Meld u aan om de nieuwste inzichten en updates over technologie, AI & data-analyse, datawetenschap en innovaties van Polestar Analytics te ontvangen.
Noot van de redactie:Lees meer over klantdataplatformen en wat ze betekenen voor marketing-, data-, technologie- en klantbelevingsteams. Ontdek ook hoe ze verschillen van MDM en CMP voor een duidelijk beeld van de voordelen en toepassingen.
Gartner definieert een Customer Data Platform als een datamanagementplatform dat de datastroom van en naar een organisatie beheert. Het ondersteunt datagedreven advertentiestrategieën, zoals segmentatie. Simpel gezegd stelt het marketing- en klantenserviceteams in staat om klantgegevens te verenigen door een "enkel, betrouwbaar overzicht" te bieden.
Geconfronteerd met een groeiende behoefte aan klantbehoud en groei in een sterk gereguleerde dataomgeving, zoeken marketeers naar manieren om hun eigen klantgegevens te gebruiken. Daarom is de rol van CDP (Customer Data Platform) steeds belangrijker geworden. Maar hoe krijg je een "uniform overzicht"? De meeste organisaties hebben data in silo's, verbonden door systemen die niet integreren. Vanuit deze systemen kun je de drie belangrijkste soorten klantgegevens combineren, namelijk:
"Customer Data Platform staat bovenaan de lijst van meest gebruikte data- en analyseoplossingen, waarbij 62% van de gebruikers de impact ervan als matig tot groot ervaart."
Gartner
Wat een CDP níét is: Het is geen Enterprise Data Warehouse, geen CRM, geen Data Management Platform en geen multichannel marketinghub. Het primairedoel van een klantdataplatformis het verzamelen van data, het samenvoegen van profielen, segmentatie en besluitvorming, terwijl andere platforms zich richten op één of twee van deze aspecten. We zullen de verschillen zo dadelijk in detail bespreken, lees verder.
Hoewel we de titel al hebben beantwoord, is het belang van dit onderwerp vooral gelegen in de reden waarom we er nu over praten. Hoewel CDP's (Customer Data Platforms) in het verleden ook al bestonden,is het grote voordeel nu Generative AI. Met Generative AI kunnen gepersonaliseerde antwoorden en berichten, afgestemd op de situatie, sneller worden verzonden. Zo kan bijvoorbeeld de klantervaring, met name na de verkoop, aanzienlijk worden verbeterd. Zie de afbeelding hieronder:
Deze combinatie van CDP en GenAI maakt een veel betekenisvollere en doordachtere conversatie tussen de bot en de klant mogelijk. Dit lost weliswaar niet alle problemen op, maar vermindert wel het aantal escalaties naar het callcenter en verbetert de algehele klanttevredenheid. U kunt grote stappen zetten in gepersonaliseerde communicatie, niet alleen voor klantenservice of de ervaring na de aankoop, maar ook om inzichten te verkrijgen tijdens de pre-salesfase of marketing.
Voordat we de componenten van een klantdataplatform bespreken, is het belangrijk om het 'waarom' te begrijpen. Inzicht in het resultaat zal u later een beter overzicht van het proces geven. Hoewel het meest voorkomende voordeel van een klantdataplatform, zoals hierboven uitgelegd, het verbeteren van de klantervaring is, en een ander voordeel het verkrijgen van gerichte inzichten en advertenties, zijn er ook andere voordelen, waaronder:
Met een holistisch begrip van klantgegevens kunnen bedrijven hun interacties en communicatie personaliseren. Dit leidt tot relevantere en tijdige berichten, met als resultaat een betere klantervaring. Zoals u weet, kan personalisatie de klanttevredenheid en -loyaliteit verhogen. Maar al deze inspanningen moeten met elkaar verbonden zijn, en dat is waar een CDP een belangrijke rol speelt.
Om te begrijpen hoe een klantdataplatform (CDP) verschilt van andere platforms, moet u eerst de functies van een CDP begrijpen:
- Gegevensverzameling en -opslag:Gegevens van meerdere eigen databronnen (gestructureerd, ongestructureerd en semi-gestructureerd), zoals websites, mobiele apps, OTT-apparaten, CRM-systemen, BI-tools, enz., worden verzameld via connectoren, API's en SDK's en opgeslagen in datawarehouses/datalakes voor gebruik in een bruikbaar formaat met de vereiste beveiligingsnormen.
- Integratie:Niet alleen de gegevens worden samengebracht, maar ook de gegevensbronnen worden geïntegreerd in de bestaande MarTech Stack om een uitgebreide datastructuur te creëren. Dit zorgt ervoor dat gegevens gedemocratiseerd en effectief verspreid worden over verschillende teams, zoals verkoop, klantenservice, support, enz.
- Bescherming van de datakwaliteit:Dit helpt bij het handhaven en bewaken van nauwkeurige gegevens door gegevensduplicatie te elimineren en structuur, consistentie en kenmerken toe te voegen aan de verzamelde gegevens. Dit is essentieel voor het segmenteren en classificeren van zakelijke gebruikers om profielen op te bouwen.
- Data-activering en personalisatie:CDP stelt marketeers in staat een omnichannel-ervaring te creëren gedurende de gehele klantreis. Door gepersonaliseerde inzichten te combineren op basis van historische interacties en data, stellen CDP marketeers in staat relevante product- en contentaanbevelingen te doen.
- Gegevensbeheer:Een van de belangrijkste aspecten van elk dataplatform is gegevensbeheer. CDP's bieden de mogelijkheid om alle contactmomenten en gebeurtenissen die via het systeem verlopen, nauwkeurig af te dwingen en te reguleren, en om alle verzoeken van betrokkenen, zoals toegang, overdraagbaarheid en verwijdering, te volgen.
Een typische architectuur van een CDP ziet er als volgt uit:
Nu terugkomend op de vraag: Waarin verschilt een CDP van andere datamanagementplatformen?
Mensen vragen zich vaak af of ze een MDM- of een CRM-systeem hebben, dus waarom ze dan een CDP nodig hebben? Omdat, hoewel ze misschien het gevoel hebben dat ze een CDP gebruiken om hun data te beheersen, de architectuur, het proces en het resultaat totaal verschillend zijn.
MDM versus CDP
Wat is MDM?Master Data Management-oplossingenbieden een overzicht van de meest cruciale dataobjecten voor een organisatie, zoals klanten, leveranciers, medewerkers, locaties, activa, enzovoort. Het is een technologiegedreven discipline die zorgt voor uniformiteit, discipline en consistentie in gedeelde masterdata.
Maar een klantdataplatform is primair bedoeld voor marketing- en klantgerichte teams. Soms ontstaat de behoefte aan een CDP door het beheren van niet-stamgegevens, die vaak ongestructureerd en in grote hoeveelheden voorkomen en waarvoor flexibele regels (ten opzichte van stamgegevens) nodig zijn.
Hieronder volgen enkele verschillen:
| MDM | CDP | |
|---|---|---|
| Domein | Meerdere domeinen en bedrijfsbreed | Beperkt tot klantgegevens |
| Gebruikt voor | Alle belangrijke gegevens samengevoegd. | Consolideer klantgegevens en Martech-stack. |
| Belangrijkste kenmerken | Gegevensintegratie, kwaliteit, beheer, modellering, unificatie, enz. | Gegevensverzameling, profieluniformering, segmentatie, activering, integratie, kwaliteitscontrole, enz. |
| Gegevensbronnen | Applicaties, regionale hubs, CRM, alles. | Klantgegevens, CRM |
| Doel | Het creëren van een betrouwbare basislaag voor bedrijfsbreed gebruik. | Marketing- of klantspecifieke toepassingen |
CDP versus CRM
Bij een vergelijking tussen deze twee gaat het om platforms die klantgegevens beheren. CRM-systemen zijn echter primair gericht op het beheren en optimaliseren van interacties tussen een bedrijf en zijn bestaande en potentiële klanten door gedetailleerde registraties van klantinteracties en transactiegegevens bij te houden.
Een CDP is nuttig voor het creëren van een uniform klantprofiel en het verwerken van meerdere soorten gegevensbronnen voor gepersonaliseerde marketing en klantbetrokkenheid. In de meeste gevallen worden gegevens uit het CRM-systeem in de CDP ingevoerd om een compleet klantprofiel te creëren. Afhankelijk van de behoeften van het bedrijf zal er meestal een keuze gemaakt moeten worden tussen één of twee van deze oplossingen.
Hoewel de vraag eenvoudig lijkt, zijn er veel factoren die de beslissing beïnvloeden, zoals de omvang van het bedrijf, de bedrijfsdoelstellingen en hoe dit past in de klantbetrokkenheidsstrategie, en kostenfactoren zoals:
Als u twijfelt over de voordelen voor u, de integratie met uw Martech-stack, de aanpak van de integratie, een vergelijking tussen MDM of andere datamanagementplatformen en een klantdataplatform, of eenbedrijfsbrede datamanagementstrategieop maat, neem danvandaag nog contact op met onze experts.
Over de auteur

Verslaafd aan data en business intelligence
Wanneer je theorieën ontwikkelt voordat je over data beschikt, begin je onbewust feiten te verdraaien om ze aan te passen aan je theorieën, in plaats van theorieën aan te passen aan de feiten.