Data Management Plattform

Der Begriff „Marketing Cloud“ ist in Debatten um digitales Marketing schon seit einigen Jahren nicht mehr wegzudenken.  Solche Marketing Clouds basieren auf sogenannten Data Management Plattformen, kurz DMPs, die  vor allem Marketing-Entscheider bei ihrer Arbeit unterstützen sollen. Ziel dieser Plattformen ist es, Website-Besucher mit relevantem Content zu erreichen und sie zu Kunden zu konvertieren. Dabei geht es nicht darum, eine möglichst große Anzahl von Personen zu anzusprechen, sondern herauszufinden, welches Potenzial in den Besuchern steckt. In diesem Beitrag erfahren Sie, was eine Data Management Plattform ist, wo sie zum Einsatz kommt und welche Möglichkeiten sich mit DMPs im Zusammenhang mit der Customer Journey für Unternehmen erschließen können.

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Data Management Plattform

Wir beantworten folgende Fragen:

  • Was ist eine Data Management Plattform?
  • Wie funktioniert eine DMP?
  • Wann ist der Einsatz einer DMP sinnvoll?
  • Welche Vorüberlegungen sind nötig?
  • Welche Daten können zur Verfügung stehen?
  • Wie sieht ein typischer Use Case aus?

Was ist eine Data Management Plattform?

Data Management Plattformen, beispielsweise von Anbietern wie Adobe, IBM, Oracle, Salesforce oder Terradata, dienen dazu, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und zentral zu verwalten. Man kann davon ausgehen, dass bis zu 90% der Interaktion mit Usern anonym sind, d.h. ohne eine Transaktionshistorie in einem Customer Relation Management (CRM) Tool. Diese User-Interaktions-Daten werden „verbunden“, gefiltert und so segmentiert, dass daraus Besucherprofile abgeleitet werden können. In diese Profile können weitere Daten aus CRM Systemen einfließen, wie z.B. soziodemographische Daten oder Standort. Eine DMP ist also eine Anwendung, die Daten sortiert, aufarbeitet, auswertet und in eine Form bringen soll, die dem Online-Marketing die Bestimmung von Profilen ermöglicht. Eine DMP bietet auch die Möglichkeit der Abfrage. Dabei wird bei einer Abfrage auf eine Referenzdatenbank zugegriffen, die „weiß“,  in welcher Datenbank welche Informationen abgelegt sind. Ansonsten müsste jede einzelne Datenbank bei einer Abfrage nach der relevanten Information durchsucht werden. Durch diese Struktur lassen sich sehr schnell Abfragen realisieren.

Wie funktioniert eine DMP?

Aufgabe der DMPs ist es, unterschiedliche Besucherdaten in einem kohärenten Data Warehouse zusammenzuführen (Linked Data), damit sie für die Analyse und Segmentierung genutzt werden können. Im Mittelpunkt dieses Data Warehouses stehen Benutzerprofile, denen jeweils eine ID zugeordnet ist – ein verbundenes Set von ID-Linked-Data, die die Grundlage des Kunden-Profil bilden. Diese Profile werden verbunden mit Attributen aus Quellen wie etwa Produkt-Daten Übertragung, historischen Kaufdaten, unternehmenseigenen anderen Website-Quellen, die bereits aggregierte Verhaltensdaten anbieten, und Quellen von Geschäftspartnern. Anbieter von Data Management Plattformen bieten in der Regel ihre eigenen Werkzeuge zur Analyse von Zielgruppendaten und Segmentierungen an. Sie sind oft Teil eines breit angelegten Kampagnen-Management-Workflows, eines CRMs. Ein besonderes Feature der DMPs sind Modellierungs-Tools. Dabei werden die Attribute eines vorhandenen Segments (beispielsweise Verhaltensdaten von Kunden) genutzt, um ähnliche Verhaltensmuster bei den Besuchern der Website zu identifizieren. Darüber lässt sich dann auf mögliche Conversion-Attribute schließen. Mit diesen Erkenntnissen können die Kommunikationspunkte einer möglichen Customer Journey in einer Kampagne festgelegt werden, die das gewünschte Ergebnis, z.B. Kauf oder Anmeldung, herbeiführen sollen.

Wann ist der Einsatz einer DMP sinnvoll?

Der entscheidende Mehrwert einer DMP ist es, Daten zu integrieren und Segmente zu erstellen, die zielgerichtetes digitales Marketing unterstützen. Ziel ist es, jene Nutzer zu „identifizieren“, bei denen die Chance zur Konversion am höchsten ist. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich nützliche Segmente erstellen, die dabei helfen, mit den Besuchern zu kommunizieren. DMPs bieten Schnittstellen, um Marketing Automation, also das automatisiertes Ausspielen von Daten in Kanälen wie E-Mail, Display via DSP, In-App, etc. zu ermöglichen. Noch ist diese Integration oft lückenhaft und wird von anderen Komponenten aus dem Portfolio des DMP-Anbieters beeinflusst. Doch die Anbieter arbeiten an der Integration von Schnittstellen zu Drittanbietern. Dadurch verbessern die DMPs sich stetig. Mit der Anschaffung eines DMP sind auch beträchtliche Investitionen in Manpower verbunden, um die Möglichkeiten einer Marketing Automation voll ausschöpfen zu können. Der Einsatz einer DMP ist nur dann sinnvoll, wenn man sich zuvor Szenarien überlegt hat, wie man mit wem auf welche Weise wie häufig  mit welchem Ziel kommunizieren möchte.

Welche Vorüberlegungen sind nötig?

Einige dieser Vorüberlegungen sollten z.B. sein:

  • Welche Kommunikationsweise erwartet der Adressat?
  • An welchen Kommunikationspunkten ist er offen für eine Kommunikation?
  • Welche Art der Kontaktaufnahme präferiert er?
  • Welches Feedback kann ich erwarten?
  • Wie wird die Kommunikation fortgesetzt?
  • Welche Konvertierungslinks bietet man ihm zu welchem Zeitpunkt an?

Bevor man in eine DMP investiert, sollte man sich also über seine Marketing-Ziele Gedanken machen: Was soll erreicht werden? Welchen Output erwartet man? Welche Mittel werden benötigt, um diesen zu erreichen? Welche Daten sind notwendig? Woher bekomme ich welche Daten? Welche Partner bzw. Abteilungen müssen involviert werden? Welche Nutzerszenarien bringen welchen Erfolg?  Sobald feststeht, welche Daten notwendig sind, um eine relevante Zielgruppe anzusprechen, ist zu überprüfen, ob die dafür notwendigen Daten im Hause zur Verfügung stehen oder ob auf externe Quellen zugegriffen werden muss. Jede Arbeit, die im Vorfeld erledigt werden kann, erspart Zeit. Zudem ist diese Aufgabe eine gute Vorbereitung für die Gespräche mit dem Dienstleister, der die DMP aufsetzen soll, da man sich bereits in die Entstehung und Speicherung der Daten eingearbeitet hat.

Welche Daten können zur Verfügung stehen?

In Unternehmen werden oft viele redundante Daten an unterschiedlichen Stellen dezentral gespeichert. Es gilt zu eruieren, welche Daten relevant und wo sie zu finden sind. Ohne eine strukturierte Vorgehensweise wird man sich im Wust unterschiedlicher Daten „verirren“. Es gilt die Daten aus den Datentöpfen zu evaluieren, die einen voranbringen. Auch wenn meist Marketing-Aspekte im Vordergrund stehen, können mit den vorhandenen Daten viele weitere Bereiche abgedeckt werden. Bei der Integration sollten vorhandenen Daten einbezogen werden: Nutzerdaten aus dem CRM System, die Interaktionsdaten aus der Webanalyse bis hin zu den Daten aus Ordertracking und Billing. Die Daten können aus folgenden Quellen stammen:

  • 1st Party Daten: Das sind die Daten, die aus den Handlungen oder Verhaltensweisen der Besucher auf einer Website stammen. Sie können über CRM Systeme, Social-Media-Anwendungen, Anmeldedaten oder Multi-Channel-Daten von Websites, mobilen Websites oder Apps gesammelt werden.
  • 2nd Party Daten: Dies sind im Wesentlichen die Daten, die jemand anderem gehören, jedoch verwendet werden dürfen. Zum Beispiel können dies Daten von Unternehmen sein, mit denen man eine wirtschaftliche Beziehung pflegt und mit denen man die erhobenen 1st Party Daten austauscht. Diese Partner werden häufig als Touch-Point-Partner bezeichnet. Hier könnte man Profile matchen, die online und offline verbunden werden sollen. Aus Interessen, Kaufverhalten usw. kann eine gezielte Ansprache erfolgen.
  • 3rd Party Daten: Diese Daten können von anderen Websites, externen Partnern oder Social-Media-Plattformen stammen. Mit Hilfe dieser Daten hat man die Möglichkeit, ein breiteres Publikum zu erreichen. Werbetreibende können so Kampagnen stärker diversifizieren und zielgerichtet ihre Fokusgruppen ansprechen.

Bei jedem weiteren Datentopf der sich erschließt, steht man vor der gleichen Herausforderung: Wie kann er gewinnbringend genutzt werden? Eine Fokussierung auf das Wesentliche, durch Ziele und Konzepte bestimmt, ermöglicht es, diese Daten zu strukturieren und dadurch Regelwerke zu erstellen. Mit ihnen lassen sich Prozesse automatisieren, zum Beispiel die Kommunikation mit einer Zielgruppe, was mehr als nur eine Marketing-Kampagne sein kann. Eine automatische, regelgesteuerte Kommunikation mit dem Profil einer Zielgruppe ist möglich.

Wie sieht ein typischer Use Case aus?

Hier ein Beispiel: Nehmen wir an, …

  • … ein Besucher kehrt nach einigen Tagen auf einen E-Commerce-Shop zurück und sucht dort erneut dasselbe Produkt auf.
  • … zwischen seinen Besuchen im Shop war er auf einer Content-Seite mit einem Fachbeitrag und las auf einer Social-Media-Business-Plattform Erfahrungsberichte eines Kollegen.
  • …bereits vorher hatte er ein spezielles Produktdatenblatt mit Bemaßung heruntergeladen.
  • … die Besucherlokation ist England, Birmingham.
  • … die CRM-Datenbank weist einen Dienstleister auf, der die bereits aufgerufenen Produkte verbaut.
  • … die Produktdatenbank liefert die Information, dass das angesehene Produkt zeitnah abgelöst wird.
  • … ein Hilfe-Chat erscheint im Browser. Im Chat-Fenster wird bereits angezeigt, dass das System weiß, womit sich der Besucher auseinandergesetzt hat. Der Besucher könnte sich als bestehender Kunde in dem System einloggen und dadurch mit einem qualifizierteren Chat-Partner in Verbindung treten.
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Hier Usecase als PDF downloaden

In diesem Fall spielen unterschiedliche Informationsquellen zusammen: Web-Analyse-Daten, Daten von Partnern, Quellen aus dem Bereich Social-Media, Daten aus dem CRM-Profil sowie Daten aus der Produktdatenbank. Der Kontaktpunkt war die Website, als Kommunikationsmittel wurde dem Besucher der Chat eingeblendet. All diese Daten werden aus der DMP entnommen, mit Verhaltensdaten angereichert und dem Besucher zielgerecht dargeboten. Die Conversion-Wahrscheinlichkeit steigt stark an, ebenso die Bindung des Kunden an den Shop. Auch die Markenbildung mit seinen Produkten.

Fazit

Insgesamt unterstützen DMPs Unternehmen dabei, den Abverkauf zu steigern und dem Kunden einen „Mehrwert“ zu bieten, den er zu schätzen weiß und der ihn bindet. Das Tante-Emma-Prinzip, den Kunden zu verstehen oder gar zu kennen und auf seine Bedürfnisse einzugehen, kann hinter dem Einsatz einer DMP stehen. Das Unternehmen, das eine DMP einsetzen will, bestimmt selbst das Ziel und muss es im Vorfeld klar definieren. Die Ausformulierung des Konzeptes, die relevanten Daten, die internen und externen Ressourcen und der Zeitfaktor des Projektes dürfen nicht unterschätzt werden. Sowohl die Mitarbeiter als auch die Systeme und Plattformen müssen ihre Besucher erst „kennenlernen“. Auch Tante Emma hat bei einem neuen Kunden zuerst wenige Informationen gehabt. Sie hat mit ihrem Service versucht, den Kunden zu überzeugen, wiederzukommen – und das sollten Sie als Unternehmen auch.

Wie geht es jetzt weiter?

 

Ihr Kontakt bei diconium

Daniel Rebhorn
co-founder/managing partner diconium