Stadig mer kundedata, økt konkurranse om kundene, GDPR og et stadig mer fragmentert marked for salg og markedsføring, er viktige drivere for at mange mellomstore og store bedrifter i disse dager vurderer en dedikert kundedataplattform, på engelsk kalt “Customer Data Platform” (CDP).
Hva er egentlig en CDP?
De siste årene har de fleste større selskaper innen varehandelen fått et forhold til PIM for systematisering av produktinformasjon. Noen har kanskje også implementert et eget system for ordrehåndtering (OMS) og grafisk innhold (DAM). Vi mener at det nå er på tide å rydde plass til enda en tre bokstavers forkortelse: CDP.
The CDP Institute definerer en CDP som «pakket programvare som skaper en vedvarende, enhetlig kundedatabase som er tilgjengelig for andre systemer.»
Man kan se for seg CDP’en plassert slik i en rask skisse over økosystemet til en butikkjede eller nettbutikk:
Man kan altså se på CDP’en som navet i kundedialogen med nære knytninger til både personalisering, søk, markedsføring, kundeklubb, kundesenter, CRM og nettbutikk.
Hvem trenger en CDP?
En CDPs fokus er å faktisk etablere det komplette kundebildet vi har snakket om de siste 10 årene. Sett med netthandelsøyne er en CDP særlig relevant for virksomheter med følgende kjennetegn:
- Selskaper med mye kontaktinformasjon og kjøps- og webhistorikk.
- Selskaper som selger eller markedsfører i flere kanaler.
- Selskaper som har mange verktøy som brukes i kundedialogen og erfarer at disse er vanskelig å integrere med hverandre.
- Selskaper som ønsker mer kontroll og muligheter enn man får med et CRM-system.
I praksis er dette alle mellomstore og store nettbutikker og butikkjeder.
CDP’er er komplekse og kommer med en kombinasjon av forskjellige funksjoner hos de utallige løsningene som finnes på markedet. Hvilken verktøy skal man velge? For å besvare dette er det flere områder vi må se nærmere på:
- Behov: Først og fremst, hva planlegger du å bruke CDP’en til? Mange retailere ønsker bedre kontroll på sine kundedata med tanke på GDPR, personalisering på egne nettsider, mer effektiv reklame, mer relevante nyhetsbrev og et personlig tilpasset søk i egen nettbutikk. I tillegg er det ofte et stort behov for datavisualisering og internrapportering. Men kanskje finnes det også andre interne behov i bedriften? I denne prosessen er det viktig å involvere markedsavdelingen, men glem ikke teknologoene og data scientists slik at de får muligheten til å gjøre de mer avanserte analysene.
- Datainnsamling: I en CDP samler man inn kundedata fra flere kilder, gjennomgår dataene og lager 360-graders kundeprofiler. Før man velger plattform er det viktig å diskutere hvilke data man ønsker å samle og hvordan de skal samles inn; være seg transaksjonsdata (fra alle salgskanaler), interaksjondata (f.eks klikk og søk på nettside), CRM-data osv.
- 360 graders kundeprofil: Innsamlet data brukes for å skape en 360-graders kundeprofil med en unik ID for hver eneste kunde. I denne sammenhengen er det viktig å identifisere hvorvidt det er opprettet mer enn én profil for en enkelt kunde. Dette problemet oppstår vanligvis når man har flere epost-adresser på én kunde, kunden hopper mellom desktop og mobil – eller når det har vært interaksjon mellom kunden og forskjellige avdelinger i selskapet, hvor alle skaper en egen post for samme kunde. Velfungerende CDPer oppdager disse duplikatene og sletter dem fra systemet. Med en CDP får man i stedet ett lagringspunkt for kundedata. Hver avdeling i bedriften har tilgang til disse kundedataene, der eventuelle endringer tilgjengeliggjøres for hele bedriften.
- Segmenter og målgrupper: Mange tenker kanskje at en 360 graders kundeprofil først og fremst er interessant med tanke på personalisert markedsføring (1:1), men vi må heller ikke glemme at i en del sammenhenger er det fortsatt aktuelt med samme budskap til flere kunder. I et CRM-system segmenterer man typisk dette basert på for eksempel kjønn, geografisk tilhørighet eller kjøpsatferd, men med en CDP er det også mulig å skape langt mer avanserte segmenter og målgrupper basert på store mengder sanntidsdata, der man setter sammen flere kunder som likner på hverandre. For mange retailere handler mye fortsatt om kampanjer, med en CDP og litt nytenkning kan man gjøre kampanjene langt mer effektive.
- Ekstern data: Basert på 360 graders kundeprofiler gir man hver enkelt kunde tilpasset innhold. Samtidig er det viktig at man tar hensyn til en rekke andre faktorer, som for eksempel lagerbeholdning, kampanjer, sesong og produktanmeldelser.
Hvordan velge riktig CDP?
Kort oppsummert kan vi oppsummere punktene over i følgende modell, der det røde området er selve CDP’en:
Slik vi ser det, finnes det ikke en CDP som passer alle bedrifter. Noen løsninger er svært avanserte, men de er ofte kostbare og krevende å sette opp og drifte. Andre løsninger er enkle og koster lite, men er kanskje ikke et verktøy for bedriften på lengre sikt.
En annen måte å se dette på er fra et mer teknisk perspektiv. Mange som har begynt å sette seg inn i CDP-markedet, vil fort kikke på store løsninger fra globale selskaper som Segment, Adobe, SAP, IBM etc. Det er solide tekniske løsninger, men løsningene er kostbare, selskapene er kun representert i Norge gjennom sine partnere og løsningene er ikke alltid tilpasset det norske markedet. Mange av disse er også stasjonert utenfor Europa, noe som skaper en del juridiske komplikasjoner. Et alternativ er slik sett å se på nordiske CDP’er; disse er ofte mindre og enklere. Et tredje alternativ er å se på open source-baserte løsninger, slik som Apache Unomi. Der får man avanserte løsninger, samtidig som man slipper de kostbare lisensene og man har bedre kontroll på sine data. Ulempen er at dette krever en del kompetanse, der man ofte må ofte må kombinere interne kompetanse med ekstern konsulentbistand fra et spesialisert byrå om man ønsker en konkurransedyktig løsning.
Det er ikke slik at alle trenger en CDP, men for mellomstore og store retailere, mener vi at et CDP-verktøy bør være relevant. Samtidig minner vi om at de virkelig verdiene først skapes når man benytter den innsamlede dataen til noe som skaper verdi for kundene, gjerne automatisert og i sanntid ved hjelp av maskinlæring. Eksempler på dette kan være produktanbefalinger i nettbutikken, mer relevant reklame i form av presisjonsmarkedsføring eller et bedre produkt-søk i nettbutikken. CDP-verktøyet vil fremover også bli sentral i digitale tjenester i fysisk butikk og bidra til å bygge den viktige broen mellom digitale og fysiske kanaler.
