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Single Customer View (SCV) Übersicht für 2021

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Anmerkung des Autors

Dieser Artikel wurde ursprünglich 2018 veröffentlicht. Es wurde mit relevanten Informationen für 2019 aktualisiert.

Single Customer View (SCV) ist ein Begriff, der seit über einem Jahrzehnt in Marketingkreisen verwendet wird. Es ist jedoch schwierig, eine universelle Definition aufgrund anderer Variablen (wie die Daten bezogen werden, die Geschwindigkeit der Profilaktualisierungen usw.) zu sperren.), die oft übersehen oder weggelassen werden.

Inhaltsverzeichnis

Was bedeutet die Einzelkundenansicht im Jahr 2021?

Mit Kunden, die von mehreren verschiedenen Geräten aus einkaufen, und dem Übergang zur Omni-Channel-Kommunikation ist eine Methode zur Katalogisierung all dieser Daten erforderlich. Im einfachsten Fall ist eine einzelne Kundenansicht eine Datenbank mit Kundenprofilen (Kaufhistorie, Websiteaktivität, Produktempfehlungen) für jede einzelne Person.

Eine echte Einzelkundenansicht ist diese Kundendatenbank, die jedoch skalierbar, flexibel und in Echtzeit aktualisiert ist. Dieser letzte Punkt ist ein entscheidender Unterschied. SCV-Daten werden verwendet, um Segmentierung und Marketingautomatisierung zu ermöglichen; Wenn das System veraltet ist, sehen Ihre Kunden möglicherweise die falschen Nachrichten. Trotzdem diskutieren viele Unternehmen mit einem starren Rahmen und zeitverzögerten Updates immer noch ihre einzelne Kundenansicht, als ob es dasselbe wäre.

Dieser Artikel befasst sich mit der Geschichte des Kundendatenmanagements, das zur einheitlichen Kundenansicht führte, der Bedeutung einer einheitlichen Kundenansicht und umsetzbaren Beispielen für die Verwendung einer echten einheitlichen Kundenansicht.

Warum die meisten Einzelkundenansichten nicht funktionieren

Exponea - Zeitleiste der Einzelkundenansicht

Es geht nicht nur darum, die einzelne Kundenansicht zu erstellen, sondern auch darum, sie wirklich so zu nutzen, dass sie vorteilhaft und profitabel ist.

Geschichte des Datenbankmanagementsystems

In den 1970er Jahren begannen Unternehmen, ihre Kundendaten mit relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBM) zu speichern. Diese Systeme ermöglichten es Unternehmen, Daten als einzelne Informationen in verschiedenen Feldern (Vorname, Nachname, Kundennummer) zu speichern und dann über SQL-Abfragen auf diese Daten zuzugreifen. Da die Popularität von Computern weiter zunahm, wurde diese Methode zur Verwaltung von Kundeninformationen zum Standard.

Das Internet wuchs weiter und Unternehmen investierten weiter in ihre RDBM-Systeme. Diese Systeme konnten die gesammelten Kundeninformationen weiterhin verarbeiten, und die meisten Unternehmen sahen keine Notwendigkeit, ihre Methoden zu ändern. Bis etwa 2008 – als Big Data anfing, hart zu schlagen. Die Menge an Kundeninformationen, die gesammelt werden konnten, stieg exponentiell an, und die ehemals überlegenen RDBM-Systeme konnten nicht mehr alle Details effizient verarbeiten.

Die Idee einer einheitlichen Kundenansicht entstand damals aus der Not heraus. Die Kundendaten waren viel umfangreicher und detaillierter als je zuvor. Die Kunden begannen, Einkäufe aus allen Richtungen zu tätigen: Einkäufe im Geschäft, Telefon, Tablet, PC. All diese Kundendaten gingen an verschiedene Orte, oft von verschiedenen Abteilungen verwaltet und sogar mit unterschiedlicher Software. Es gab keine Möglichkeit, den Kunden während seines gesamten Lebenszyklus effektiv zu verfolgen und auf relevante Weise mit ihm zu kommunizieren.

Einführung von NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken wurden als Lösung angesehen. NoSQL wurde entwickelt, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. Es ist flexibler, skalierbarer und schneller als SQL, wenn es um Big Data geht. Im Gegensatz zu SQL können NoSQL-Systeme jederzeit beliebige Daten verfolgen, ohne dass die Struktur dafür vorbereitet werden muss. Neue Datenquellen können verfolgt werden, ohne dass etwas eingerichtet werden muss. Kurz gesagt, NoSQL war besser für die Verwendung der Daten, auf die diese Unternehmen jetzt Zugriff hatten.

Leider wurden Jahrzehnte für den Aufbau relationaler Datenbanken aufgewendet – unzählige Arbeitsstunden und Haufen von Bargeld – und dieses weit verbreitete System zeigte jetzt seine Grenzen. Zusätzlich zu den zuvor erwähnten Problemen beim Sammeln detaillierterer Daten und Kunden, die über mehrere Geräte eine Verbindung herstellen, wurden auch alle Methoden für die Interaktion des Unternehmens mit Kunden getrennt! CRM-Systeme (Customer Relationship Management) befanden sich in einem Datensilo, E-Mail-Management in einem anderen, Analytik in einem dritten und so weiter.

Die Altunternehmen, die früh investiert hatten (Oracle, IBM, Emarsys), waren nun im Nachteil. Mit all der Zeit und dem Geld, die für ihre veralteten RDBM-Systeme aufgewendet wurden, konnten sie nicht einfach von vorne anfangen. Stattdessen versuchten sie, ihre relationalen Datenbanken in nicht relationale Datenbanken (NoSQL) umzuwandeln. Dies erforderte, eine Reihe verschiedener Datensilos zusammenzuschieben und sie alle in Richtung des Kunden zu lenken, wobei etwas fest codiert wurde, das wie eine einzelne Kundenansicht aussieht, aber nicht mit der gleichen Flexibilität oder Geschwindigkeit funktioniert.

Adobe hat einen anderen Ansatz ausprobiert: Anstatt ein eigenes SCV zu erstellen, kauften sie mehrere Unternehmen, die jeweils an einem anderen Teil der Technologie arbeiteten, und hackten sie alle zusammen in die Adobe Marketing Cloud. Dies funktioniert bis zu einem gewissen Punkt, aber da die Systeme alle separat gebaut wurden, funktionieren sie als Ganzes nicht so gut zusammen.
Dieses Stolpern der Marktführer ermöglichte es Marktunterbrechern wie Exponea, neue Lösungen einzuführen.

Wie hat Exponea die Single Customer View gelöst?

Die Single Customer View von Exponea ist repräsentativ für alle Daten in Exponea, in Echtzeit, granular und individuell. Um einzelne granulare Dateneinträge zu verarbeiten, basiert unsere Plattform auf einem In-Memory-Framework, das alle Berechnungen in Millisekunden ausführt, sodass alle Segmentierungen und Kundenberechnungen immer auf dem neuesten Stand sind.

Anstatt bestehende Technologien zu ändern, um sich einem neuen Problem zu stellen, hatte Exponea die Möglichkeit, zuerst das Problem zu betrachten und dann die Technologie darum herum zu entwickeln: Ein Kunde interagiert gerade mit meinem Unternehmen; Ich muss sie qualifizieren und Maßnahmen ergreifen. Dieser Ansatz ermöglichte es Exponea, ein wirklich kundenorientiertes System zu schaffen; eine All-in-One-Kundendatenplattform, die auf NoSQL basiert und nicht an die Einschränkungen angepasst ist.

CRM-System, E-Mail-Management, Kampagnenaufbau und -automatisierung, Echtzeitvorhersagen, Analysen usw. alles in einem Dashboard verfügbar. Da die Daten so schnell aktualisiert werden, können Sie tatsächlich beobachten, wie sich ein Kundenprofil aktualisiert, während der Kunde herumklickt.

Und es geht nicht nur um Geschwindigkeit. Die Flexibilität dieses kundenorientierten Systems, das auf NoSQL basiert und In Memory Framework verwendet, schafft neue Möglichkeiten für die Kommunikation mit Kunden. Mit einem System, das jede einzelne Aktion, die jeder Kunde ausführt, in Echtzeit analysiert, war Exponea in der Lage, leistungsstarke Kundenempfehlungen zu entwickeln, die sich an den Kunden anpassen und mit ihm interagieren, selbst wenn er die Website durchsucht.

Stell es dir so vor:
Legacy-Datenbank: Du bist in den Ozean gefallen und schaffst es, ein Floß aus dem, was um dich herum schwimmt, zusammenzukratzen. Es hält dich vorerst vom Ertrinken ab, aber es ist nicht ideal.

Exponea: Sie erhalten ein Boot für den Ozean. Es hält Sie nicht nur über Wasser, es ist auch die optimale Methode, um die Meere zu navigieren.

Schließlich ist ein weiterer Vorteil einer All-in-One-Plattform, wie schnell die Software implementiert werden kann. Die Basissoftware von Exponea kann innerhalb weniger Tage eingerichtet und ausgeführt werden. Die Bare-Bones-Version kann in wenigen Minuten installiert werden, da nur eine einzige Code-Integration erforderlich ist. Vergleichen Sie dies mit den Wochen oder Monaten, die erforderlich sind, um alle unterschiedlichen Teile eines alten Unternehmens zu integrieren.

Warum ist eine einzelne Kundenansicht im Jahr 2021 wichtig?

Wir haben viel darüber gesprochen, was eine echte Single Customer View ist und was die Unterschiede zwischen Unternehmen sind. In diesem Abschnitt wird anhand von Beispielen für die umsetzbare Verwendung gezeigt, wie wichtig es ist, eine echte Einzelkundenansicht zu erzielen.

Optimale Sendezeiten und benutzerdefinierte Tools

Eine der wichtigsten (und am wenigsten genutzten) Taktiken zur Verbesserung der Öffnungsraten und Conversions besteht darin, die E-Mail zum richtigen Zeitpunkt für diesen Kunden zu senden. Als Exponea mit dem Modehändler Missguided zusammenarbeitete, war es eines ihrer Ziele, optimale Sendezeiten zu perfektionieren. Innerhalb von sieben Tagen waren sie betriebsbereit und konnten über eine Million E-Mails an Kunden senden.

Mit Exponeas Echtzeit-Predictive Analytics konnte Missguided seine E-Mails automatisieren, um sie zum optimalen Zeitpunkt für jeden einzelnen Benutzer zu versenden, was zu einer Steigerung der Öffnungsraten, Klickraten und Conversions führte.
Die Flexibilität einer echten Einzelkundenansicht macht es auch einfach, benutzerdefinierte Tools innerhalb der Software zu erstellen. Für Missguided wurden ein HTML-Editor und benutzerdefinierte Schriftarten nach ihren Vorgaben erstellt.
Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr über die Arbeit von Exponea mit Missguided zu erfahren.

Personalisierte Customer Journeys und einfaches Testen

Eine echte Einzelkundenansicht sollte in der Lage sein, jede Phase des Kundenlebenszyklus zu personalisieren. Als Exponea mit dem Modehändler Eye for Fashion zusammenarbeitete, lag das Hauptaugenmerk auf der Steigerung der Conversions auf der Website.

Das Analysetool von Exponea durchsuchte die Daten von Eye for Fashion, um zu ermitteln, welche Kunden am ehesten kaufen würden. Diese Kunden wurden auf der Grundlage ihrer Geschichte mit der Website (durch die Verwendung von Exponea Recommendation Engine) gezielt. Diese Gruppe wurde dann segmentiert, und jedem Segment wurde ein anderes, hochgradig personalisiertes Banner gezeigt, das jede Phase der Customer Journey testete: Empfehlungen, Banner mit der Anzahl der Aufrufe, Exit-Banner, Banner mit Warenkorbabbrüchen usw.

Mit Exponeas Tool zur Erstellung und Messung von A/B-Tests konnte Eye for Fashion problemlos die erfolgreichsten Banner identifizieren.
Diese Integration erreicht:

  • 79% steigerung des Umsatzes pro Besucher (RPV) für das Segment Low Stock Notification
  • 64% Steigerung des RPV für das Segment Exit Banner
  • 45.Steigerung des RPV um 5% für das Segment View Count

Lesen Sie eine Erfolgsgeschichte über die Arbeit von Exponea mit Eye for Fashion.

Segmentierung und Personalisierung in Echtzeit

Unternehmen mit unterschiedlichem Kundenstamm und zahlreichen Produkten haben oft Probleme, mit ihren Kunden zu kommunizieren. Sie können keine Homepage-Nachricht entwerfen, die für alle funktioniert, und das Erstellen von Hunderten verschiedener, sich ändernder Versionen wäre ohne die richtigen Tools unpraktisch.

Dies war die Herausforderung, die Mobilfunkanbieter T-Mobile.cz war, als sie anfingen, mit Exponea zu arbeiten. Mithilfe der Segmentierungsfunktionen von Exponea entwickelten sie mehrere Mikrosegmente von Kunden. Wenn ein Kunde die Website besucht, identifiziert Exponea ihn, überprüft sein Mikrosegment und aktualisiert die Homepage, um relevante Inhalte anzuzeigen. Dies alles geschieht, während die Homepage geladen wird.

Weniger als zwei Monate nach dem Start mit Exponeas Single Customer View erreichte T-Mobile:

  • 126% steigerung der Online-Verkäufe
  • 511% Steigerung der Verkäufe an ihr Hauptziel Mikrosegment

Lesen Sie eine Erfolgsgeschichte über die Arbeit von Exponea mit T-Mobile.cz.

Wichtige Erkenntnisse für die Einzelkundenansicht

  • Im einfachsten Sinne ist eine Einzelkundenansicht eine Datenbank mit Kundenprofilen (eines für jeden Benutzer), die sich aus Kaufhistorie, Websiteaktivitäten, Produktempfehlungen usw. zusammensetzt.
  • NoSQL-Datenbanken (nicht relationale Datenbanken) sind relationalen Datenbanken überlegen, wenn es um große Mengen detaillierter Daten (z. B. Big Data) geht.
  • Nicht alle Einzelkundenansichten sind gleich – die meisten älteren Unternehmen führen ihre auf konvertierten relationalen Datenbanken aus und erstellen so eine langsamere, weniger flexible Einzelkundenansicht als eine, die von Anfang an auf einer NoSQL-Datenbank basiert.
  • Exponeas Single Customer View basiert auf NoSQL. Es ist flexibel, wird in Echtzeit aktualisiert und kombiniert CRM, E-Mail-Management, Kampagnenaufbau und -automatisierung, Echtzeitvorhersagen, Analysen und mehr in einem Haupt-Dashboard.
  • Eine echte Single Customer View ist eine wertvolle Ressource, die (unter anderem):
    • Optimale E-Mail-Sendezeiten
    • Personalisierte Customer Journeys
    • Einfache A/B-Tests
    • Detaillierte Segmentierung
    • Automatisierte Personalisierung in Echtzeit
    • Erweiterte Predictive Analytics

Könnte Ihr Unternehmen mit einer echten Single Customer View schneller wachsen? Sehen Sie selbst.

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treffen Sie den Autor
Samuel Kellett
Head of Content
Sam leitet das Content-Team bei Exponea, wo er die Produktion von E-Commerce-Artikeln und Fallstudien sowie die Inhalte für Webinare und Veranstaltungen verwaltet. Mit seinem Hintergrund in Drehbuchschreiben und Theater bringt Sam eine einzigartige Perspektive in seine Rolle als Head of Content von Exponea ein. Sams Leidenschaft ist das Geschichtenerzählen: Er erforscht ständig neue und kreative Wege, um komplexe Themen zu erklären.

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