Was ist die Orchestrierung von Kundendaten?

Customer data orchestration is the process of combining, coordinating, verifying, and connecting data collected from various sources and channels along the customer journey. It includes storing this data in a system that makes it accessible. Some customer data orchestration tools can analyze the data for insights, and even act on those insights in real-time.

Kund:in Datenorchestrierung ist der Prozess des Kombinierens, Koordinierens, Verifizierens und Verbindens von Daten, die aus verschiedenen Quellen und Kanälen gesammelt wurden. Dazu gehört, dass diese Daten in einem System gespeichert werden, das sie zugänglich macht. Einige Tools zur Orchestrierung von Kundendaten können die Daten analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, und sogar in Echtzeit auf diese Erkenntnisse reagieren.

Bei der Datenorchestrierung von Kund:in geht es alles um Harmonie. Wenn Kunden über verschiedene Kanäle, Anzeigen oder Kampagnen mit Marken interagieren, erstellen sie ständig Datenpunkte – wie Musiknoten in verschiedenen Tonhöhen. Etwas muss diese unterschiedlichen Noten synthetisieren, und hier kommt das Datenorchestrierungssystem einer Marke ins Spiel. Durch die Orchestrierung einer Symphonie von Quellen entsteht eine harmonische Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinen Interessenten und Kunden.

Wie funktioniert die Orchestrierung von Kundendaten? Um effektiv zu sein, müssen Datenorchestrierungssysteme Daten von mehreren Standorten erfassen, kombinieren und organisieren und entweder selbst analysieren oder mit Datenanalysetools verbinden. Und das alles muss in Echtzeit geschehen. Wie bei einem gut durchgeführten Konzert sollte das Ergebnis ein gut gemachter, moderner Datenstapel sein, der für verschiedene andere Tools und Unternehmens zugänglich ist. Wenn die Orchestrierung Ihrer Kundendaten funktioniert, ist das Musik in den Ohren Ihrer Marke.

Kund:in Data Orchestration ist ein relativ neuer Begriff. Mit der Zunahme des digitalen Engagements innerhalb und außerhalb von Unternehmen wuchs auch die Notwendigkeit, isolierte und unterschiedliche Datensysteme miteinander zu verbinden. Ohne ins Detail zu gehen: Die manuellen Praktiken, die Ingenieure zu diesem Zweck entwickelt hatten, waren sowohl zeitaufwändig als auch nicht ganz effektiv. Daher entwickelten Ingenieure Tools, um diese Arbeit zu automatisieren und die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effektivität der Datenverbindung zu erhöhen.

Datensilos können in Unternehmen aus allen möglichen Gründen auftreten. Jedes Tool, das Sie verwenden – von einem Content-Management-System über ein CRM bis hin zu einem internen Portal – ist ein potenzielles Silo. Wenn es um Marketing geht, können Silos zwischen internen und externen Teams, internen und externen Systemen bestehen. Und dann ist da noch die Frage der Kanäle. Sie möchten, dass Ihre Website-Daten mit Ihren E-Mails verzahnt sind, ganz zu schweigen von In-Store-, Ereignis- und sozialen Daten.

Datenorchestrierungsplattformen reißen Mauern ein und verbinden Silos, wodurch ein weniger fragmentierter und leicht zugänglicher Datenstrom entsteht. Neben dem Wachstum der Cloud-Technologie haben Ingenieure Cloud-gesteuerte Datenorchestrierungsansätze entwickelt, um die Cloud-Infrastruktur zu optimieren.

Datenorchestrierungsplattformen, wie z. B. ein Kundendaten Plattform (CDP), verringern auch die Notwendigkeit für Ingenieure und Datenwissenschaftler, die Datenerfassung und -transformation manuell zu verwalten. Das bedeutet keine manuellen Batch-Datenprozesse mehr über Nacht, die dazu neigen, den Workflow zu verstopfen und einen launischen morgendlichen Anruf bei der IT-Abteilung zu veranlassen.

When it comes to marketing, silos can exist between internal and external teams, internal and external systems. There is also the issue of channels. You want your website data to mesh with your email data, not to mention in-store, events, and social data.

Data orchestration platforms tear down walls and connect silos, creating less-fragmented and easy-to-access data pipelines. Alongside the growth of cloud technology, engineers have developed cloud-based data orchestration approaches to optimize cloud infrastructure.

Data orchestration platforms, such as a customer data platform (CDP), also lessen the need for engineers and data scientists to manually manage data collection and transformation. That means no more overnight, manual batch data processes that tend to clog the workflow, create bottlenecks, and prompt a cranky morning call to IT.

Mit der richtigen Plattform für die Datenorchestrierung kann die Reihenfolge der Erstellung eines Datenorchestrierungs-Workflows in fünf einfache Schritte unterteilt werden.

1. Verbinden: Verbinden Sie so viele Datenquellen wie möglich mit Ihrer Plattform für die Datenorchestrierung, wahrscheinlich einer CDP. Zu diesen Quellen können Daten aus Interaktionen gehören, die im Geschäft, auf einer Website, mit Kundenservice, auf Werbeplattformen, über Treueprogramme, auf mobil Apps, Wearables oder einem beliebigen IoT-Gerät stattfinden. Daten müssen seriös und richtig strukturiert und aufbereitet sein, bevor sie durch ein System wandern. Dazu gehören die Überprüfung auf Integrität und Korrektheit, die Anbringung geeigneter Etiketten und Bezeichnungen oder die Anreicherung neuer Daten von Drittanbietern mit vorhandenen Datenbank.
2. Konsolidieren: Konsolidieren Sie kanal- und geräteübergreifende Daten in einer Echtzeitansicht eines Kunden. CDPs können beispielsweise künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Daten zu identifizieren relevant und zu verbinden.
3. Bereinigen: Entfernen Sie alte Leads, bereinigen Sie doppelte oder beschädigte Datensätze und aktualisieren Sie veraltete Informationen.
4. Erstellen: Eine CDP aggregiert alles Daten, einschließlich Daten von Drittanbietern, die sich auf dieselbe Person beziehen, um eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden zu erstellen, die einen tieferen Einblick in den Kunden ermöglicht.
5. Kund:in Analyse: Hier kann eine großartige CDP wirklich glänzen - Trends erkennen und Erkenntnisse gewinnen. CDPs können Daten aus sozialen Medien, dem Internet und anderen Quellen verarbeiten, um festzustellen, welche Produkte spezifische Kundensegmente ansprechen.

Kund:innen haben uns so entwickelt, dass sie die Omnichannel Erlebnis/Erfahrung annehmen. Ihre Einkaufsreisen könnten sie dazu veranlassen, sich mit der sozialen Medienpräsenz einer Marke zu beschäftigen, die sie zur Website der Marke und schließlich zu einem physischen Geschäft führt. Kund:innen können sich auch für einen Newsletter anmelden, mögliche Einkäufe in einen Online-Warenkorb verschieben und mit einem Agenten am Telefon sprechen.

Diese Touchpoints generieren Daten. Wenn Marken diese Daten zusammenführen können, erhalten sie einen tiefen Einblick in die Wünsche und Bedürfnisse eines Kunden, den sie dann nutzen können, um die zukünftige Reise des Kunden voranzutreiben. Eine gute Plattform für Orchestrierung verwandelt anonyme Benutzer in bekannte Benutzer.

Sobald Marken die Nutzer kennen, können sie damit beginnen, bei jedem Schritt der Reise Relevanz zu bieten. Laut McKinsey's Next in Personalization 2021 Report können Unternehmen, die sich in Personalisierung auszeichnen, damit rechnen, 40 % mehr Umsatz zu generieren als Unternehmen, die durchschnittliche Kundenerlebnisse bieten. Wenn Interessenten und Kunden in jedem Erlebnis/Erfahrung Wert und Relevanz erhalten, möchten sie Marken ihr Unternehmen geben.

When prospects and customers receive value and relevance in each experience, they want to give brands their business.

Ein System zum Kombinieren und Kanalisieren von Daten ist die beste Option für Unternehmen mit mehreren Datensystemen. Im Laufe der Jahre können Unternehmen ein sich ständig weiterentwickelndes Toolset anhäufen, manchmal mit unterschiedlichen Protokollen und Computersprachen.

Daten Technologie alle drei bis acht Jahre größere Änderungen erfahren, laut Alluxio. Das bedeutet, dass ein 21 Jahre altes Unternehmen seit seiner Gründung bis zu sieben verschiedene Datenverwaltung Systeme durchlaufen hat, wobei die Daten über alle von ihnen verstreut sind.

Durch das Verknüpfen und Aktivieren von Daten erhöhen CDPs den Einblick. Kohärente und vernetzte Daten unterstützen sinnvolle Interaktionen sowohl innerhalb des Unternehmens als auch mit den Interessenten und Kunden des Unternehmens. Die richtige CDP schafft eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden, erhöht die Konversion und reduziert sogar die Ausgaben für Werbung im Laufe der Zeit. Das richtige Datenorchestrierungstool, wie z. B. eine robuste CDP, erleichtert auch die Data Governance und Compliance erheblich.

Wie David Raab, Leiter des CDP-Instituts, betont, werden jedoch nicht alle CDPs gleich erstellt. Sie unterscheiden sich in den Arten von Daten, die sie aufnehmen, in der Art und Weise, wie sie Kundenidentifikationen vereinheitlichen, in der Unterstützung, die sie für Echtzeit-Updates und -Abfragen bieten, sowie in Funktionen wie maschinelles Lernen, Segmentierung, Nachrichtenauswahl und Kampagnenmanagement.

Sitecore bietet eine Advanced Kundendaten Plattform (CDP), die die Datenverwaltung Kernfunktionen einer CDP mit intelligenter Entscheidungsfindung kombiniert – die Kombination von Daten, Regeln und prädiktiv Analysen/Analytik, um intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, was mit Kunden besprochen werden soll und worüber Kanal.

Sitecore CDP kann Umsatz, Loyalität und Kundenbindung mit einer ganzheitlichen Sicht auf den Kunden steigern, die Echtzeit- und historische Daten aus Online- und Offline-Kanälen konsolidiert. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sitecore Sie bei der Kundendaten Orchestrierung unterstützen kann, kontaktieren Sie uns hier.