Salesforce Data Cloud zum Anfassen

Kapitel 1. Die Ursprünge der Salesforce Data Cloud

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DieSalesforce Data Cloud (kurz: Data Cloud) ist eine Plattform für Kundendaten, die nahezu in Echtzeit zur Verfügung steht und verschiedenen Funktionsteams innerhalb eines Unternehmens einen Mehrwert bieten kann. Eine Kundendatenplattform (CDP) ist in erster Linie ein Datenspeicher - einRepository für die dauerhafte Speicherung und Verwaltung von Datensammlungen, die Marketing- und Kundenerfahrungsanwendungen unterstützen.

Eine CDP sammelt alle verfügbaren Kundendaten aus der CRM-Software (Customer Relationship Management), den Websites, den Automatisierungsplattformen, der E-Mail-Marketing-Software und den POS-Systemen (Point-of-Sale) eines Unternehmens in einem einzigen Repository. Als Nächstes werden Daten von Drittanbietern und manchmal auch von Zweitanbietern aufgenommen, um die Daten von Erstanbietern zu vervollständigen. Die CDP fasst dann alle Informationen zusammen, um einheitliche Kundenprofile zu erstellen, die im gesamten Unternehmen auf vielfältige Weise zur Wertschöpfung genutzt werden können.

Im Jahr 2013 wurde der Begriff Kundendatenplattform (CDP) von David Raab geprägt, der oft als "Vater der CDP" bezeichnet wird. Die erste CDP erschien 2016 im Gartner Hype Cycle, und im selben Jahr wurde das Customer Data Platform Institute von David Raab gegründet.

2019 brachte Salesforce Customer 360 Audiences auf den Markt, sein erstes CDP-Produkt. 2021 schrieb Martin Kihn zusammen mit Chris O'Hara das Buch Customer Data Platforms: Use People Data to Transform the Future of Marketing Engagement (Wiley, 2020). Martin Kihn ist u.a. SVP of Strategy bei Salesforce Marketing Cloud. Im Jahr 2024 veröffentlichte Gartner seinen ersten Gartner Magic Quadrant für Kundendatenplattformen, in dem Salesforce als führend in der CDP-Kategorie genannt wurde.

Salesforce ist seit langem als der weltweit führende Anbieter von CRM-Software bekannt. Seine Produkte werden von mehr als 150.000 Kunden weltweit genutzt, um die Macht der Automatisierung und KI zu nutzen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten werden die Produkte von Salesforce außerdem eingesetzt, um Kundenerfahrungen persönlicher, wertvoller und unvergesslicher zu machen.

Salesforce hat eine reiche und interessante Geschichte, die im Jahr 1999 begann. Es war das erste Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen, das von Grund auf aufgebaut wurde, und ist heute eines der wertvollsten Cloud-Computing-Unternehmen der Welt. Der frühe Ansatz von Salesforce, Lösungen in der Cloud zu entwickeln, der damals als revolutionär galt, ist heute gängige Praxis. Die Langlebigkeit und der anhaltende Erfolg von Salesforce sind auf die lebendige Nutzergemeinschaft und die Fähigkeit zurückzuführen, schnell Innovationen zu entwickeln.

Salesforce hat viele Produktlösungen eingeführt, die ausschließlich für nicht-technische Geschäftsanwender entwickelt wurden. Das komponentenbasierte Framework Salesforce Lightning, Flow Builder, Dynamic Forms und Dynamic Actions sowie die Force.com Platform as a Service (PaaS) sind einige der Low-Code/No-Code-Angebote von Salesforce . Diese Arten von Lösungen sollen es Entwicklern (Geschäftsanwendern mit wenig oder gar keiner professionellen Programmiererfahrung) relativ leicht machen, Anwendungen schnell zu entwerfen, zu erstellen und zu starten, ohne die zugrunde liegenden Systeme verstehen oder verwalten zu müssen. Der Einsatz von Low-Code/No-Code-Lösungen bringt viele Vorteile mit sich, darunter eine schnellere Wertschöpfung, geringere Kosten und mehr Innovation.

Salesforce innoviert in vielerlei Hinsicht, indem es bestehende Produkte verbessert, neue Produkte entwickelt und erfolgreiche Unternehmen übernimmt, die gut zu den bestehenden Salesforce-Produktangeboten passen. Zu den jüngsten Übernahmen von Salesforce gehören Slack, Tableau und MuleSoft. Wie die meisten Unternehmen, die eine ganze Reihe von Produkten anbieten, benennt Salesforce seine bestehenden Produkte häufig um, um sie besser an das Gesamtportfolio anzupassen und die Terminologie zu vereinfachen. Das Rebranding der Salesforce Data Cloud ist da keine Ausnahme.

Die Entwicklung der Salesforce Data Cloud Plattform

Die heutige Salesforce Data Cloud-Plattform begann als Customer 360 Audiences - einSalesforce Marketing Cloud-Produkt, das am 19. November 2019 eingeführt wurde. Marketer nutzten diese frühe Version der Salesforce CDP , um Zielgruppensegmentierungen effektiver zu erstellen und zu verwalten.

Customer 360 Audiences (C360A) wurde häufig zusammen mit Interaction Studio powered by Thunderheadverwendet - einem weiterenSalesforce Marketing Cloud-Produkt, das Marketern die Möglichkeit bot, externe Quellen einzubeziehen und die Daten zu modellieren. Einige Monate später gab Salesforce die Übernahme von Evergage bekannt, einer CDP Plattform und Echtzeit-Personalisierungsplattform. Interaction Studio wurde daraufhin von Evergage anstelle von Thunderhead unterstützt.

Im Mai 2021 wurde C360A unter in Salesforce CDP umbenannt. Diese Umbenennung erfolgte zur gleichen Zeit, als das Produkt um Funktionen zur Identitätsauflösung erweitert wurde. Die Identitätsauflösung macht es möglich, eine einzige Wahrheitsquelle für eine vollständige 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu schaffen. Später benannte Salesforce die Salesforce CDP in Salesforce Customer Data Platform um, was jedoch nur eine Namensänderung darstellte.

Im September 2022 wurde das Produkt erneut in Salesforce Genie Data Cloud umbenannt. Diese Umbenennung fiel mit der Vorstellung von Genie als neue Hyperscale-Echtzeitdatenplattform von Salesforce zusammen. Dies war eine wichtige Ankündigung und stellte eine Weggabelung dar, bei der die Salesforce CDP Stockkeeping Unit (SKU) weiter bestand, aber auch eine neue Genie Data Cloud SKU geschaffen wurde. Die CDP SKU behielt das Preismodell bei, das in erster Linie auf der Anzahl der Lizenzen basierte, während die Genie SKU das allererste verbrauchsbasierte Preismodell von Salesforce war. Wichtig ist, dass die beiden SKUs keine vollständige Funktionsparität aufwiesen.

Der Hauptgrund für den Unterschied in der Funktionsparität war der Unterschied in der Architektur. Die CDP SKU ermöglichte den Zugriff auf Funktionen, die auf einer transaktionalen Datenbank basierten, also der traditionellen Architektur von Salesforce. Die neue Data Cloud SKU hingegen bot Zugang zu einer Hyperscale-Datenplattform, die von Grund auf für eine neue Architektur entwickelt wurde, die viele der bestehenden Herausforderungen der aktuellen Architektur lösen würde(Abbildung 1-1). In Kapitel 2 wird die neue Data Cloud-Architektur im Detail erläutert.

Abbildung 1-1. Neue Data Cloud-Architektur ermöglicht mehr Funktionen

Ein paar Monate später, etwa im Februar 2023, benannte Salesforce das Produkt in Salesforce Customer Data Cloud um(Abbildung 1-2). Bei dieser Umbenennung wurde Genie aus dem Namen entfernt. Kurze Zeit später wurde das Wort "Customer" aus dem Produktnamen entfernt. Die Namenskonvention "Customer Data Cloud" wurde jedoch noch einige Monate, nachdem das Wort "Customer" aus dem Produktnamen entfernt worden war, für Lizenzen und Berechtigungen in Data Cloud-Produktionsunternehmen verwendet.

Abbildung 1-2. Entwicklung der Salesforce Data Cloud

Zum Zeitpunkt des letzten Rebrandings, bei dem der Name Genie abgeschafft wurde, entwickelte Salesforce zunächst separate Data Cloud-Produkt-SKUs, hauptsächlich für Marketingzwecke. Konkret bewarb Salesforce die Verfügbarkeit von Data Cloud for Marketing, Data Cloud for Tableau, Data Cloud for Health und Bring Your Own Lake (BYOL) Data Cloud. Es gab jedoch keine Plattformunterschiede zwischen den Data Cloud-Angeboten für die verschiedenen SKUs.

Häufige und schnelle Veränderungen

Es ist spannend, aber auch herausfordernd, mit den zahlreichen und schnellen Veränderungen der Salesforce Data Cloud-Plattform Schritt zu halten. In diesem Buch habe ich auf zusätzliche Ressourcen verwiesen, die dich langfristig auf deinem Weg in die Data Cloud unterstützen.

Zwei wichtige Änderungen erfolgten gleichzeitig mit dem Rebranding von einer CDP SKU zur Data Cloud SKU. Erstens setzte die Data Cloud SKU nicht voraus, dass ein Unternehmen die Salesforce Marketing Cloud erwarb, während die CDP SKU ein Angebot war, das nur für diejenigen verfügbar war, die die Salesforce Marketing Cloud erworben hatten. Zweitens wurde das Preismodell von Salesforce zum ersten Mal auf ein nutzungsbasiertes Verbrauchsmodell umgestellt.

Aufgrund des Unterschieds in der Preisstruktur zwischen der alten Kundendatenplattform-SKU und der neuen Data Cloud-SKU sind einige der neueren Salesforce Data Cloud-Funktionen auf der alten Kundendatenplattform-SKU nicht verfügbar. Um die neueren Funktionen in vollem Umfang nutzen zu können, ist ein Upgrade auf die neuere Data Cloud SKU erforderlich.

Es gibt einige Data Cloud-Funktionen, die in der alten SKU nur eingeschränkt oder gar nicht verfügbar sind. In diesem Buch werden die Merkmale und Funktionen der Salesforce Data Cloud für die aktuellste SKU beschrieben. Soweit bekannt und möglich, wird auf Einschränkungen der alten SKU hingewiesen.

Wo die Salesforce Data Cloud in den Salesforce Tech Stack passt

Wie wir in späteren Kapiteln sehen werden, ist die Salesforce Data Cloud-Anwendung als Anwendung in der Salesforce Kernplattform zugänglich. Obwohl die Nutzer nach der Anmeldung bei der Salesforce-Kernplattform auf die Data Cloud-Anwendung zugreifen, werden die von der Data Cloud erfassten Daten in einem von Salesforce verwalteten Off-Core Data Lake gespeichert(Abbildung 1-3). Die Speicherung im Salesforce Off-Core Data Lake wird in Kapitel 2 ausführlich beschrieben .

Abbildung 1-3. Beispiel für ein High-Level-Blueprint der Salesforce Data Cloud

Die Salesforce Data Cloud wird am häufigsten in Verbindung mit den Salesforce CRM-Kernanwendungen verwendet, einschließlich der Objekte Sales Cloud und Service Cloud. Es gibt auch Branchen-Clouds, bei denen die herkömmliche Sales Cloud und Service Cloud durch spezialisierte Branchen-Clouds mit Metadaten und Workflows ersetzt werden, die für bestimmte Branchen relevant sind. Beispiele hierfür sind die Salesforce Health Cloud und die Financial Services Cloud.

Die Data Cloud wird separat von den Salesforce CRM- und Branchen-Cloud-Lizenzen abgerechnet. Die Lizenzen für Tableau, Marketing Cloud Engagement, Marketing Cloud Account Engagement, Marketing Cloud Personalization, B2C Commerce Cloud, Loyalty Management Cloud und Marketing Cloud Growth sind zusätzliche Lizenzen, die erworben werden müssen, wenn dein Unternehmen diese Plattformen und Tools nutzen möchte.

Wenn dein Unternehmen nicht plant, Plattformen wie Tableau oder Marketing Cloud zu nutzen, musst du diese Lizenzen nicht erwerben, um auf Salesforce Data Cloud zuzugreifen. Wenden Sie sich an Ihren Salesforce-Kundenbetreuer oder Ihren Salesforce-Implementierungspartner, um genauer zu besprechen, welche Salesforce-Lizenzen für Ihre speziellen Anwendungsfälle benötigt werden.

Abbildung 1-3 zeigt einige der grundlegenden Komponenten einer typischen Data Cloud-Implementierung. Marketing Cloud Engagement und Tableau sind in dem High-Level Blueprint-Beispiel enthalten, aber nicht erforderlich. In späteren Kapiteln werden wir sehen, wie die Salesforce Data Cloud tatsächlich funktioniert, wenn wir die möglichen Inputs und Outputs der Plattform genauer unter die Lupe nehmen. Um dir eine Vorstellung von den verschiedenen Dateneingaben zu geben, die wir besprechen werden, hier ist eine Liste der üblichen Data Cloud-Quelleneingaben:

• Salesforce CRM, das die traditionelle Salesforce Sales and Service Cloud, die Health Cloud, die Education Cloud, die Financial Services Cloud, die Nonprofit Cloud oder andere branchenspezifische Salesforce Clouds umfassen kann
• Salesforce Loyalty Management Cloud
• Salesforce B2C Commerce Cloud
• Omnichannel Inventory Cloud
• Salesforce Marketing Cloud Engagement (vorher ExactTarget)
• Salesforce Marketing Cloud Account Engagement (vorher Pardot)
• Salesforce Marketing Cloud Growth Edition
• Salesforce Marketing Cloud Personalization (früher Interaction Studio)
• Externe Cloud-Speicherung wie Amazon S3, Microsoft Azure Storage, Google Cloud Storage (GCS) oder PostgreSQL
• Bidirektionaler Datenaustausch mit Datenplattformen wie Snowflake, Google BigQuery und Amazon Redshift
• Externe Originalquellen wie Adobe Campaign, Attentive, Emarsys, Epsilon, Oracle Responsys, Vibes, Google Ads, Meta Ads und mehr

In den letzten fast 25 Jahren hat Salesforce ein ausgereiftes Produkt mit vielen verschiedenen Lösungsangeboten entwickelt, von denen einige ziemlich komplex sind. In diesem Buch geht es um die Salesforce Data Cloud. Wenn du feststellst, dass du Lücken in deinem Salesforce-Wissen hast oder dein Wissen in anderen Bereichen vervollständigen musst, kannst du die kostenlosen Schulungen von Salesforce Trailhead nutzen, dich in der Trailblazer Community engagieren oder das Buch Practical Salesforce Architecture von Paul McCollum (O'Reilly, 2023) lesen. Wenn du bei einem Salesforce-Partner beschäftigt bist, kannst du auf die Schulungsunterlagen des Partner Learning Camps zugreifen. Wenn du ein Mitglied des Militärs, ein Veteran oder dein Ehepartner bist, kannst du auch auf Salesforce Military zugreifen, um kostenlose Schulungen und Unterstützung zu erhalten.

Die Salesforce Data Cloud kann heute ein Teil der Lösung für viele verschiedene Anwendungsfälle sein, nicht nur für die Marketing Cloud. Angesichts des Ursprungs der Data Cloud ist es nicht verwunderlich, dass viele Data Cloud-Implementierungen bisher auf Anwendungsfälle ausgerichtet waren, die die Probleme von Marketern lösen sollten. In diesem Buch werden wir die verschiedenen Anwendungsfälle aufzeigen, die mit der Salesforce Data Cloud gelöst werden können, wobei wir uns bewusst sind, dass die heutigen Anwendungsfälle immer noch stark auf die Lösung einiger wichtiger Marketingprobleme ausgerichtet sind.

Wie sich die Kundendatenplattform in den Martech-Stack einfügt

Ein Marketing Technology Stack (Martech Stack) ist eine Sammlung spezialisierter Softwarelösungen, die von Marketingfachleuten ausschließlich für das Marketing eingesetzt werden. Er umfasst auch viele Mehrzweck-Software-Systeme oder -Plattformen, die wichtige Geschäftsziele unterstützen. Ein solches Beispiel ist die CRM-Software eines Unternehmens.

Die CRM-Lösung eines Unternehmens wird häufig von Teams außerhalb des Marketings genutzt, z. B. vom Kundenservice, dem Vertrieb, dem operativen Geschäft und den Finanzen. Jedes dieser Teams verfügt möglicherweise über einzigartige Informationen über einen Kunden. Wenn die Teams des Unternehmens einige Komponenten des Tech-Stacks, wie das CRM, gemeinsam nutzen, können sie die Kundeninformationen zentralisieren. Dies ermöglicht dem Unternehmen eine umfassendere Sicht auf den Kunden.

Das ist wichtig, denn jede Interaktion mit einem Kunden oder potenziellen Kunden hat Auswirkungen auf die Marketingbemühungen eines Unternehmens. Aus diesem Grund hat sich die moderne Definition, wer den Martech-Stack nutzt, über das Marketing hinaus erweitert und umfasst jetzt auch Kundendienstmitarbeiter, Rechnungsspezialisten und Datenwissenschaftler. Wir werden sehen, dass dies besonders auf CDPs zutrifft, die entwickelt wurden, um marketing-spezifische Probleme zu lösen, jetzt aber viele andere Anwendungsfälle wie Betrugserkennung und Patientenergebnisse im Gesundheitswesen unterstützen.

Der moderne Martech-Stack von heute

Der Martech-Stack begann ganz bescheiden mit einer einfachen Kundenliste, die in eine digitale Datenbank eingegeben wurde. Mit dem Aufkommen und der Weiterentwicklung des Internets als globales Marketinginstrument hat er sich dann weiterentwickelt. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und neue Tools und Systeme werden dem Stack hinzugefügt, um mit den Veränderungen Schritt zu halten. Abbildung 1-4 zeigt acht der gängigsten Komponenten eines modernen Martech-Stacks. Eine der jüngsten Ergänzungen des Martech-Stacks ist die CDP.

Abbildung 1-4. Der moderne Martech-Stack von heute

CDPs gibt es seit etwas mehr als einem Jahrzehnt und sie werden von Unternehmen genutzt, die ihre Kundendaten zentral verwalten müssen, um die neuen Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Einige CDPs enthalten moderne Funktionen wie Customer Journey Orchestration, Look-alike Modeling und Marketing-Automatisierungsfunktionen. Viele CDPs sind sogar standardmäßig mit generativen und prädiktiven KI-Funktionen ausgestattet oder unterstützen diese. CDPs werden wahrscheinlich nicht alle deine Anwendungsfälle lösen, aber sie können als zentrale Quelle für deine vereinheitlichten Kundendaten dienen, um den Rest deines Technologie-Stacks zu informieren.

Die Zukunft des Martech Stacks

Marketingfachleuten stehen viele leistungsstarke neue Technologien zur Verfügung, die sie für die Zukunft nutzen können. Virtual Reality und Augmented Reality sind aufregende neue Wege, um Kunden anzusprechen, und die Möglichkeit, Daten nahezu in Echtzeit zu erfassen, ermöglicht es den Vermarktern, Kundenaktivitäten zu beobachten, ohne Stunden oder Tage auf die Erstellung von Berichten warten zu müssen.

Low-Code/No-Code ML- und KI-Funktionen werden von einer Vielzahl von SaaS-Unternehmen angeboten. Diese fortschrittlichen Analysefunktionen können in vielerlei Hinsicht hilfreich sein. Zum einen können sie mehr Einblicke in die Omnichannel-Marketingbemühungen und die Auswirkungen dieser Multichannels auf die gesamte Customer Journey geben. Sogar traditionelle Marketingkanäle haben ein technologisches Makeover bekommen. Ein Quick-Response-Code (QR-Code) kann auf traditionellem Druckmaterial angebracht werden, und vollständig digitalisierte Werbetafeln sind keine Seltenheit mehr.

Im ersten Moment denkst du vielleicht, dass diese technologisch fortschrittlichen Werkzeuge es den Marketern ermöglicht haben, relevantere, effektivere und zeitgerechtere Botschaften an die Kunden zu übermitteln. In Wirklichkeit ist das eher die Ausnahme als die Regel. Die Hauptgründe dafür sind das Problem mit den Kundendaten und die exzessive Nutzung der Technologie, die zusammen die Marketingbranche daran gehindert haben, das Nirwana des richtigen Kunden, der richtigen Botschaft und des richtigen Zeitpunkts zu erreichen. Darauf gehen wir später im Detail ein.

Eine vollständige 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu erhalten, hat für die meisten Unternehmen keine Priorität, weil es günstigere und effektivere Alternativen gibt. Fernseh-, Radio- und Printwerbung sind relativ teuer im Vergleich zu digitalen Marketingalternativen wie Social Media, E-Mail-Marketing und Suchmaschinenoptimierung (SEO). Da die Technologie immer billiger wird, werden auch die Kosten für digitales Marketing immer geringer. Daher haben Vermarkter einen größeren Anreiz, ihre Zielgruppen mit Botschaften auf allen möglichen Kanälen zu überhäufen, anstatt Geld dafür auszugeben, eine 360-Grad-Sicht auf jeden Kunden aufzubauen.

Wie wir sehen werden, hat die exzessive Ausnutzung der Technologie durch die Vermarkter einen Aufschrei verursacht. Die Verbraucherinnen und Verbraucher fühlen sich missbraucht und ihre Rechte auf Privatsphäre verletzt. Sie haben begonnen, Spam häufiger zu melden, sich von E-Mail-Listen abzumelden, digitale Cookies und Tracking zu blockieren und Benachrichtigungen zu deaktivieren. Sie haben auch reagiert, indem sie sekundäre E-Mail-Adressen und/oder temporäre Wegwerfadressen verwendet haben, was das Problem der Kundendaten weiter verschärft. Infolgedessen haben die Regierungen mit Verordnungen eingegriffen, um das Recht auf Privatsphäre durchzusetzen.

Die gute Nachricht ist, dass wir Optionen haben, um diese beiden Probleme zu lösen. Bevor wir sie diskutieren, wollen wir ein wenig tiefer in die Probleme eintauchen, damit wir die Dringlichkeit des Handelns besser verstehen und einschätzen können.

Das Problem der Kundendaten

Unternehmen begeistern ihre Kunden, wenn sie in der Lage sind, ihre Probleme schnell zu lösen und die Erfahrungen ihrer Kunden persönlicher, wertvoller und einprägsamer zu gestalten. Allerdings ist es für ein Unternehmen schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, diese Dinge zu erreichen, wenn es keine kohärente, vollständige Sicht auf seine Kunden hat.

Probleme mit Kundendaten machen es unmöglich, einen vollständigen Überblick über den Kunden zu erhalten. Sie entstehen vor allem durch getrennte Datensilos und die Verbreitung von mehreren geräteübergreifenden Daten pro Person. So misslingt es den Vermarktern entweder, eine Person als bekannt zu erkennen, oder sie haben kein vollständiges Bild des Kunden, weil sie die vorhandenen Daten über den Kunden nicht miteinander abgleichen können. Betrachten wir zur Verdeutlichung die beiden Haupttypen von Kundendaten: bekannte und unbekannte.

Bekannte Kundendaten

Bekannte Kundendaten bestehen oft aus persönlich identifizierbaren Informationen (PII), wie z.B. einer E-Mail Adresse, die der Kunde freiwillig angegeben hat, als er einen Kauf abgeschlossen oder sich für Newsletter und Treueprogramme angemeldet hat. Diese bekannten Daten sind unglaublich wertvoll, denn es handelt sich um echte Informationen über eine echte Person, die wir mit ihrer Zustimmung erhalten haben.

Probleme entstehen jedoch, wenn diese Datenpunkte in getrennten Silos existieren. Vertriebs- und Serviceabteilungen, Handelswebsites und Marketing-Webformulare speichern bekannte Kundendaten wahrscheinlich in unterschiedlichen Formaten und an unterschiedlichen Orten. Bei dem Versuch, personenbezogene Daten und andere bekannte Kundendaten für die verschiedenen Geschäftsbereiche, Marken oder Regionen zusammenzuführen, werden die Originaldaten aus den einzelnen Quellen möglicherweise mehrfach im Unternehmen repliziert.

Wenn dann die Quelldaten an einer Stelle aktualisiert werden, werden die Kopien, die anderswo existieren, nur selten aktualisiert. Stell dir ein Szenario vor, in dem ein Kunde vor kurzem umgezogen ist und seine Telefonnummer und Postanschrift in der Vertriebsabteilung aktualisiert hat, diese Daten aber nicht in der Kundendienstabteilung aktualisiert werden. Wenn der Kunde also in einer anderen Abteilung anruft und einem Agenten seine neue Telefonnummer mitteilt, erscheint er nicht als bekannter Kunde, und der Agent hat keinen Zugriff auf die umfangreichen Daten über den Kunden.

Dies wird noch komplizierter, weil ein und derselbe Kunde verschiedene Namensvarianten wie "Robert" und "Bob" sowie mehrere E-Mail-Adressen und Telefonnummern haben kann. Diese Arten von Variationen können innerhalb einer Plattform innerhalb eines Unternehmens auftreten, z. B. in einem CRM, das von verschiedenen internen Abteilungen genutzt wird, und sie können auch auf Plattformen von Drittanbietern vorkommen, die mit dem Unternehmen verbunden sind.

Die Folgen getrennter Datensilos stehen oft im Weg, wenn es darum geht, ein ansprechendes Erlebnis über alle Berührungspunkte und die Zeit hinweg zu bieten. Dennoch ist es wichtig, einen genauen und vollständigen Überblick über einen bekannten Kunden zu haben, denn Marketingmaßnahmen, um einen bestehenden Kunden zu begeistern, sind deutlich weniger kostspielig als die Gewinnung eines neuen Kunden.

Das ist einer der Gründe, warum bestehende Daten über bekannte Kunden das Rückgrat jeder First-Party-Data-Strategie bilden. Eine CDP eignet sich hervorragend, um bekannte Kundendaten aus separaten Datensilos zusammenzuführen. Im nächsten Abschnitt gehen wir auf die Verwendung einer CDP zum Aufbau einer First-Party-Data-Strategie ein.

Unbekannte Publikumsdaten

Unbekannte Zielgruppen sind Bestandskunden oder potenzielle Kunden, die auf irgendeine Weise mit dem Unternehmen in Kontakt stehen, deren aktuelle Aktivitäten aber nicht zu eindeutigen Identifikatoren führen, die im System des Unternehmens einzelnen Personen zugeordnet werden können. Jeder Kunde kann z. B. eine Website besucht oder auf eine Anzeige geklickt haben, aber zu diesem Zeitpunkt auf dem jeweiligen Gerät noch keinen Kauf getätigt haben.

Vielleicht haben sie ihre Nachforschungen später am Tag auf einem anderen Gerät fortgesetzt, das eine andere eindeutige Kennung erzeugt hat, die nicht mit einer Person in Verbindung gebracht werden kann. All diese eindeutigen Identifikatoren existieren isoliert, bis uns die Person auf dem Gerät bekannt wird. Zu diesem Zeitpunkt kann die Identität unbekannter Zielgruppen aufgelöst werden, indem pseudonyme unbekannte Identifikatoren mit bekannten Daten verknüpft werden.

Die Teile zusammenfügen

Um das Problem mit den Kundendaten zu lösen, das aus getrennten Datensilos resultiert, ist eine einzige, vereinheitlichende Strategie zur Identitätsauflösung erforderlich, die von einer CDP bereitgestellt werden kann. Eine CDP ist eine relativ neue Ergänzung im Martech-Bereich und sollte nicht mit einer Datenmanagement-Plattform (DMP) verwechselt werden. Eine DMP sammelt und organisiert Zielgruppendaten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Online-, Offline- und mobilen Quellen; die organisierten Daten in einer DMP können dann für die Segmentierung und Aktivierung verwendet werden.

Sowohl CDPs als auch DMPs ermöglichen es Unternehmen, aggregierte Daten zu untersuchen, um besser zu verstehen, wie sich Kunden als Ganzes durch den Verkaufstrichter bewegen. Beide sammeln ähnliche Arten von anonymen Web- und digitalen Daten, aber eine CDP verbindet einen anonymen Besucher mit einem einheitlichen Profil eines etablierten Verbrauchers, sobald dieser Besucher bekannt wird. CDPs nutzen in erster Linie First-Party-Daten und einige Second-Party-Daten, während DMPs hauptsächlich Third-Party-Daten und einige Second-Party-Daten nutzen.

DMPs stützen sich stark auf die Cookie-Technologie, um Verhaltensweisen zu erkennen, und werden häufig eingesetzt, wenn Marketer Daten von Dritten für kurzfristige Kundenkontakte und Konversionen benötigen. CDPs hingegen werden verwendet, um isolierte Datensätze zusammenzuführen(Abbildung 1-5). Aus diesem Grund solltest du mit einem CDP arbeiten, wenn du eine langfristige Kundenbindung anstrebst, die Daten von Erstanbietern erfordert.

Abbildung 1-5. Ein bekanntes einheitliches Profil und unbekannte Audience-Daten zusammenfügen

Die Vermarkter haben sich weiterhin auf DMPs verlassen, anstatt eine First-Party-Datenstrategie zu entwickeln, weil sie sich weiterhin auf die relativ kostengünstige Cookie-Technologie verlassen. Viele Vermarkter verlassen sich immer noch auf Cookies für das digitale Marketing als Hauptbestandteil ihrer Kundendatenstrategie. Wie wir im nächsten Abschnitt erfahren werden, gibt es viele Argumente gegen die Verwendung von Drittanbieter-Cookies. Deshalb gibt es für dein Unternehmen keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um die Verwendung von digitalen Marketing-Cookies zu überprüfen. Was genau sind also digitale Marketing-Cookies?

Digitale Marketing Cookies

Websites erstellen digitale Marketing-Cookies, das sind kleine JavaScript-Textdateien, die die Aktivitäten der Nutzer/innen erfassen und speichern, um das Verhalten der Nutzer/innen zu verfolgen. Cookies enthalten eine eindeutige Kennung, die es einer Website ermöglicht, die Person zu identifizieren, wenn sie die Website erneut besucht. Cookies können Informationen wie Benutzernamen und Passwörter enthalten, die das Einloggen auf verschiedenen Websites erleichtern. Cookies können auch Informationen wie Einkaufsaktivitäten und die in einem digitalen Einkaufswagen verbliebenen Artikel enthalten.

Es gibt verschiedene Arten von Cookies. Die meisten sind entweder Erstanbieter-Cookies, die nur auf einer einzigen Domain funktionieren, oder Drittanbieter-Cookies, die Nutzer/innen über mehrere Domains hinweg verfolgen.

First-, Second- und Third-Party-Cookies

Erstanbieter-Cookies werden nicht mit anderen Websites oder Werbepartnern geteilt. Stattdessen werden sie nur in einer einzigen Domain erstellt und verwendet. Erstanbieter-Cookies sind wichtig, weil sie Informationen wie Spracheinstellungen und persönliche Identifikatoren enthalten, die das Nutzererlebnis verbessern und einen persönlicheren Service bieten können. Es ist jederzeit möglich, Erstanbieter-Cookies zu löschen, aber wenn du das tust, musst du dich auf allen Websites, die du besuchst, erneut anmelden.

Manchmal fordert die Website, die ein Kunde besucht, ihn auf, ein Cookie zu akzeptieren, um fortzufahren, und in manchen Fällen kann der Website-Besucher wichtige Funktionen der Website nicht nutzen, wenn er nicht zustimmt. Bei der Eingabeaufforderung, Cookies zu akzeptieren, können die Besucher/innen wählen, welche Cookies sie akzeptieren wollen, wenn mehr als eine Art von Cookie erfasst wird. Da First-Party-Cookies dazu dienen, das Nutzererlebnis auf einer Website zu verbessern und auf eine einzige Domain beschränkt sind, vertrauen die meisten Menschen First-Party-Cookies und akzeptieren sie.

Third-Party-Cookies hingegen werden von in einer Domain erstellt, aber von allen Third-Party-Domains, die denselben Tracking-Code verwenden, gemeinsam genutzt. Die Hauptfunktion eines Drittanbieter-Cookies ist die Anzeige von Werbung aufgrund der Informationen, die durch die Verfolgung der Aktivitäten eines Nutzers gesammelt wurden.

Die meisten Webbrowser akzeptieren automatisch Cookies von Erstanbietern, aber Cookies von Drittanbietern, die auch jederzeit aus einem Webbrowser gelöscht werden können, werden bereits von einigen Browsern wie Safari und Mozilla Firefox blockiert. Google, der weltweit führende Internetbrowser, plant die vollständige Abschaffung aller Cookies von Drittanbietern in der zweiten Hälfte des Jahres 2024, wie in der Initiative Privacy Sandbox for the Web beschrieben. Diese Initiative, die von Google angeführt, aber von den britischen Regulierungsbehörden auf Eis gelegt wurde (siehe folgender Abschnitt), wird nach ihrer Umsetzung Cookies von Drittanbietern abschaffen und dazu beitragen, andere Formen des Trackings einzuschränken, indem die Menge der Informationen, auf die Websites zugreifen können, begrenzt wird.

Datenschutzbedenken und die damit verbundenen rechtlichen Anforderungen, die durch die exzessive Nutzung von Technologien entstehen, sind der Grund, warum viele Webbrowser beginnen, Cookies von Drittanbietern zu blockieren. Wie zu erwarten, stellt dies die Werbetreibenden vor Herausforderungen.

Second-Party-Cookies sind weniger verbreitet, aber es wird erwartet, dass sie immer beliebter werden, wenn es keine Third-Party-Cookies mehr gibt. Second-Party-Cookies werden in einer Domäne erstellt und nur in dieser Domäne verwendet, aber die gesammelten First-Party-Daten werden dann vom Eigentümer der Website an seine vertrauenswürdigen Partner weitergegeben.

Die Zukunft der Cookies

Wir haben bereits Veränderungen bei der Verwendung von Cookies festgestellt. Anfang 2020 begannen die meisten Websites, ihre Besucher/innen aufzufordern, Cookies zu akzeptieren. Diese Änderung wurde zum Teil durch die Bedenken der Nutzerinnen und Nutzer hinsichtlich des Datenschutzes ausgelöst, die zum California Consumer Privacy Act (CCPA) und der General Data Protection Regulation (GDPR) der Europäischen Union (EU) führten.

Google plante, Cookies von Drittanbietern bis Ende 2024 vollständig abzuschaffen. Im April 2024 ordnete die britische Wettbewerbs- und Marktaufsichtsbehörde (CMA) jedoch an, dass Google die Abschaffung der Cookies von Drittanbietern aufgrund von wettbewerbsrechtlichen Bedenken vorübergehend aussetzen muss. Im Juli 2024 kündigte Google einen neuen Weg für die Privacy Sandbox im Internet an, der die Abschaffung von Drittanbieter-Cookies auf unbestimmte Zeit verschieben könnte. Anstatt die Cookies von Drittanbietern vollständig abzuschaffen, hat Google einen anderen Weg vorgeschlagen, um ein privateres Web-Erlebnis zu erreichen. Die Diskussionen mit den Regulierungsbehörden über den weiteren Weg laufen noch.

Zusätzlich zu Googles Bemühungen, ein privateres Web-Erlebnis für Einzelpersonen zu schaffen , hat Apple die Intelligent Tracking Prevention (ITP) 2.0 eingeführt, die es unmöglich macht, dass Cookies von Drittanbietern für Cross-Site-Tracking verwendet werden. Die jüngsten iOS-Updates von Apple geben den Nutzern außerdem die Möglichkeit, die Freigabe von Daten in ihren Apps selbst zu verwalten. Beide Änderungen ermöglichen einen besseren Schutz und sind ein Gewinn für die Privatsphäre der Verbraucher/innen, stellen aber auch eine neue Herausforderung für Vermarkter/innen dar.

Die gute Nachricht ist, dass das Ende der Cookies von Drittanbietern, wie wir sie bisher kannten, die Vermarkter dazu zwingen wird, eine solide Strategie für First-Party-Daten zu entwickeln und gezielter auf den Aufbau von und den Umgang mit Zielgruppen hinzuarbeiten. Anstatt sich in erster Linie auf billige digitale Werbung zu konzentrieren, um den Umsatz zu steigern, müssen sich die Vermarkter stärker auf die Optimierung der Konversionsrate und die Schaffung besserer Kundenerlebnisse konzentrieren. Der Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen und ein personalisierteres Marketing könnten den Unternehmen auch dabei helfen, eine stärkere Kundenbindung aufzubauen und den Customer Lifetime Value zu erhöhen.

Aufgrund von Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und Änderungen der Vorschriften ist der billige und einfache Zugang zu Daten Dritter auf dem Rückzug. Es ist an der Zeit, dass Unternehmen alternative Marketingstrategien in Erwägung ziehen, wie z. B. die Einführung einer First-Party-Datenstrategie.

Aufbau einer First-Party-Datenstrategie

Bei einer First-Party-Data-Strategie geht es darum, Kundendaten zu sammeln und sie zu nutzen, um die Marketingbemühungen zu verbessern , um durch Personalisierung stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen und mehr Kundennutzen zu schaffen. Der Aufbau einer First-Party-Data-Strategie war schon immer wichtig für Werbetreibende, aber jetzt ist er noch wichtiger. Durch die Abschaffung der Cookies von Drittanbietern und die strengeren Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen ist ein neues Gefühl der Dringlichkeit entstanden. Infolgedessen suchen Marketingfachleute nach neuen und besseren Wegen, um die besten digitalen Erlebnisse zu bieten, indem sie personalisierte Beziehungen zu Kunden und potenziellen Kunden aufbauen.

Eine CDP steht im Mittelpunkt des Aufbaus einer First-Party-Data-Strategie, und der Schwerpunkt dieses Buches liegt darauf, die Salesforce Data Cloud im Detail zu erkunden. Möglicherweise brauchst du nie mehr als die Salesforce Data Cloud, um deine First-Party-Data-Strategie aufzubauen, aber wenn du doch mehr brauchst, gibt es Möglichkeiten, deine First-Party-Data-Strategie über deine erfolgreiche Implementierung der Salesforce Data Cloud hinaus zu erweitern.

Ausweitung der First-Party-Data-Strategie

Daten von Erstanbietern, die aus der direkten Interaktion eines Verbrauchers mit dem Unternehmen stammen, helfen den Vermarktern sicherlich, einiges über ihre Kunden zu erfahren, aber oft werden mehr Informationen benötigt, um ein vollständiges Bild von jedem Kunden zu erhalten. Zweit- und Drittdaten helfen dabei, die Lücken zu schließen.

Ein CDP ist das Herzstück deiner First-Party-Datenstrategie und führt First-, Second- und Third-Party-Kundendaten zusammen, um eine einheitliche Kundensicht zu schaffen. Ein Datenreinraum kann eine Erweiterung der First-Party-Data-Strategie eines Unternehmens sein, indem er Zugang zu den Daten von Drittanbietern bietet, die durch Datenschutzgesetze und das Ende von Cookies wegfallen. Zusammen bieten eine CDP und ein Data Clean Room Unternehmen die Möglichkeit, Daten effizienter zu verarbeiten und zu analysieren und gleichzeitig die Daten auf gesetzeskonforme Weise zu verwalten.

Datenreinraum definiert

Der Zweck eines Daten-Reinraums ist es, Organisationen bei der Verarbeitung und Analyse von aggregierten Daten zu unterstützen, die von vertrauenswürdigen Partnern stammen. Im Wesentlichen wird ein Datenreinraum eingerichtet, um einen sicheren und anonymen privaten Datenaustausch für die beteiligten Parteien zu ermöglichen. Keine der Parteien hat direkten Zugriff auf die Daten der anderen, aber die Ergebnisse des Datenabgleichs ermöglichen es allen Partnern, ihre eigenen Daten zu bereichern.

Marketingfachleute können Daten-Clean-Rooms aus einer Vielzahl von Gründen nutzen. Mithilfe aggregierter Daten können sie den Customer Lifetime Value besser bestimmen und verstehen, wie Kunden mit bestimmten Marken interagieren, und sie können möglicherweise ähnliche Zielgruppen identifizieren und neue Segmente bilden. Datencleanrooms können auch nützlich sein, um verschwendete Werbeausgaben zu finden und doppelten Aufwand über verschiedene Kanäle hinweg zu vermeiden.

Arten von Daten-Reinräumen

Die gebräuchlichsten Data Clean Rooms sind die Walled Gardens von Werbemittelanbietern wie Google Ads Data Hub und Amazon Marketing Cloud. Mit diesen Datenräumen kannst du die Leistung deiner Anzeigen auf der Plattform des jeweiligen Publishers analysieren. Eine plattformübergreifende Leistungsanalyse ist jedoch nicht möglich, und es kann auch Einschränkungen bei der Nutzung der Daten geben.

Einige maßgeschneiderte Daten-Clean-Rooms werden von Werbetechnologieanbietern (Adtech) angeboten. Es wird empfohlen, dass du eine Due Diligence-Prüfung durchführst, bevor du dich für einen maßgeschneiderten Datenreinraum entscheidest, um sicherzustellen, dass er die erforderliche Sicherheit bietet, die du erwartest, und dass die Daten angemessen pseudonymisiert werden, um die Privatsphäre deines Kunden zu schützen.

Private Daten-Clean-Rooms werden in der Regel von Marken und Inhaltseigentümern eingerichtet, und die Datensätze mehrerer Partner können gemeinsam genutzt werden, um eine Omnichannel-Sicht auf den Kunden zu erstellen. Walmart Connect, NBCUniversal One Platform und Disney Data Clean Rooms sind Beispiele für private Data Clean Rooms, die auf der Snowflake-Plattform aufgebaut sind. Da diese Daten-Clean-Rooms Cloud-unabhängig sind, können sie mit jeder Cloud-Umgebung, die eine Werbemarke nutzt, verbunden werden und funktionieren.

Datenreinräume und Kundendatenplattformen arbeiten zusammen

Es ist möglich, dass ein Unternehmen seine CDP mit einem Daten-Clean-Room verbindet, damit seine First-Party-Daten anonymisiert und zusammen mit den Daten Dritter analysiert werden können. Je nach Art des Daten-Clean-Rooms können Marketingexperten Segmente und Zielgruppen erstellen, die an die CDP der Organisation weitergegeben werden, wo sie zur Aktivierung an verbundene Marketingplattformen gesendet werden können.

Die Erweiterung der First-Party-Data-Strategie mit Data Clean Rooms ist erst möglich, wenn du deine individuellen Kundendaten vereinheitlicht und harmonisiert hast. Dafür musst du eine CDP erwerben.

Ansätze für die Akquisition von Kundendatenplattformen

Die Wahl eines CDP-Ansatzes für ist eine wichtige Entscheidung, denn CDP-Implementierungen können sowohl zeitlich als auch finanziell sehr kostspielig sein. Wenn sich dein Unternehmen bereits für Salesforce Data Cloud entschieden hat, bist du bereit für Kapitel 2.

Wenn dein Unternehmen jedoch noch dabei ist, CDP-Produkte zu evaluieren, musst du dich wahrscheinlich zwischen einer kompatiblen CDP und einer CDP-Suite entscheiden. Wenn das der Fall ist, findest du in diesem Abschnitt einige allgemeine Richtlinien und hilfreiche Vorschläge für die Auswahl des richtigen CDP-Ansatzes.

Bauen, kaufen oder komponieren?

Es gibt drei Hauptansätze, um eine CDP zu erwerben. Einerseits kann eine CDP von Grund auf neu erstellt werden, was in der Regel mit einem erheblichen Zeit- und Kostenaufwand verbunden ist. Am anderen Ende des Spektrums ist der Kauf einer CDP-Suite meist der schnellste Weg, um eine CDP in Betrieb zu nehmen. In der Mitte des Spektrums liegt die dritte Option: der Aufbau einer zusammensetzbaren CDP-Lösung aus Lego-ähnlichen Technologiebausteinen.

Bei der Bewertung der Ansätze zur Anschaffung einer CDP wird wahrscheinlich eine Reihe von Faktoren berücksichtigt, und jede Organisation hat einen eigenen Prozess, um diese Art von Entscheidungen zu treffen. Dennoch gibt es ein paar allgemeine Richtlinien für die Auswahl der richtigen CDP, die für die meisten Organisationen gelten.

Den Fokus eingrenzen

Es ist möglich, mindestens eine, vielleicht sogar mehrere der CDP-Anschaffungsarten schnell auszuschließen, indem du dich an dem in Abbildung 1-6 dargestellten Flussdiagramm zur Entscheidungsfindung orientierst. Du kannst damit beginnen, dich zu fragen, ob dein Unternehmen über die Ressourcen mit der entsprechenden Erfahrung und Kompetenz verfügt, um Anwendungen auf Unternehmensebene von Grund auf zu entwickeln.

Abbildung 1-6. Entscheiden, ob man eine CDP bauen, kaufen oder zusammenstellen soll

Eine CDP von Grund auf zu erstellen, kostet viel Zeit und Geld und ist daher nicht gerade kostensparend. Es gibt nur wenige Gründe, warum du eine CDP von Grund auf neu erstellen solltest; es ist wirklich ein intensiver Prozess. Ein Grund, es in Betracht zu ziehen, könnte sein, dass du eine einzigartige CDP-Anwendung brauchst, die dir einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Kompositionsfähige Kundendatenplattformen versus eine Kundendatenplattform-Suite

Es ist viel wahrscheinlicher, dass dein Unternehmen eine CDP entweder kauft oder selbst zusammenstellt. Um den Composable-Ansatz realistisch in Betracht zu ziehen, muss dein Unternehmen über Ressourcen mit ausreichenden technischen Fähigkeiten verfügen, um die CDP nach der Implementierung zu warten. Je mehr einzelne CDP-Komponenten deine Organisation verwendet, um die CDP-Lösung aufzubauen, desto mehr unterschiedliche Fähigkeiten werden benötigt.

Jede Organisation wird wahrscheinlich ihre eigenen Anforderungen an ihre CDP haben, aber es gibt fünf gemeinsame Komponenten der meisten CDPs. In Abbildung 1-7 sind die gemeinsamen Komponenten des CDP-Systems dargestellt. Es ist aber auch wichtig zu berücksichtigen, wo deine Datenquellen liegen und ob die Daten dein sicheres System verlassen müssen, um die CDP-Anforderungen zu erfüllen.

Abbildung 1-7. Gemeinsame CDP-Komponenten

Dein Entwicklungsteam muss außerdem über das nötige CDP-Fachwissen verfügen, um zu wissen, welche Komponenten auszuwählen sind und wie man eine kompatible CDP aufbaut. Andernfalls solltest du den Kauf einer CDP-Lösung in Betracht ziehen.

Für viele Unternehmen ist die Situation in der Regel nicht so eindeutig, dass sie schnell wissen, ob der bevorzugte Beschaffungsweg der Bau oder der Kauf ist. Meistens muss eine detailliertere Analyse durchgeführt werden, um festzustellen, ob und inwieweit die bestehenden Systeme und Plattformen genutzt werden können, um die CDP-Anforderungen der Organisation zu erfüllen. Im Flussdiagramm(Abbildung 1-6) lautet die zentrale Frage: "Sind nur wenige Änderungen am bestehenden System erforderlich, um die CDP-Anforderungen zu erfüllen?" Wenn das derzeitige System die meisten CDP-Anforderungen erfüllt und es sich nicht um eine maßgeschneiderte Lösung handelt, kann es sich lohnen, einen Composable-Ansatz zu prüfen.

Andere Kosten- und Leistungsüberlegungen

Neben der Bewertung von Anforderungslücken solltest du auch Kosten, Effizienz, Wartbarkeit und Skalierbarkeit in Betracht ziehen. Die verschiedenen Komponenten, die für eine kompatible CDP-Lösung benötigt werden, sind vielleicht günstiger als der Kauf einer kompletten CDP-Suite, aber die Kosten könnten am Ende zu hoch sein, wenn zu viele Komponenten hinzugefügt werden müssen, die Integration in das aktuelle System kostspielig ist oder die Gemeinkosten erheblich steigen. Die Gemeinkosten steigen, weil mehr Kompetenzen erforderlich sind, wenn du mehrere neue Komponenten hinzufügst, und weil mehr Wartungsarbeiten erforderlich sind, wenn mehr Verbindungen bestehen. Außerdem gibt es mehr Anbieter, die du verwalten und mit denen du interagieren musst. Die Skalierbarkeit ist bei zusammensetzbaren CDPs eine größere Herausforderung, da alle Komponenten sowohl einzeln als auch zusammen skalierbar sein müssen.

Wenn du eine CDP-Lösung kaufst, musst du immer für die Lizenzierung bezahlen. Der Kauf einer CDP-Lösung führt jedoch oft zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten und einer schnelleren Wertschöpfung. Es werden weniger spezielle Fähigkeiten benötigt, weil eine CDP-Suite häufig vorgefertigte Optionen mit wenig oder gar keinem Code enthält und weil die Wartung des Plattformsystems vom Anbieter übernommen wird. Der Kauf eines CDP-Systems birgt in der Regel ein viel geringeres Risiko als der Bau oder die Erstellung eines solchen Systems, da der Anbieter die Fähigkeiten einer fertigen und einsatzbereiten Plattform demonstrieren kann. Wenn du eine CDP-Suite kaufst, bist du allerdings darauf angewiesen, dass der Anbieter die Prioritäten für neue Funktionen und Wartungsanforderungen setzt. Abbildung 1-8 fasst einige der wichtigsten Unterschiede zwischen den Ansätzen zusammen.

Abbildung 1-8. CDP-Erfassungsansätze

Der Kauf einer CDP-Lösung ist oft ein guter Ansatz, aber das bedeutet, dass du dich auf den Anbieter verlassen musst, der dir das gesamte Fachwissen und den Support zur Verfügung stellt. Ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung, bei welchem Anbieter du eine CDP-Lösung kaufen möchtest, ist daher die Frage, wie wahrscheinlich es ist, dass der Anbieter auch in Zukunft in seine CDP-Plattform investieren wird.

Da dies ein Praxisbuch über Salesforce Data Cloud ist, gehen wir davon aus, dass sich dein Unternehmen bereits für die Implementierung von Salesforce Data Cloud entschieden hat oder Data Cloud ernsthaft als CDP-Lösung in Betracht zieht. Daher werden wir im Folgenden nur in Salesforce Data Cloud als CDP-Lösung eintauchen.

Zusammenfassung

In diesem Kapitel haben wir herausgefunden, warum es jetzt an der Zeit ist, eine CDP zu implementieren, um das Problem der Kundendaten zu lösen. Von den drei CDP-Akquisitionsansätzen wird oft der "Kauf"-Ansatz gewählt, um die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.

Eine der bekanntesten CDPs, die es zu kaufen gibt, ist Salesforce Data Cloud, um die es in diesem Buch geht. In diesem Kapitel haben wir die Entwicklung von Salesforce Data Cloud kennengelernt, und im nächsten Kapitel werden wir uns mit den Grundlagen der Salesforce Data Cloud-Plattform beschäftigen.