Wie KI-gestützte CDPs die Lücke zwischen Marketingdaten und echten Marketinginformationen schließen

Die aktuelle CDP-Landschaft umfasst eine Reihe von Enterprise-Plattformen, die jeweils mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen ausgestattet sind. Die Popularität von CDP hat in den letzten Jahren zugenommen, und mehrere Anbieter haben CDPs erworben, um die Fähigkeiten ihrer Digital Experience Suite weiter zu steigern. Ein aktuelles Beispiel ist der Kauf von AgilOne Inc. durch Acquia.

Interessant ist, dass es trotz ihrer leistungsstarken Natur nie ein Standard-CDP-Modell gab, das wir alle anzapfen können. Jede CDP wurde mit Blick auf bestimmte Ziele oder für einzigartige Softwareumgebungen entwickelt, in die sie integriert werden müssen.

Kunden möchten oft, dass sie personalisiert und an den aktuellen strategischen Plan ihrer Marke angepasst sind. Einige CDPs verwenden gesammelte Daten nur, um eine Teilmenge von Marketingproblemen zu lösen, aber nicht unbedingt alle.

Es ist genau diese Einzigartigkeit, die die Auswahl der besten CDP für Ihr Marketingunternehmen immer zu einer Herausforderung gemacht hat, was weitgehend erklärt, warum es immer noch eine beträchtliche Anzahl von Marken gibt, die sie überhaupt nicht verwenden.

Tatsächlich sammeln laut einer Studie von Researchscape nur 46% der Vermarkter Daten von mehreren verbundenen Kanälen und 27% geben an, dass sie überhaupt keine Datenkanäle haben. Das sind viele ungenutzte Daten, die in separaten Geschäftssilos gespeichert sind und verschwendet werden.

Aber das ist alles über die Änderung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) möchten wir, dass CDPs von der Liste der „schönen, aber nicht nötigen“ in Ihr nächstes Marketingbudget als obligatorische Werbebuchung springen.

Schauen wir uns an, warum.

Warum CDPs? Warum KI?

Trotz ihrer Unterschiede zeichnen sich diese einzelnen Datenverarbeitungsplattformen durch die Fähigkeit aus, einigermaßen genaue Datenprofile unserer Kunden zu erstellen. Einige erweisen sich im Allgemeinen als robuster und effektiver als andere, weil sie bessere, weniger fragmentierte Daten und mehr davon erhalten.

Natürlich gab es immer eine tiefe Kluft zwischen Rohdaten und soliden Marketinginformationen, und hier haben CDPs normalerweise gemischte Ergebnisse erzielt.

Die gute Nachricht ist, dass sich der Umfang und die Genauigkeit der Kundendatenprofile dank der Einführung von KI in das CDP-Ökosystem weiter verbessern werden.

KI-gestützte Anwendungen sollen sowohl Intelligenz als auch die dringend benötigte Automatisierung für den Prozess der Lösung komplexer, datenintensiver Kundenanwendungsfälle liefern.

Es steht außer Frage, dass Personalisierung die notwendige Komponente für ein fruchtbares Kundenerlebnis ist. Ein KI-gestützter CDP hat im Idealfall Zugriff auf Daten von allen Kundenkontaktpunkten.

Für jeden Kunden kann ein kompletter digitaler Fingerabdruck entwickelt werden, der letztendlich jede Laune vorwegnimmt und mit einem passenden Angebot reagiert.

KI-gestützte CDPs: Eine klare tiefblaue Datenquelle

In den meisten Fällen stehen Unternehmen vor der imposanten Aufgabe, Abteilungssilos aufzubrechen, um auf Daten zuzugreifen, und sie verfügen nicht immer über einen zentralen Datenspeicher, sei es ein Data Warehouse oder ein Data Lake.

Kundenkontaktpunkte und -kanäle entstehen weiter, gleichzeitig mit Datenschutzgesetzen und Datenvorschriften, die regeln, welche Kundendaten wie verwendet werden können.

Das Horten von Daten erstickt nicht nur die Aktivitäten im gesamten Unternehmen, sondern kann auch rechtliche Konsequenzen haben, weshalb sich Marketingspezialisten seltsamerweise als neue Torwächter systemweiter Datennetze sehen.

Dies ist jedoch eine gute Sache, da es Vermarktern und ihren KI-gestützten CDPs mehr Informationen zum Spielen bietet.

Mithilfe von Predictive Analytics veröffentlichen CDPs mit maschinellem Lernen eine offene Momentaufnahme des Kundenverhaltens, sodass Sie als Vermarkter während der gesamten Verkaufsreise in Echtzeit mit ihnen interagieren können.

Dies bedeutet, dass ihnen die gezielten Nachrichten, die sie hören möchten, in einem Kanal, über den sie angesprochen werden möchten, zu dem Zeitpunkt gesendet werden, zu dem sie angesprochen werden möchten. Dies bedeutet, dass der Kunde sich gerade auf dem Weg zum Verkaufstrichter-Ausstieg umdreht. Und letztendlich bedeutet dies, andere erfolgreich in diesen Trichter einzuführen.

Bei ML- und KI-gestützten CDPs läuft dieser Prozess nach der Ersteinrichtung im Wesentlichen von selbst ab.

Mit einem gut ausgeführten Datenbereitstellungsplan und der Integration in Ihr digitales Ökosystem können AL/ML-befähigte CDPs effektiv lernen, da mehr Daten aus jeder nachfolgenden Kampagne gesammelt werden.

Darstellung von Daten, die nicht nur für den Verkauf relevant sind, sondern für alle Aspekte der Kundenbeziehung zu Ihrer Marke.

Abschluss

Da Kunden über mehrere Berührungspunkte mit Ihrer Marke interagieren, darunter soziale Medien, Online-Communities, E-Mail-Kampagnen, Kundenservice-Callcenter, im Geschäft und über mobile Geräte, ist das Volumen der Kundendaten exponentiell gestiegen.

Diese Daten sind viel zu wertvoll, um in verschiedenen Geschäftssilos eingeschlossen zu bleiben, denn mit Hilfe von KI-gestützten CDPs können die Daten endlich die Lücke schließen und zu brauchbaren Business Intelligence werden, die den Umsatz und die Loyalität steigern.

Die Verwendung von CDPs ist ein transformativer Game Changer, den jedes Unternehmen jetzt in Betracht ziehen muss oder von undichten Verkaufstrichtern und einem abnehmenden Kundenstamm abgehängt werden muss.

Dan Drapeau ist Head of Technology bei Blue Fountain Media , einer führenden Agentur für digitale Transformation.