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Manuel Marini & Norbert Schuster 16. März 2021

Customer Data Platforms der neuen Generation ermöglichen Robotic Selling

Von konsolidierten, angereicherten Kundendaten zu automatischen Sales-Prozessen

Customer Data Platforms (CDPs) haben sich weiterentwickelt. Die neueste Generation von CDPs nutzt nicht nur dem Marketing – sie verbindet Marketing und Vertrieb. Ursprünglich hatten CDPs im Marketing vor allem einen Zweck: die durch Internet und Digitalisierung stetig wachsende Zahl der Kontaktkanäle und Touchpoints in den Griff zu bekommen. Auch die Ansprüche der Kunden sind gestiegen: Egal, welchen Kanal sie gerade präferieren, sie erwarten, dass das Unternehmen in kürzester Zeit auf ihre Anfrage reagiert. Mit der Anzahl der Kanäle und Datenquellen ist auch die Anzahl der Systeme gewachsen – ein einheitliches, konsolidiertes Bild vom Kunden zu gewinnen, wird für Unternehmen zur Herausforderung. Die Customer Data Platform verspricht hier Abhilfe. In ihr bündeln Unternehmen die Kundendaten und schaffen eine Basis für die Kommunikationsaktivitäten der Marketingabteilung. Die neue Generation dieser Plattformen geht darüber aber noch einen entscheidenden Schritt hinaus. Moderne CDP-Lösungen konsolidieren nicht nur Kundendaten – sie verbinden Marketing- und Vertriebsaktivitäten. Die neueste Generation unterstützt die intelligente Automatisierung aller kundenrelevanten Prozesse über Marketing und Vertrieb hinweg. Diese CDPs ermöglichen ein intelligentes Robotic Selling: die automatisierte Verkaufsvorbereitung durch Software-Robots, die Datenanalysen, komplexe Entscheidungslogiken und Machine Learning nutzen.

Isolierte Datenbestände als Fehlerquelle

Marketers arbeiten heute entlang der Customer Journey mit einer Vielzahl einzelner Tools und MarTech-Applikationen. Gleichzeitig nutzen Kunden im Zeitalter des Multichannel-Commerce vielfältige Kanäle und Touchpoints. Im Unternehmen fallen so Daten aus unterschiedlichsten Quellen an: von Website-Tracking und E-Mail-Marketing über Social Media und Webshop bis hin zu ERP- und CRM-Systemen. Für Unternehmen führt diese Kanal- und Toolvielfalt aber leicht zu zahlreichen unverbundenen Datenbeständen. Und werden die diversen Systeme nicht kontinuierlich integriert bzw. synchronisiert, entfernen sich diese isolierten Datenbestände immer weiter voneinander. Falscheingaben und Dubletten häufen sich. Sowohl die Stammdaten als auch die Bewegungs- bzw. Verhaltensdaten der Kunden sind dann oft unvollständig und fehlerhaft.

CDPs für konsolidierte Kundendaten im Marketing und Vertrieb

Der Ansatz einer Customer Data Platform liefert darauf eine Antwort. CDPs haben den Zweck, Kundendaten aus unterschiedlichsten Quellen im Unternehmen zusammenzuführen und zu konsolidieren – sie dienen dem Aufbau und der Anreicherung von Kundenprofilen. Diese Kundendaten in der CDP sind wiederum die Basis für Kundensegmentierungen und Kundenkontaktvorgänge. So lösen CDPs E-Mail-Marketing-Aktionen aus und stellen die Datengrundlage für Marketing-Automation-Systeme dar. Für das Marketing haben CDPs ihren Nutzen also schon bewiesen. Der nächste konsequente Schritt besteht allerdings darin, auch den Vertrieb in die Customer Data Platform einzubeziehen. Schon weil Erkenntnisse über das Kundenverhalten und den Kundenbedarf aus dem Marketing in den Vertrieb fließen müssen – und umgekehrt aus dem Vertrieb ins Marketing. Wenn ein Unternehmen die Vorzüge einer durchgängigen Digitalisierung nutzen möchte, muss es das alte Silodenken ebenso in Bezug auf den Vertrieb überwinden, wie es dies per CDP für das Marketing schon getan hat.

iPaaS – die Integrationsplattform für die Systeme des Unternehmens

Eine moderne CDP dient der Sammlung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Einem Integration-Platform-as-a-Service-Ansatz (iPaaS) folgend wird die CDP für eine bidirektionale Synchronisation zwischen beliebigen bestehenden Systemen und auch externen Microservices sorgen. Die iPaaS- und Microservices-Idee macht den Datensilos im Unternehmen ein Ende, hält Legacy-Systeme nutzbar und gestattet es zudem, innovative Systeme und Services stets bedarfsgerecht zu integrieren. Im Idealfall ist die API-Middleware, mit der man das iPaaS-Konzept umsetzt, nach dem NoCode-Prinzip ausgelegt: Die Integration neuer Systeme oder Microservices in die eigene Plattform ist dann einfach per bestehendem Adapter und mittels Konfiguration, über Pläne, möglich, Programmieraufwand gibt es keinen. Ganz nach Bedarf können Unternehmen in ihre CDP beliebige Systeme integrieren: von Customer-Intelligence-Lösungen wie Bisnode, SAP MDM oder Uniserv über Performance-Marketing-Tools wie Google Ads und Marketing-Automation-Lösungen wie Evalanche oder HubSpot bis hin zu Sales-Lösungen wie Microsoft Dynamics 365, Salesforce Sales Cloud oder SAP C4C. Ebenso nahtlos ist die Integration des ERP-Systems möglich und sinnvoll, ob dessen Anbieter nun Microsoft oder SAP heißt.

Die Brücke zum Vertrieb

Eine herkömmliche Customer Data Platform ist oft passiv ausgerichtet: als eine Lösung, die Daten im Marketing vernetzt (aber noch keine Prozesse). So entsteht für das Marketing eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden, in Echtzeit und auch unter Berücksichtigung aktueller Tracking-Informationen aus den Online-Kanälen des Unternehmens. Die CDP kann Daten konsolidieren und aufbereiten, Dublettenprüfungen vornehmen, Daten anreichern und validieren. So sorgt die Plattform für den "Golden Record" zu jedem Kunden. Die Brücke zum Vertrieb schlägt dann die Integration von Lösungen wie ERP, CRM oder auch Ticketing-Systemen. Denn die neuen CDPs sind in der Lage, auch komplexe CRM-Strukturen abzubilden. So sorgen sie sogar für Transparenz in komplexen, accountbasierten und qualitativ ausgerichteten Vertriebsprozessen, wie sie im B2B-Bereich oft zu finden sind.

Marketing & Vertrieb lassen sich Schritt für Schritt und App für App miteinander verzahnen.

Der aPaaS-Ansatz – App für App zum Robotic Selling

Die Integration aller wichtigen Systeme mit Sales- und Marketing-Bezug liefert die Basis für intelligente Automatisierung vertriebsrelevanter Prozesse im Unternehmen. Technologisch sind moderne CDP-Lösungen im Idealfall zweigeteilt. Zum einen gibt es die eigentliche Integrationsplattform mit den Funktionen einer API-Middleware, die dem Integration-Platform-as-a-Service-Ansatz (iPaaS) entspricht. Ergänzt wird dies durch eine Application-Platform-as-a-Service-Lösung (aPaaS). Der iPaaS-Teil einer modernen CDP ist gleichsam ihr Integration-Store, der aPaaS-Teil ihr App-Store. Ein wichtiger Vorteil der Plattform-Architektur liegt darin, dass sie einen stufenweisen Aus- und einen flexiblen Umbau der unternehmensindividuell ausgestalteten Systeminfrastruktur gestattet. Auch Marketing und Vertrieb lassen sich so Schritt für Schritt und App für App enger miteinander verzahnen. Das Endziel dieser Digitalisierung wird in vielen Fällen darin bestehen, Prozesse über Marketing und Vertrieb hinweg intelligent zu automatisieren: Die neuesten CDPs ermöglichen Robotic Selling.

Sales Robots helfen mit Machine-Learning-Algorithmen

Das aPaaS-Element neuerer CDPs gestattet es Unternehmen, Prozesse bedarfsgerecht zu automatisieren. Entweder man arbeitet dabei mit simplen Entscheidungslogiken und einfachen Wenn/Dann-Verknüpfungen, oder man integriert intelligente Sales Robots in die aPaaS-Lösung. Diese selbstlernenden Applikationen unterstützen komplexe Entscheidungsmodelle. Sales Robots binden KI, Machine Learning, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics in Echtzeit in Vertriebsprozesse ein. Sie sorgen dafür, dass sich auch komplexe Entscheidungen automatisiert und in Echtzeit treffen lassen. In die aPaaS-Plattform integriert können Sales Robots unterschiedlichste Aufgaben abdecken. Im Folgenden sind fünf beispielhaft beschrieben.

  • Recommendation – Dank modernstem Machine-Learning- und Big-Data-Technologien kann ein Sales Robot beispielsweise ermitteln, welches Angebot oder welches Produkt für einen Kunden mit einem bestimmten Profil relevant ist. Das Marketing agiert dadurch zielgerichteter und auch der Vertrieb kann Kunden gezielt die vielversprechendsten Produkte anbieten – der Vertriebserfolg steigt.
  • Clustering – Interessenten und Kunden personalisiert ansprechen zu können, zählt zu den großen Vorteilen von CDPs. Dazu gilt es, Kunden ihren Daten entsprechend zu segmentieren. Dies leistet ein Sales Robot, der mithilfe von statistischen Algorithmen ähnliche Kunden in Cluster gruppiert. So kann auch der Vertrieb mithilfe der aus der Clusteranalyse gewonnen Erkenntnisse differenziert auf die Bedürfnisse von Kunden eingehen und den Vertriebserfolg erhöhen.
  • Lead Scoring Marketing Qualified Leads (MQL) gelten als entwickelt und reif genug, um dem Vertrieb zur weiteren Bearbeitung übergeben zu werden. Nur haben längst nicht alle MQLs die gleiche Abschlusswahrscheinlichkeit. Ein spezifischer Sales Robot, der den Score eines Leads errechnet, versorgt den Vertrieb dagegen automatisch mit genau den Leads, bei denen die Abschlusswahrscheinlichkeit hoch ist. Analysemodelle, die dabei häufig zum Einsatz kommen, sind beispielsweise Regressionen, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine oder Neuronale Netze.
  • Churn Rate – Sales Robots sind dank selbstlernender Analysemethoden auch fähig, anhand des Kundenverhaltens eine drohende Abwanderung zu erkennen. Droht solch ein Kundenverlust, kann die Plattform den Vertrieb frühzeitig informieren oder auch einen automatisierten Prozess anstoßen, um die Beziehung zum Kunden zu retten. So lässt sich die Churn-Gefahr in sehr vielen Fällen erfolgreich abwenden [1].
  • Prediction – Abgesehen vom Anwendungsfall des Clusterings arbeiten Sales Robots alle mit Predictive-Analytics-Technologien. Es gibt aber auch Sales Robots für die Vorhersage von Ereignissen im allgemeinen Sinn: Sie sagen beispielsweise Kauf-, Klick-, Abschluss- oder Reaktionswahrscheinlichkeiten voraus. Weil solch ein Robot diese Wahrscheinlichkeiten unmittelbar berechnet, lassen sich automatisierte Prozesse in Marketing und Vertrieb mit ihm optimal steuern. Der Sales Robot nutzt dabei für seine Vorhersagen sowohl historische und demographische als auch verhaltensbasierte Kundendaten.

Von der 360-Grad-Sicht auf den Kunden zum Sales-Erfolg

Die Customer Data Platforms der neuen Generation erweitern die Möglichkeiten des CDP-Konzepts. Denn sie verbinden Marketing und Vertrieb. Sie sind hochflexible Baukästen, mit denen ein Unternehmen genau die Systeme integriert und die Prozesse und Vertriebslösungen schafft, die es benötigt. Dabei können Unternehmen ihre Digitalisierung stufenweise und App für App vorantreiben, ohne Mitarbeiter zu überfordern. Die CDPs sind in der Lage, vielfältigste Aufgaben in Marketing und Vertrieb zu übernehmen: Leadgenerierung, Neukundengewinnung, Lead Management, Opportunity Management, Cross- und Upselling, Account-based Marketing, Key Account Management, Customer Intelligence, Customer Recovery und Vertriebssteuerung. Die CDPs der neuen Generation denken die Vorteile einer Integrationsplattform mit konsolidierten Kundendaten konsequent weiter. Bis hin zur intelligenten Automatisierung von Prozessen über die Grenzen von Marketing und Vertrieb hinweg. Denn auch in Marketing und Sales gilt: Die Zukunft ist digital.

Quelle
  1. Wikipedia: Churn Management

Autoren

Manuel Marini

Manuel Marini ist Gründer und Geschäftsführer der Marini Systems GmbH und seit den späten 1990er Jahren im Digitalen Vertrieb aktiv. Er war über Jahre in internationalen Technologie-Unternehmen, wie beispielsweise der SAP, tätig.
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Norbert Schuster

Norbert Schuster verantwortet seit Mai 2020 das Business Development bei Marini Systems GmbH. Er ist renommierter Strategieberater für die Digitalisierung in Marketing und Vertrieb.
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