CDP, DMP of marketing data warehouse?

CDP, DMP of marketing data warehouseBinnen iedere organisatie komt er een moment waarop het aan elkaar knopen van marketing tools middels exportbestanden niet meer voldoende is om de juiste inzichten te verkrijgen en acties te doen. Het moment waarop een integraal klantbeeld nodig is en acties moeten worden afgestemd op de overal aanwezige (potentiële) klant. Dat is het moment waarop je voor de keuze staat; wordt het een CMP, DMP of data warehouse?

Aan alledrie deze oplossingen hangt een redelijk tot stevig prijskaartje, uitgedrukt in Euro’s en uren. Het is dus belangrijk de juiste keuze te maken. Laat dit artikel jou hierbij helpen. Het is niet de bedoeling van dit artikel om je te vertellen welke oplossing beter is, wel om aan te geven wanneer je het beste een CMP, DMP of (marketing) data warehouse kunt gebruiken.

CDP, DMP, data warehouse. What the …?

Leuk, al die afkortingen en buzzwords, maar waar staan ze eigenlijk voor? Wat is het en wat kan je ermee?

Customer Data Platform (CDP)

Een customer data platform (CDP) is een oplossing waarin data van (potentiële) klanten en contacten uit verschillende systemen wordt gemodelleerd, geprofileerd en geactiveerd. Het gaat dan om data uit systemen voor advertising zoals Google AdWords of Facebook, campagne en email management systemen zoals Hubspot of MailChimp, CRM systemen zoals Salesforce of MS Dynamics, test- en personalisatie-oplossingen zoals VWO of Optimizely, e-commerce systemen zoals Magento of Shopify, aangevuld met data uit web analytics tools zoals Google Analytics.

customer data platform

Bron afbeelding: Emailvendorselection.com

Op basis van de activaties stuurt het CDP op zijn beurt deze systemen weer aan. Zo kan je bijvoorbeeld op basis van email open- en klikgedrag een contact targeten binnen Google AdWords. Klikt dit contact binnen een bepaalde periode niet op een advertentie dan wordt hij benaderd binnen Facebook. Wordt het contact klant dan ziet hij bij zijn eerstvolgende website bezoek geen wervende landingspagina meer maar branded pagina die zijn keuze bevestigt. Een beetje CDP kan voor het faciliteren van deze customer journey ook profielen verrijken met data uit onder andere data warehouses of externe bronnen.

De focus van een CDP ligt dus duidelijk op marketingacties en -activaties. Voorbeelden van populaire CDP’s zijn BlueConic, AgilOne, Datorama, QuickPivot en Tealium. Dit zijn uitgebreide platformen maar er zijn ook eenvoudigere oplossingen zoals Segment, LeadBoxer, CustomerLabs en Zoho MarketingHub. Een CDP klinkt als de natte droom van iedere marketeer maar heeft ook nadelen. Het belangrijkste nadeel is dat de meeste CDP’s data nauwelijks tot niet opslaan maar voornamelijk profileren, uitzonderingen als Datorama en Nominow daargelaten waarbinnen data herleid kan worden naar een klant of ID. Hierdoor is een CDP in het algemeen geen bron voor analyses en inzichten, en is het dus vooral een tactische en operationele oplossing.

Data Management Platform (DMP)

Een data management platform (DMP) is een oplossing waarin first-, second- en third-party audience data (cookieID’s) wordt opgeslagen en geprofileerd. Op basis van die profielen kunnen campagnes en advertenties worden opgezet en aan de juiste personen getoond. DMP’s worden vooral ingezet voor advertentiedoeleinden door publishers en hun klanten. Voorbeelden van populaire DMP’s zijn Adobe Audience Manager, BlueKai, Relay24 en SalesForce DMP.

Het belangrijkste verschil tussen een CDP en een DMP is dat een CDP werkt met herkenbare en naar personen herleidbare klant- en contactdata, en een DMP vooral met ongepersonaliseerde en niet (of lastig) naar personen herleidbare data. Daarnaast bewaart een DMP data relatief kort om een kostbare data-explosie te voorkomen.

Data warehouse (DWH)

Een data warehouse (DWH) is een oplossing waarbij grote hoeveelheden (actuele en historische) data centraal worden opgeslagen voor met name analyses en rapportages. In tegenstelling tot een CDP en een DMP doet een data warehouse zelf niets met die data; het stelt de data alleen maar beschikbaar voor andere systemen zoals business intelligence tools.

In de praktijk worden data warehouses vooral gebouwd en onderhouden door IT teams met veel technische know-how maar weinig marketing affiniteit. Een marketing data warehouse is, zoals de naam al zegt, een data warehouse waarin vooral marketing data wordt opgeslagen. Met moderne ETL (Extraction, Transformation en Load) tools zoals Stitch en Segment kan data uit diverse marketing tools en andere systemen in populaire data warehouses zoals Google BigQuery of Microsoft Azure worden opgeslagen. Dit geldt dus ook voor de data die verzameld wordt door campagne-, advertising-, CRM-, email-, e-commerce en web analytics tools en systemen. Deze data is daarna beschikbaar voor strategische en tactische analyses, rapportages en dashboards in business intelligence tools zoals Power BI.

Waar een CDP nog redelijk ‘plug & play’ is, moet bij de inrichting van een marketing data warehouse toch iets meer denkwerk worden verricht. Met name de ETL-processen dienen goed te worden uitgedacht en beschreven zodat een IT team hiermee aan de slag kan, anders wordt data niet op de juiste manier verwerkt en opgeslagen en is het onbruikbaar voor marketingdoeleinden. Het beschrijven van deze processen is daarom een klus die toch echt op het bord van de marketeer ligt, al dan niet in samenwerking met de marketing data analist.

Keuze: CDP, DMP of DWH?

Wanneer kan je het beste kiezen voor een CDP, DMP of marketing data warehouse? Wat stop je in je martech stack? Uiteraard is die keuze afhankelijk van de strategie en dus voor iedere organisatie anders, maar in grote lijnen kies je een:

  • CDP als je voornamelijk marketingacties en -campagnes wilt opzetten en uitvoeren om de omnichannel customer journey van (eigen) relaties (suspects, prospects, klanten) te bevorderen;
  • DMP als je voornamelijk korte termijn advertising campagnes wilt opzetten, en beschikt over cookie data maar niet over relatiegegevens;
  • Data warehouse als je data wilt verzamelen voor strategische en tactische analyses, rapportages en inzichten.

Natuurlijk heb ik zelf ook mijn voorkeuren. Mijn ideale martech stack voor bedrijven die zelf hun klant- en contactgegevens beheren (wat voor de meeste bedrijven en organisaties geldt) bestaat uit een CDP als centrale oplossing voor inbound en outbound marketingacties en -campagnes, een data warehouse voor de opslag van die en andere actuele en historische data, en een tool als Power BI voor analyses, rapportages en dashboards.

Heb jij vragen over het ontsluiten en benutten van je marketing- en salesdata? Neem dan contact met mij op voor een gratis marketing & sales data advies sessie.

[inbound_button font_size=”20″ color=”#ff6600″ text_color=”#ffffff” icon=”” url=”https://www.addtofriends.nl/gratis-marketing-data-advies-sessie/” width=”” target=”_self”]Gratis Marketing & Sales Data Advies Sessie[/inbound_button]

 

2 thoughts on “CDP, DMP of marketing data warehouse?

  1. Het ene CDP is het andere niet. Er zijn wel degelijk CDP’s die data op individueel ID-niveau opslaan, zoals Nominow (zie ranking CDP Institute) en daarmee een waardevolle bron bieden voor rapportage- en dashboard doeleinden. Sterker: Datorama biedt de mogelijkheid om inzicht te geven op individueel klantniveau, maar is door het huidige pricing plan een kostbare aangelegenheid.

    Het nadeel van een DMP is dat data 90 dagen wordt bewaard (om een kostbare dataexplosie te voorkomen) en zich ook graag neerzetten als CDP. Hiermee wordt het er qua keuze niet eenvoudiger op.

    Een Data Warehouse of Data Lake is een ‘domme’ applicatie en kan een waardevolle bron zijn voor alle marketing en rapportagedoeleinden.

    De uiteindelijke keuze hangt ook af van je ondernemingsstrategie. Als customer loyalty een groot goed is, valt de keuze bijna automatisch op een CDP. Afhankelijk van de mogelijkheden, kies je daar al dan niet de juiste tools bij.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.