So nutzt du deine Kundendatenplattform für Marketing

Data-Warehouse-Synchronisierung ist, wenn eine Kundendatenplattform Ereignis- und Profildaten im Batch an Third-Party-Daten-Data-Warehouse-Ziele oder an einen S3-Bucket in einer festgelegten Frequenz überträgt.

Da du dadurch vermeiden kannst, kostspielige und komplexe benutzerdefinierte Integrationen einzurichten, sparst du mit der Synchronisierung des Data Warehouse Geld und Zeit, machst deine Daten in deinem gesamten Unternehmen konsistenter und erhältst mehr Kontrolle über die Kund*innendaten, die deine Kundendatenplattform nachgelagert weitergibt.

Nicht jedes Unternehmen, das eine Kundendatenplattform benötigt, braucht auch die Synchronisierung mit einem Data Warehouse, räumt Morelli ein. Wenn jedoch eine Kundendatenplattform dies als Option anbietet, ist das ein Hinweis auf eine Philosophie, die „ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal in der Welt der Kundendatenplattformen“ ist: „Lege deine Daten dort ab, wo du sie brauchst. Wir werden sie speichern, wir werden sie normalisiert halten, wir werden sie sicher halten. Wenn du sie aber woanders haben willst, werden wir sie nicht horten.“

Neben anonymem Backfill und Datentransformation sagt Flavia D’Urso, leitende Product Designerin bei Klaviyo, dass das Synchronisieren mit dem Data Warehouse einen „großen Mehrwert“ der Nutzung einer Kundendatenplattform darstellt: „die Möglichkeit, deine Daten zu bereinigen und Regeln dafür festzulegen und dann dafür zu sorgen, dass es genau das tut, was du willst.“

• Profildaten aus deiner Kundendatenplattform an ein Data Warehouse senden. Kombiniere Daten aus der Kundendatenplattform mit Daten aus anderen Plattformen, um in deinem Data Warehouse eine 360-Grad-Sicht auf Kund*innen zu erstellen. So stellst du Datenkonsistenz für präzise Analysen und bessere Kund*innenerlebnisse in deinem gesamten Unternehmen sicher.
• Orchestriere die Datenvisualisierung mit Konnektoren zu Business-Intelligence-Tools. Erstelle Berichte über Daten aus der Kundendatenplattform und visualisiere sie an einem zentralen Ort für mehrere Datenquellen – ohne dich anmelden zu müssen.
• Daten für die Notfallwiederherstellung speichern. Bewahre ein Backup aller Daten in einem externen Data Warehouse auf, für den Fall eines Notfalls oder einer Akquise.

Webhook bezieht sich auf den Echtzeit-Datenexport von Ereignisdaten einer Kundendatenplattform per Webhook, einschließlich wichtiger Webhook-Themen wie Änderungen bei Kanal-Abonnements.

Die Verwendung von Webhook synchronisiert deine Daten in deinem Marketing-Technologie-Stack, verkürzt die Time-to-Value und Marketing-Automatisierung und gibt dir mehr Sicherheit und Vertrauen in deine Daten.

• Synchronisiere, wenn sich Kund*innen von E-Mails abmelden, mit anderen Systemen. Sende Daten zur Abmeldung an Systeme für Kundenengagement, um sicherzustellen, dass Kund*innen, die sich abgemeldet haben, keine Nachrichten erhalten.
• Kundenengagement-Daten des Kanals mit Analyse-Tools synchronisieren. Sende Kundenengagement-Daten wie Öffnungen und Klicks an Systeme für Erkenntnisse, um die Kund*innenanalyse zu verbessern.

Audience-Performance-Reporting ist ein Analysen-Tool für Kundendatenplattformen, mit dem du die Performance verschiedener Zielgruppensegmente vergleichen kannst.

Indem du nicht mehr Daten in Tabellen exportieren oder ein separates E-Commerce-Analysetool verwenden musst, sparst du mit dem Reporting zur Zielgruppen-Performance Zeit, verbesserst die Analyse und erhältst ein besseres Verständnis deiner Zielgruppen.

• Vergleiche die Kanal-Performance nach Segment. Identifiziere die Segmente mit der höchsten Conversion bei Textnachrichten im Vergleich zu E-Mail, indem du segmentbezogene Conversion-Metriken über jeden Kanal hinweg vergleichst.
• Isoliere den Kund*innentyp, der für negative Trends verantwortlich ist. Vergleiche Metriken wie den durchschnittlichen Bestellwert (durchschnittlicher Bestellwert) in den Top-Segmenten, um die Segmente mit dem niedrigsten durchschnittlichen Bestellwert zu identifizieren, und entscheide, welche Bereiche du testen, optimieren oder per Upselling ausbauen solltest.

Die Funnel-Analyse ist ein anpassbares Kundendatenplattform-Dashboard zur Analyse der Customer Journey.

Indem Funnel-Analysen potenzielle Optimierungsmöglichkeiten schneller aufdecken, verkürzen sie die Zeit bis zur Wertschöpfung, verbessern Personalisierungsinitiativen, verringern Absprünge und steigern Conversion-Rates.

Die Funnel-Analyse von Advanced Klaviyo Data Platform gehört zu Morellis Lieblingsfunktionen. „Noch nie zuvor konnte ich alle Touchpoints meiner Kund*innen und meine Abbruchrate verstehen – und wie sie sich von Punkt zu Punkt verändert“, erklären sie.

• Verbessere das Messaging in deiner Welcome-Serie , indem du Bereiche identifizierst, in denen es von der Welcome-Serie zum Kauf-Funnel zu Abbrüchen kommt. Passe Messaging oder E-Mail-Design so an, dass Rabatte und/oder Produktempfehlungen enthalten sind, je nachdem, ob Kund*innen nach einem Schritt in deiner Welcome-Serie zum Kauf-Funnel abspringen (z. B. E-Mail erhalten, auf eine E-Mail klicken, auf der Website aktiv sein, einen Artikel in den Warenkorb legen, eine Bestellung aufgeben).
• Teste Kanäle, indem du zu Mobilgeräten wechselst. Optimiere deine kanalübergreifende Marketingstrategie, indem du einen anderen Kanal wie Mobile Push oder WhatsApp testest, wenn das Senden einer E-Mail zu einem Einbruch im Funnel führt.

Der benutzerdefinierte Lifetime Value (LTV) ist eine Kundendatenplattform-Funktion, mit der du deinen prognostizierten LTV anpassen kannst, der den Wert einer Person für dein Unternehmen über die gesamte Dauer als Kund*in darstellt.

Die LTV-Anpassung führt zu Verbesserungen bei Segmentierung und Personalisierung sowie zu genaueren Prognosen rund um LTV.

• Erstelle ein Segment mit den prognostizierten Top-Kund*innen für Black Friday und Cyber Monday. Viele Kund*innen kaufen nur während Black Friday und Cyber Monday ein. Passe den LTV gezielt für die kommenden 90 Tage (Zeitraum von Black Friday und Cyber Monday) an, um speziell während Black Friday und Cyber Monday deine besten Kund*innen vorherzusagen, statt deine besten Kund*innen für das gesamte Jahr.
• Betreibe Cross-Selling und Upselling für Kund*innen, die wahrscheinlich bald kaufen. Sende Kund*innen, die 2+ Artikel gekauft haben und wahrscheinlich bald kaufen, einen Rabatt – und nutze dafür Produkte, die sie angesehen haben oder die ihre bisherigen Käufe ergänzen.

Die RFM-Analyse bzw. die Analyse von Recency, Frequency und Monetary bezeichnet die Gruppierung von Kund*innen auf Grundlage ihres Kaufverhaltens – genauer gesagt danach, wie kürzlich sie einen Kauf getätigt haben, wie häufig sie einkaufen und wie viel sie ausgeben.

Vor allem, wenn eine Kundendatenplattform eine RFM-Analyse sofort einsatzbereit integriert und sie nahtlos mit digitalen Marketingkanälen verknüpft, spart dir die RFM-Analyse Zeit, verbessert die Segmentierung und Personalisierung und reduziert die Gesamtbetriebskosten, indem sie die Notwendigkeit eines separaten RFM-Tools beseitigt.

Die RFM-Funktion von Advanced Klaviyo Data Platform „ist wirklich spannend, weil wir im Grunde deine Daten auf Basis der Kaufaktivität einer Person modellieren und dann ein Profil erstellen – je nachdem, ob sie Kund*innen-Champion, inaktiv oder gefährdet ist“, sagt Kobayashi.

Klar, du könntest manuell ein Segment mit „gefährdeten“ Kund*innen erstellen. „Aber normalerweise bedeutet das, dass du einfach nur rätst, welche Bedingungen das deiner Meinung nach sein könnten“, merkt Kobayashi an. „Du rätst, dass ‚gefährdet‘ zum Beispiel bedeutet, dass jemand seit 90 Tagen nichts gekauft hat. Und das könnte eine kurzsichtige Definition sein.“

Im Gegensatz dazu, erklärt Kobayashi, „verwendest du mit RFM ein intelligentes Modell, um die Definition vorzugeben“. „Das Vorhersagemodell sieht sich tatsächlich die Daten an und bestimmt, welche spezifischen Schwellenwerte eine*n gefährdete*n Kund*in im Vergleich zu einer*m Champion-Kund*in ausmachen.“

„Das nimmt die Subjektivität heraus“, fügt Kobayashi hinzu, „und ebenso die Notwendigkeit, jede einzelne Bedingung zu definieren, um daraus abzuleiten, ob jemand gefährdet ist.“

• Erstelle „Benötigt Aufmerksamkeit“- und „Gefährdet“-Segmente in Sekundenschnelle und sende ihnen jeweils einen zielgerichteten Rückgewinnung Flow. Um die Kundenbindung zu maximieren, biete Kund*innen mit Abwanderungsrisiko einen Rabatt an und personalisiere deine Nachrichten für ehemals besonders wertvolle Kund*innen, die seit einiger Zeit nichts mehr gekauft haben.
• Möglichkeiten identifizieren, um das Abwanderungsrisiko zu senken. Analysiere die Auswirkungen der Marketingaktivitäten der letzten Saison auf das Kaufverhalten und die Kundenbindung, um zu verstehen, worauf unterschiedliche Zielgruppen reagieren, und erhöhe dann die Ausgaben in diesen Bereichen.
• Champion-Segmente an Facebook Ads und Google Ads senden. Basierend auf den Segmenten mit der besten Performance erneut ansprechen oder eine Lookalike-Zielgruppe erstellen.

Beim Backfill von Aktivitäten anonymer Besucher*innen verfolgt eine Kundendatenplattform anonymes Surfverhalten auf der Website, speichert es lokal im Browser und gleicht es dann mit bekannten Daten aus Kund*innenprofilen ab, sobald die*der Besucher*in eine Aktion ausführt, die sie*ihn identifiziert (z. B. ein Formular ausfüllt, auf eine E-Mail klickt, eine Bestellung aufgibt usw.).

Mit Anonymous Visitor Activity Backfill kannst du Kundenprofile mit historischen Daten anreichern und einen fundierteren Überblick über das Kundenengagement deiner Kund*innen mit deiner Marke gewinnen, was zu besserer Segmentierung und Personalisierung im großen Maßstab führt.

• Sprich Schaufensterbummler*innen gezielt an. Erstelle ein Segment von Personen, deren Profile gestern erstellt wurden und die zuvor 10+ Produkte angesehen haben.
• Optimiere Produktempfehlungen, um Erstkund*innen erneut zu konvertieren. Sende Produktempfehlungen an eine*n Kund*in, die*der sich 5 verschiedene Artikel angesehen hat, bevor sie*er einen davon in den Warenkorb gelegt und gekauft hat, oder biete ihr*ihm einen Rabatt für eine stark zielgerichtete Cross-Selling-Marketingkampagne an.

Eine Kundendatenplattform sollte mehr können, als nur Profile zu vereinheitlichen und Zielgruppen zu segmentieren. Sie sollte außerdem umsetzbare Erkenntnisse liefern und dir gleichzeitig die Flexibilität geben, deine Daten zu transformieren und zu erweitern.

Bei den meisten Kundendatenplattformen gehen zusätzliche Funktionen jedoch auf Kosten der Komplexität. „Sie sind wirklich schwer zu bedienen, was nicht nur bedeutet, dass es viel Zeit kostet, Dinge zu erledigen, sondern auch, dass es extrem komplex ist, Änderungen vorzunehmen, und dass es sehr viele zusätzliche Ressourcen oder zusätzliches Lernen erfordert“, warnt Fang.

Selbst wenn das Marketing die Kundendatenplattform besitzt, sind Teams oft auf technische Ressourcen angewiesen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Eine wirklich marketerfreundliche Kundendatenplattform sollte erweiterte Funktionen ohne Engpässe bieten.

Mit der Klaviyo Data Platform erhalten Marketer*innen mehr als nur Datenvereinheitlichung. Sie erhalten ein System, das sowohl auf Leistungsfähigkeit als auch auf Einfachheit ausgelegt ist. „Es ist nicht so, dass du einiges davon nicht auch mit anderen CDPs machen könntest, aber oft ist es ein deutlich umständlicherer Prozess, und du musst diese Daten trotzdem nachgelagert an dein Marketing-Tool weiterleiten“, erklärt Fang.

Indem Klaviyo Datenerfassung, Datenspeicherung, Datentransformation, Marketingaktivierung und -orchestrierung sowie die Analyse von Kund*innen-Erkenntnissen in eine vertikal integrierte Plattform bringt, stellt Klaviyo sicher, dass Daten sofort für Segmentierung, Automatisierung, Echtzeit-Reporting und mehr nutzbar sind.

Wie Kobayashi es ausdrückt: „Unsere Plattform verwaltet automatisch die Komplexität, wie diese Daten aufbereitet werden müssen, um Marketer*innen zu unterstützen.“

Mit Klaviyo kannst du deine Daten noch umfassender einsetzen. Demo anfordern