Marketing Automation – datengetrieben und in Echtzeit entlang der gesamten Customer Journey

Marketing Automation – datengetrieben und in Echtzeit entlang der gesamten Customer Journey
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
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Mitschrift verfügbar

Julian Eisfeld zeigt, wie Customer Data Platforms Echtzeit-Personalisierung ermöglichen und Datensilos überwinden, um 360-Grad-Kundenprofile zu schaffen.

Julian Eisfeld, Data Strategy Lead bei Oracle, beleuchtet in seinem Praxisbericht die strategische Nutzung von Customer Data Platforms (CDP) zur Optimierung der Customer Journey. Der Beitrag hebt die Bedeutung der Echtzeit-Personalisierung und der Integration von Kundendaten hervor, um ein umfassendes 360-Grad-Kundenprofil zu erstellen. Eisfeld kombiniert strategische Einsichten mit praktischen Beispielen aus dem Retail- und B2B-Bereich, um die Herausforderungen und Lösungen im Umgang mit fragmentierten Daten und Prozessen zu verdeutlichen.


Im Mittelpunkt steht die Fähigkeit der CDP, siloed customer information zu überwinden und datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen. Eisfeld beschreibt, wie die Plattform als zentrales Kundeninformationszentrum fungiert, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und anreichert. Er betont die Rolle von Machine Learning bei der Optimierung von Prozessen und der Erstellung von Smart Attributes. Die zentrale Steuerung von Triggerpunkten und die Orchestrierung von End-to-End-Prozessen sind entscheidend, um die technische Komplexität zu reduzieren und die Time-to-Market zu beschleunigen. Eisfeld empfiehlt einen schrittweisen Ansatz zur Einführung der CDP, um bestehende Systeme zu ergänzen und langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Eine Customer Data Platform ermöglicht es, ein zentrales Kundeninformationszentrum zu schaffen, das alle relevanten Daten an einem Ort vereint und so ein umfassendes 360-Grad-Kundenprofil bietet. – Julian


Die Fähigkeit, in Echtzeit auf Kundenverhalten zu reagieren, ist entscheidend, um die Customer Journey nahtlos und personalisiert zu gestalten. – Julian


Eine datengetriebene Strategie ist unerlässlich, um in der heutigen schnelllebigen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben und Kunden effektiv anzusprechen. – Julian

  • Eine Customer Data Platform ermöglicht die zentrale Speicherung und Anreicherung von Kundendaten für ein 360-Grad-Kundenprofil.
  • Echtzeit-Personalisierung ist entscheidend, um Kunden während ihrer aktiven Interaktionszeit zu erreichen.
  • Die Fragmentierung von Prozessen und Entscheidungen behindert eine nahtlose Customer Experience.
  • Machine Learning kann helfen, Prozesse zu optimieren und Smart Attributes für bessere Entscheidungen zu generieren.
  • Eine Customer Data Platform reduziert technische Komplexität und ermöglicht Business Usern eigenständiges Arbeiten.

Die zentrale Herausforderung, die im Beitrag adressiert wird, ist die Fragmentierung von Kundendaten und Entscheidungsprozessen, die eine nahtlose Customer Experience behindert. In einer Zeit, in der Echtzeit-Personalisierung und datengetriebene Entscheidungen entscheidend sind, zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen der Notwendigkeit zur Integration und der Realität isolierter Datensilos. Diese Diskrepanz offenbart strukturelle Widersprüche in der Unternehmensorganisation, die durch eine Customer Data Platform (CDP) überwunden werden können. Die strategische Relevanz liegt in der Fähigkeit, ein 360-Grad-Kundenprofil zu schaffen, das es Unternehmen ermöglicht, Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg zu personalisieren und zu optimieren. Der Beitrag verdeutlicht, dass die Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation nicht nur technologische Anpassungen erfordert, sondern auch eine kulturelle Neuausrichtung, um Verantwortungsverschiebungen und Veränderungsbarrieren zu überwinden.


Der Vortrag inspiriert dazu, die Einführung einer CDP als strategischen Schritt zu verstehen, der über die bloße technische Implementierung hinausgeht. Er fordert Unternehmen auf, bestehende Prozesse kritisch zu hinterfragen und die CDP als Erweiterung der bestehenden Architektur zu nutzen, um bislang ungenutzte Potenziale zu erschließen. Die Integration von Machine Learning zur Optimierung von Entscheidungsprozessen wird als wesentlicher Faktor hervorgehoben, um die Granularität der Personalisierung zu erhöhen und die Time-to-Market zu beschleunigen. Der Beitrag verschiebt die Perspektive von einer isolierten Betrachtung einzelner CRM-Datensätze hin zu einem umfassenden Ansatz, der alle verfügbaren Datenpunkte integriert. Dies fördert einen kulturellen Wandel hin zu einer flexiblen, datenbasierten Arbeitsweise, die es Unternehmen ermöglicht, in Echtzeit auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und somit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

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