kanalübergreifendes Marketing, die von einer 360-Grad-Kundensicht angetrieben wird—nach seinen Gedanken zu CDPs gefragt, die KI nutzen. „Ein wesentlicher Bestandteil von KI ist ein reichhaltiger Satz einheitlicher und sauberer Daten, um die Modelle zu trainieren. Daher sind CDPs perfekt positioniert, um KI zu nutzen und einen dramatischen Einfluss auf die zugrunde liegenden Geschäfte ihrer Kunden zu sehen. Die wichtigsten Vorteile von KI in CDPs sind die Identifizierung des richtigen Publikums (d. h. wer), des richtigen Produkts (d. h. was), des richtigen Zeitpunkts (d. h. wann) und des richtigen Kanals (d. h. wo).“  

Francia kommentierte auch, inwieweit KI-basierte CDP-Lösungen heute verfügbar und in Gebrauch sind. „Obwohl viele CDPs behaupten, sie hätten KI, haben die überwiegende Mehrheit der CDPs keine echten KI-Lösungen in ihrer Plattform verfügbar... Die führenden CDPs und die einzigen, die echten ROI für ihre Kunden erzielen, haben KI von Anfang an zu einem Kernbestandteil ihrer Plattform gemacht.“

CDPs & Compliance

Marketer nutzen CDPs, um bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu helfen. Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA), der am 1. Januar 2020 in Kraft tritt, beeinflussen, wie Marketer mit den persönlichen Informationen der Verbraucher umgehen. Beide Vorschriften erfordern von Marketern eine erhöhte Transparenz in Bezug auf Kundendaten.

CDPs ermöglichen es Marketern, ein einheitliches Bild der Kundendaten zu erstellen, was ihnen bei der Einhaltung dieser Datenschutzbestimmungen hilft. Maschinelles Lernen ermöglicht es Marketern, Erstanbieterdaten zu nutzen, wodurch ihre Abhängigkeit von Drittanbieterdaten verringert und das regulatorische Risiko minimiert wird. Es wäre nicht überraschend, wenn mehr Staaten Datenschutzbestimmungen wie den CCPA erlassen würden (z. B. Nevadas neues Verbraucherschutzgesetz). Mit Hilfe von CDPs und maschinellem Lernen können Marketer Kundendaten konsolidieren und proaktiv Datensätze effektiver durchgehen.

Ein Blick in die Zukunft

Laut Zimmerman „sind wir auf dem Höhepunkt des Hype-Zyklus.“ Da Investoren Geld in CDPs investieren, werden mehr Anbieter auftauchen, was zu einem gesättigten Markt führen wird, der schließlich zu einer Marktkonsolidierung führt. Vorerst wird der Hype weitergehen, da „CDPs eine legitime und wichtige Technologie sind, die ein echtes Bedürfnis auf dem Markt adressiert.“

Der Markt für Customer Data Platforms wächst Jahr für Jahr weiter, auch in diesem Jahr, wie bei Unternehmen wie Salesforce und Adobe zu sehen ist, die ihre eigenen CDP-Angebote ankündigen. Die CDP von Salesforce wird sich um Einblicke drehen, einschließlich Segmenten, Personalisierung und Analysen über die Einstein-KI-Engine von Salesforce. Die CDP von Adobe wird die Fähigkeit haben, KI und maschinelles Lernen über ihre KI-Plattform, Adobe Sensei, anzuwenden. Mehr CDP-Anbieter haben in diesem Jahr zusätzliche Finanzierung erhalten, darunter Tealium, Segment, Simon Data und Amperity. Da maschinelles Lernen und KI Fortschritte machen, können wir erwarten, dass CDPs ihre Fähigkeiten weiter ausbauen werden, um Marketern zu helfen, Kundendaten zu analysieren und zu aktivieren.