-

Inzichten verkrijgen in data: Wordt het een CDP, DMP of marketing data warehouse?

Er komt een moment waarop het aan elkaar knopen van marketingtools middels exportbestanden niet meer voldoende is om de juiste inzichten te verkrijgen en acties te doen. Dat is het moment waarop je voor de keuze staat; wordt het een CDP, 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 CDP, 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 webanalyticstools zoals Google Analytics.

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, Tealium en WiQhit. 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 klant/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 die grote hoeveelheden (actuele en historische) data centraal opslaat 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 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 webanalyticstools 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.

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.

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond