E-Commerce-Personalisierungs-Blog

Kundendaten sind für den Erfolg unerlässlich.

Erfolgreiche Unternehmen nutzen Daten während des gesamten Kundenlebenszyklus – von der Akquise über das Engagement bis hin zum wiederholten Kauf.

Die Herausforderung besteht darin, Daten effektiv zu kombinieren. Kunden interagieren auf vielen Kanälen mit Marken. Kundendatenplattformen zielen darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem Daten vereinheitlicht und für Marketingteams leicht zugänglich gemacht werden.

In diesem Artikel wird untersucht, was Kundendatenplattformen sind und wie sie am besten zur Steigerung der Geschäftsergebnisse eingesetzt werden können. Um direkt zu Beispielen für Kundendaten zu springen, klicken Sie hier.

Eine Kundendatenplattform (CDP) ist eine Technologie, die Kundendaten aus mehreren Quellen vereint, um ein einziges Kundenprofil zu erstellen. Im Gegensatz zu anderen Systemen sind Kundendatenplattformen auf Zugänglichkeit mit einfachen Schnittstellen ausgelegt.

Von weniger technisch versierten Teammitgliedern wie Marketing und Kundendienst wird erwartet, dass sie über die Kundendatenplattform interagieren und Daten nutzen – ohne den Einsatz von IT-Ressourcen.

Schließlich machen Kundendatenplattformen diese Daten verwertbar. Einige Datenplattformen konzentrieren sich ausschließlich auf die Daten und verlassen sich auf Integrationen, um dies zu erreichen. Andere, wie Barilliance, rüsten Kunden aus, um diese Daten direkt in ihren Anwendungen zu verwenden.

Während ein CDP in der Konzeption einfach klingt, löst es eine Reihe täuschend schwieriger Fragen: Wer sind Ihre potenziellen und aktuellen Kunden? Wann sollten Sie sie erreichen? Welches Angebot sollten Sie nutzen?

Kundendaten beziehen sich auf gesammelte Informationen über einen Kunden. Kundendaten können vom Unternehmen erfasste Merkmale, Verhaltensweisen und demografische Daten umfassen. Es ist am besten, Kundendaten um den Kunden herum zu organisieren.


Im Folgenden skizzieren wir Beispiele für Kundendaten und heben hervor, welche Daten E-Commerce-Shops verwenden sollten, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen.

Die erste Art von Kundendaten ist die Identität. Kundenidentität sind Daten, die es Ihnen ermöglichen, einen Kunden von einem anderen zu unterscheiden.

Die meisten Interessenten sind Beziehungen zu Marken als anonymer Käufer. Plattformen wie Barilliance verfolgen anonyme Benutzeraktionen und verbinden sie schließlich mit einem bekannten Kundendatensatz.

Dies geschieht meistens, wenn der anonyme Besucher eine selbstidentifizierende Aktion ausführt. Dies kann von Marken über Anmeldeboni veranlasst werden, wenn sich ein Interessent bei einem bestehenden Konto anmeldet oder im Rahmen des Bestellvorgangs ein neues Konto erstellt.

Unten sehen Sie ein Beispiel für eine Kundenidentität von Bookings.com.

Oben erkennt Bookings.com potenzielle wiederkehrende Besucher anhand der IP-Adresse. Sie erstellen ein Popup, das den anonymen Besucher auffordert, sich durch Einloggen zu identifizieren.

Ein typischeres Beispiel für Kundenidentität kommt von Pampers. Hier wird ein anonymer Besucher mit einem Willkommens-Popup begrüßt. Das Pop-up bietet einen Anreiz im Austausch dafür, ein Konto zu erstellen, den Kunden zu identifizieren und die Möglichkeit zu eröffnen, Kundendaten mit der Person zu verknüpfen.

Oben verwendet Pampers Willkommens-Popups, um anonyme Besucher in bekannte Interessenten zu verwandeln.

Verhaltensdaten sind die wichtigsten Kundendaten, die eine Marke sammeln kann. Sie zeigen die Absicht eines Kunden mehr als andere Datentypen und sind entscheidend für Analysetechniken wie Verhaltenssegmentierung und E-Commerce-Kohortenanalyse.

Grundlegende Verhaltensdaten beziehen sich auf typische Aktionen, die ein Kunde auf einer E-Commerce-Website ausführt. Dazu gehören Aktionen wie das Anzeigen eines Artikels, das Hinzufügen eines Artikels zu einem Einkaufswagen, das Entfernen eines Artikels aus einem Einkaufswagen und das Abschließen eines Kaufs.

Oben sehen Sie ein Beispiel für ein Kohortenanalyse-Dashboard, das grundlegende Kundenverhaltensdaten von Kunden kombiniert, die ihren ersten Einkauf in einem bestimmten Monat getätigt haben. Die Kohortenanalyse ermöglicht es Marken, LTV und Amortisationszeiten besser einzuschätzen und hilft bei der Ressourcenzuweisung.

Der Abbruch von Einkaufswagen bleibt ein großes Problem im E-Commerce. Der durchschnittliche Warenkorbabbruch liegt branchenübergreifend bei erstaunlichen 78,65 %.

Dies macht den Checkout-Prozess zur höchsten ROI-Möglichkeit für Marken, um Kundendaten zu sammeln. Marken sollten sich ansehen, wann der Checkout-Prozess gestartet wurde, welche Checkout-Schritte abgeschlossen sind, ob Kunden eine Zahlungsmethode eingegeben haben und ob eine Bestellung abgeschlossen oder abgebrochen wurde. Anhand dieser Daten kann eine Kundendatenplattform Warenkorbabbruchkampagnen auslösen, um den Umsatz wiederzugewinnen.

Es gibt viele Möglichkeiten, Verkäufe mit Warenkorbabbruchkampagnen zurückzugewinnen. Oben ist ein Beispiel von Thrive Market. Wir haben einen ganzen Leitfaden zu aufgegebenen E-Mail-Vorlagen veröffentlicht.

In unserer neuesten Analyse zu E-Mail-Marketing-Statistiken haben wir festgestellt, dass Post-Kauf-Kampagnen mit einer Konversionsrate von über 7 % unglaublich effektiv sind.

Diese Kundendaten unterstützen nicht nur Nachkaufkampagnen, sondern sind auch für Kundenerfolgsteams von entscheidender Bedeutung. Daten nach dem Kauf können beinhalten, ob eine Bestellung aktualisiert wird, welche Aktualisierungen vorgenommen werden, ob eine Bestellung storniert wird und ob ein Kunde eine Bewertung abgegeben hat oder nicht.

Oben verwendet Amazon Kundendaten in Kombination mit Daten nach dem Kauf, um spezifische Produktempfehlungen vorzuschlagen und Wiederholungskäufe zu generieren.

Die meisten potenziellen Kunden gelangen nie auf die Checkout-Seiten. Um die Konversionen zu maximieren, sollten Marken ihre durch verlassene Warenkörbe ausgelösten Kampagnen erweitern, um auch Maßnahmen weiter oben in der Kaufreise einzubeziehen.

Dazu sollten Kundendaten wie gesuchte, angesehene und gefilterte Produkte gesammelt werden. Diese Daten können dann verwendet werden, um Inhalte in Kampagnen zum Verlassen des Browsers zu personalisieren.

Oben verwendet Fashion Nova Facebook Messenger, um Kunden nach dem Stöbern in einem Artikel zurückzubringen. Durch die Verwendung von Kundendaten in ausgelösten Kampagnen entstehen relevante, persönliche Angebote.

Wie bereits erwähnt, haben Kundendatenplattformen viele Anwendungsfälle, die Akquisition, Engagement, Konversion und Maximierung umfassen.

Zur Veranschaulichung habe ich einige Beispiele unserer Kunden gezogen, die zeigen, wie sie ein CDP zur Umsatzsteigerung einsetzen.

Sie sollten Kundendatenplattformen verwenden, um Facebook Custom Audiences zu verbessern.

Custom Audiences ermöglichen es Unternehmen, eine bestimmte Kundenliste auf Facebook, Instagram oder im Audience Network anzusprechen.

Die Effektivität dieser Anzeigen hängt von der Qualität Ihrer Liste ab. Hier kommen Kundendatenplattformen ins Spiel.

CDPs geben Ihnen die Möglichkeit, Ihre Kunden zu segmentieren und für jeden Typ einzigartige Botschaften zu erstellen.


Zur Veranschaulichung verwende ich einige anonyme Beispiele unserer Kunden.

Neue Käufer interessieren sich sehr für Ihre Marke und tätigen mit größerer Wahrscheinlichkeit einen zweiten Kauf.

Untersuchungen zeigen, dass selbst eine kleine Verbesserung der Kundenbindung zu massiven Renditen führt.

Wenn Sie sich ausschließlich auf das FB-Pixel verlassen, wird Ihre Fähigkeit, diese Gruppe anzusprechen, leider untergraben.

Mit Barilliance ist unser Kunde in der Lage, Kunden, die auf anderen Kanälen gekauft haben, einschließlich ihrer physischen Geschäfte, hinzuzufügen, um eine vollständige Kundenliste zu erstellen.

Oben, im obigen Screenshot, definieren sie kürzliche Käufer als jemanden, der vor weniger als 90 Tagen einen Kauf getätigt hat und dessen Bestellwert 100 $ oder mehr betrug.

Sie können diese Zielgruppe kontinuierlich mit Facebook synchronisieren. Wann immer ein Interessent einen Kauf tätigt, wird er automatisch zu dieser Zielgruppe hinzugefügt. Ebenso werden sie entfernt, wenn ihr letzter Kauf länger als 90 Tage dauert.