So finden Sie die passende Kundendatenplattform (CDP)

Eine Customer Data Platform sammelt Daten aus unterschiedlichen Quellen, führt sie zu Kundenprofilen zusammen und macht sie für Analyse, Segmentierung und Aktivierung verfügbar.

Typische Datenquellen sind unter anderem: 

• CRM-Systeme 

• Web- und App-Tracking 

• E-Commerce-Plattformen 

• Marketing-Automation-Systeme 

• Kundenservice- und Contact-Center-Lösungen 

• ERP- und Transaktionssysteme 

• stationäre Touchpoints wie Point of Sale oder Filialen 

• Data Warehouse und Business-Intelligence-Systeme 

• Newsletter- und Kampagnenplattformen 

  
  

Dabei arbeitet eine CDP immer nur so zuverlässig, wie es die zugrunde liegenden Daten, Identifikatoren, Zusammenführungsregeln und Einwilligungen erlauben. Das zeigt, wie wichtig eine klare Datenstrategie als Startpunkt für die Auswahl und Einführung einer CDP ist. 

Eine CDP ist insbesondere für Unternehmen relevant, die: 

• viele digitale und analoge Kundenkontaktpunkte betreiben (bspw. Web, App, CRM, POS, etc.), 

• eine wachsende und komplexe Datenlandschaft haben, 

• lange Sales-Zyklen oder erklärungsbedürftige Produkte anbieten, 

• Kund:innen entlang vieler Touchpoints begleiten, 

• Personalisierung und datengetriebenes Wachstum ausbauen möchten. 

  
  

Dabei spielt die Unternehmensgröße allein nicht die entscheidende Rolle. Ob Mittelständler oder Enterprise-Unternehmen – ausschlaggebend sind vor allem die Anzahl und Komplexität der Kundeninteraktionen, die Anforderungen an Personalisierung und die Fähigkeit, Daten abteilungsübergreifend nutzbar zu machen. 

Für die Einordnung in diesem Artikel lassen sich die wichtigsten Aufgaben einer CDP in drei zentrale Bereiche unterteilen:  

1. Daten: Vereinheitlichung fragmentierter Kundendaten, Single Customer View, Integration verschiedener Datenquellen 

2. Analyse und Entscheidungen: Segmentierung, Analytics, Next Best Offer und die Ableitung relevanter Zielgruppen 

3. Aktivierung: Audience Building, Personalisierung, Kampagnenaktivierung und Ausspielung über verschiedene Kanäle  

   
   

Was hierbei deutlich wird: Die Verantwortlichkeiten dieser Bereiche erstrecken sich in der Regel über mehrere Teams. Die Auswahl sollte deshalb nicht isoliert durch einen einzelnen Fachbereich erfolgen. Marketing, Vertrieb, Customer Service, IT, Data Teams und Legal können unterschiedliche Anforderungen an eine CDP haben.Über den Erfolg eines CDP-Projekts entscheidet daher nicht allein die Technologie, sondern vor allem ein gemeinsames Verständnis davon, welche Prozesse verbessert und welche Ziele erreicht werden sollen. 

Viele CDP-Projekte starten mit Technologiefragen: Welche Plattform kann besonders viele Datenquellen integrieren? Welche Lösung bietet die neuesten KI-Funktionen? Welche Anbieter sind im Markt bekannt?  

Sinnvoller ist jedoch ein anderer Ausgangspunkt: Welches konkrete Geschäftsproblem soll die CDP für uns spezifisch lösen? Dabei lohnt es sich, Use Case-basiert vorzugehen und diese gezielt festzuhalten. Welche Use Cases relevant sind, hängt vom jeweiligen Unternehmen und seiner Organisationsstruktur ab.  

Mögliche Use Cases sind beispielsweise: 

• Aufbau einer Zielgruppe für eine personalisierte Kampagne 

• Personalisierung von Website- oder App-Inhalten 

• Next Best Offer für definierte Kundensegmente 

• Aktivierung von Zielgruppen in E-Mail-, CRM- oder Advertising-Kanälen 

• Zusammenführung von Online- und Offline-Interaktionen 

• bessere Übergabe relevanter Informationen zwischen Marketing, Vertrieb und Service 

• Segmentierung von Leads entlang eines langen Sales-Zyklus 

  
  

Aus der Projektpraxis: Einer der häufigsten Fehler bei der Auswahl einer CDP passiert genau an dieser Stelle. Unternehmen setzen auf die CDP als Lösung, bevor sie das eigentliche Problem sauber beschrieben und eine klare Datenstrategie entwickelt haben. Ohne priorisierte Use Cases droht ein Tool-first-Ansatz. Unternehmen investieren dann möglicherweise in eine Plattform, ohne zu wissen, welche Daten, Prozesse und Verantwortlichkeiten für einen konkreten Mehrwert erforderlich sind. 

Eine CDP kann fragmentierte Daten zusammenführen. Sie kann fehlende, veraltete oder widersprüchliche Informationen jedoch nicht automatisch in hochwertige Kundendaten verwandeln.

Vor der Auswahl sollten Unternehmen deshalb eine Bestandsaufnahme durchführen: 

• Welche Datenquellen sind vorhanden? 

• Welche Daten werden dort gespeichert? 

• Wie aktuell und vollständig sind die Daten? 

• Welche Daten dürfen für welchen Zweck genutzt werden? 

• Wie werden Änderungen und Löschungen verarbeitet? 

• Welche Daten stehen in Echtzeit zur Verfügung und welche nur zeitverzögert? 

• Wer ist für die Qualität der jeweiligen Daten verantwortlich? 

  
  

Besonders relevant sind die Schnittstellen zu  

• CRM, Web- und App-Tracking 

• E-Commerce 

• Marketing Automation 

• Kundenservice.  

  
  

Auch Daten aus stationären Kontaktpunkten können wichtig sein, wenn Unternehmen eine kanalübergreifende Sicht auf die Customer Journey aufbauen möchten. Eine CDP-Auswahl ist deshalb immer auch eine Entscheidung über Datenprozesse. Unternehmen sollten realistisch einschätzen, wie viel Aufwand für Bereinigung, Mapping, Validierung und laufende Qualitätssicherung entsteht. 

Wichtig: Eine Datenstrategie ist kein einmaliges Aufräumprojekt vor dem Go-live. Neue Quellen kommen hinzu, bestehende Systeme verändern sich und Anforderungen an Daten und Einwilligungen entwickeln sich weiter. Planen Sie deshalb von Anfang an Verantwortlichkeiten und Routinen für die laufende Qualitätssicherung ein. 

Bei der Auswahl einer CDP sollten Sie prüfen, wie zuverlässig die Lösung Kundenprofile aus unterschiedlichen Datenquellen zusammenführen kann – ein Prozess, der auch als Identity Resolution bezeichnet wird. 

Ein Beispiel: Eine Person besucht zunächst anonym die Website, registriert sich später für einen Newsletter, nutzt anschließend die App und kauft schließlich im Online-Shop. Eine leistungsfähige CDP kann diese Interaktionen unter definierten Bedingungen einem gemeinsamen Profil zuordnen. 

Bei der Bewertung sollten Unternehmen unter anderem prüfen: 

•  Welche Datenquellen und Kundendaten werden berücksichtigt? 

• Wie transparent und nachvollziehbar ist die Profilzusammenführung? 

• Wie werden unterschiedliche oder unvollständige Daten verarbeitet? 

• Eignet sich die Lösung für unsere relevanten Kunden- und Geschäftsmodelle? 

  
  

Hinweis: Gerade im B2B-Umfeld reicht eine reine Personenbetrachtung häufig nicht aus. Kontakte können zu Unternehmen, Geschäftsbereichen oder Standorten gehören. Das Datenmodell muss diese Beziehungen abbilden können, ohne unnötig komplex zu werden. 

Eine CDP entfaltet ihren Wert über die Integrationen zu Systemen, aus denen sie Daten aufnehmen, verarbeiten und gegebenenfalls zurückgeben kann.  

Daher sollten Unternehmen bei der Auswahl unter anderem folgende Fragen stellen: 

• Welche Standardkonnektoren stehen zur Verfügung? 

• Welche APIs und Exportmöglichkeiten gibt es? 

• Wie werden Batch- und Echtzeitdaten verarbeitet? 

• Lassen sich CRM, Marketing Automation, E-Commerce, Web, App und Advertising anbinden? 

• Wie einfach lassen sich neue Systeme und Kanäle ergänzen? 

• Ist die Plattform flexibel genug, um zukünftige Use Cases und zusätzliche Kanäle zu unterstützen? 

  
  

Ebenso wichtig ist die Frage, ob die CDP nur Zielgruppen an andere Systeme übergibt oder auch die Ausspielung und Koordination von Kundeninteraktionen unterstützt.  Eine offene, API-first und cloud-native Architektur kann dabei entscheidende Vorteile bieten: Sie erleichtert die Integration in die bestehende Systemlandschaft und schafft Flexibilität für neue Systeme, Kanäle und zukünftige Use Cases. 

Ein wichtiges technisches Auswahlkriterium ist die Echtzeitfähigkeit. Unternehmen sollten prüfen, wie schnell eine CDP Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten, Kundenprofile aktualisieren und relevante Zielgruppen für personalisierte Maßnahmen bereitstellen kann. Welche Anforderungen dabei tatsächlich bestehen, hängt vom jeweiligen Use Case ab. Für die einen genügt eine regelmäßige Aktualisierung, für die anderen ist eine möglichst schnelleReaktion entscheidend. 

Darüber hinaus sollte eine CDP mit dem Unternehmen und seinen Anforderungen skalieren. Unternehmen sollten hierbei vor allem auf steigende Datenmengen, Echtzeit-Personalisierung über mehrere Kanäle, neue Datenquellen und zusätzliche Märkte schauen. Flexible Datenmodelle und eine erweiterbare Architektur schaffen die notwendige Grundlage. 

Personalisierung, Segmentierung und Kampagnenaktivierung gehören zu den wesentlichen Einsatzbereichen einer CDP. Gleichzeitig gehen damit höhere Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Governance einher. Deshalb sollten Legal, Datenschutz und die relevanten Fachbereiche frühzeitig in die Use-Case- und Anbieterbewertung einbezogen werden.  

Stellen Sie sich dabei folgende Fragen: 

• Wie wird der Datenschutz in der Lösung umgesetzt? 

• Welche Sicherheits- und Compliance-Funktionen bietet die Plattform? 

• Wie werden Datenqualität und Datenverfügbarkeit sichergestellt? 

• Welche Verantwortlichkeiten und Rollen gibt es für die Nutzung und Pflege der Kundendaten? 

• Wie lassen sich Daten und Prozesse über verschiedene Märkte und Geschäftsbereiche hinweg steuern? 

  
  

Eine zentrale Datenbasis verbessert die Governance nicht automatisch. Dafür braucht es zusätzlich klare Verantwortlichkeiten, abgestimmte Prozesse und ein gemeinsames Verständnis darüber, wie Kundendaten im Unternehmen genutzt werden. 

Eine CDP ist ein umfangreiches Transformationsprojekt, denn ihre Einführung betrifft mehrere Bereiche im Unternehmen: 

• Die IT bindet Datenquellen an und stellt den technischen Betrieb sicher. 

• Marketing und Vertrieb möchten Zielgruppen bilden, Kampagnen personalisieren und relevante Kundensignale nutzen. 

• Der Kundenservice profitiert von einer umfassenderen Sicht auf die Kund:innen. 

  
  

Damit all diese Perspektiven zusammenkommen, sollten die Verantwortlichkeiten frühzeitig geklärt werden: 

• Wer verantwortet die CDP insgesamt?  

• Wer priorisiert neue Use Cases?  

• Und wer koordiniert Entscheidungen zu Datenschutz und Governance? 

  
  

Die Einführung der neuen CDP ist außerdem mit zusätzlichem Abstimmungs- und Anpassungsaufwand verbunden – zum Beispiel, wenn Datenquellen geprüft, Prozesse angepasst oder Teams auf die neue Arbeitsweise vorbereitet werden. Dieser Aufwand sollte von Anfang an eingeplant werden. 

Auch die Plattform selbst sollte zu ihren späteren Nutzer:innen passen. Wenn Fachbereiche für jede kleinere Änderungen auf die IT warten müssen, wird die CDP schnell zu einem Engpass.  

Tipp aus der Praxis: Starten Sie nicht mit dem Anspruch, sofort alle Datenquellen und Kanäle abzubilden. Wählen Sie stattdessen einen konkreten Use Case mit erkennbarem Mehrwert, binden Sie die betroffenen Teams früh ein und nutzen Sie erste Quick Wins, um Akzeptanz für die nächsten Schritte zu schaffen. 

Viele CDP-Anbieter werben aktuell mit KI-gestützter Segmentierung, Prognosen und Empfehlungen. Das klingt schnell nach dem nächsten großen Hebel. Solche Funktionen können interessant sein, sollten bei der Anbieterauswahl jedoch nicht isoliert betrachtet werden. 

Wie bei allen anderen CDP-Funktionen gilt auch hier: Prüfen Sie zunächst, welchen konkreten Use Case Sie mit der jeweiligen Funktion umsetzen möchten und welchen messbaren Beitrag die KI für Ihr Unternehmen leisten kann. 

Die Einführung einer CDP ist aufwendig – und genau das wird in Auswahlprozessen häufig unterschätzt. Schon der Nachbau eines einzelnen realen Use Cases in einem PoC kann viel Zeit beanspruchen.

Der tatsächliche Aufwand hängt dabei stark von der Systemlandschaft, der Datenqualität, der Anzahl der Quellen und Kanäle sowie der Komplexität der Use Cases ab. Pauschale Versprechen einer schnellen Out-of-the-Box-Einführung sollten Unternehmen immer kritisch prüfen. 

Tipp: Fragen Sie beim Anbieter konkret nach, welche Leistungen im Standard enthalten sind, wo individuelle Entwicklung nötig wird und welche internen Ressourcen Sie einplanen müssen. 

Bei der Einführung einer CDP kann ein erfahrener Implementierungspartner einen wichtigen Beitrag leisten. Er unterstützt dabei, Use Cases realistisch zu planen, Datenmodelle und Integrationen zu entwickeln und die Lösung Schritt für Schritt in den laufenden Betrieb zu überführen. Wir begleiten Sie dabei ganzheitlich – von strategischen Fragen rund um Architektur, Governance und Change bis hin zur Implementierung und kontinuierlichen Weiterentwicklung der CDP. 

Genau wie bei anderen größeren Plattformprojekten, bilden auch bei der CDP die Lizenzkosten nur einen Teil der Gesamtkosten ab. Für eine realistische Bewertung sollten Unternehmen immer die Total Cost of Ownership (TCO) über mehrere Jahre betrachten. 

Dazu gehören unter anderem: 

• Lizenz- oder Subscription-Kosten, 

• Abrechnung nach Profilen, Events, Datenvolumen oder Aktivierungen, 

• Kosten zusätzlicher Module und Zielkanäle, 

• Implementierung und Integration, 

• Datenbereinigung und Migration, 

• Entwicklung individueller Erweiterungen, 

• Betrieb, Monitoring und Support, 

• Schulung und Enablement, 

• laufende Daten- und Prozesspflege, 

• Weiterentwicklung zusätzlicher Use Cases. 

Wichtig zu wissen: Eine CDP ist nach dem Go-live selten "fertig", sondern wird in der Regel kontinuierlich mit neuen Datenquellen, Kanälen und Use Cases weiterentwickelt. Diese Perspektive sollten Unternemen bereits bei der Auswahl und Budgetierung berücksichtigen. 

Die wichtigsten Auswahlkriterien für eine CDP haben wir in den vorherigen Abschnitten ausführlich erläutert. Die folgende Übersicht gibt Ihnen eine Checkliste über die Fragen, die sich Unternehmen vor dem ersten Anbietertermin stellen sollten: 

Eine Customer Data Platform kann fragmentierte Kundendaten zusammenführen, Personalisierung verbessern und die Zusammenarbeit zwischen Marketing, Vertrieb, Service und IT unterstützen. Der Mehrwert entsteht jedoch erst mit konkreten Use Cases und klaren Geschäftszielen.  

Eine klare Datenstrategie ist dabei ein entscheidender Ausgangspunkt. Sie legt fest, welche Kundendaten für das Unternehmen relevant sind, wie diese Daten genutzt werden und welche Ziele damit erreicht werden können. Erst auf dieser Grundlage lässt sich sinnvoll bewerten, welche Anforderungen an eine CDP bestehen. 

Wer diese Grundlagen überspringt und beispielsweise nur Funktionslisten vergleicht, riskiert, eine Plattform auszuwählen, ohne ihren späteren Nutzen und die notwendigen Voraussetzungen wirklich einschätzen zu können. 

Mit unserem strukturierten Ansatz stellen wir sicher, dass die gewählte CDP optimal zu Ihren Geschäftsprozessen passt: 

1. Discovery Workshop: Kostenfreie Analyse Ihrer aktuellen IT-Landschaft und Anforderungen. 

2. Use-Case-Entwicklung: Identifikation und Priorisierung relevanter Anwendungsfälle. 

3. Lösungs-Evaluation: Auswahl der passenden CDP anhand Ihrer spezifischen Anforderungen. 

Sie stehen vor der Auswahl einer Customer Data Platform oder möchten Ihre bestehende CDP-Landschaft weiterentwickeln? Unsere CDP-Lösungen integrieren sich nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und bieten eine 360°-Kundensicht, Echtzeit-Datenverarbeitung, automatisierte Segmentierung und prädiktive Analysen.