CDP vs DMP vs CRM: What’s the Difference?
Dnešní spotřebitelé chtějí vysoce personalizované služby a digitální zážitky. Ve skutečnosti asi 3 ze 4 uživatelé jsou frustrovaní, když se jim toto pohodlí nedostává. Personalizace je proto klíčová v dnešním marketingu ovládaném eCommerce.
Klíčovým požadavkem professional personalizaci jsou koherentní zákaznická facts. Existuje mnoho řešení pro správu dat, která zpracovávají a analyzují zákaznická details, aby vám pomohla vytvořit personalizované marketingové strategie, cílené reklamní kampaně a optimální zážitky pro vaše zákazníky.
Nejoblíbenější z těchto řešení správy dat jsou:
- Systémy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM)
- Platformy pro správu dat (DMP)
- Zákaznické datové platformy (CDP)
CDP, CRM a DMP mají všechny společné modus operandi – analyzují a kompilují data shromážděná z více zdrojů za účelem vytvoření podrobných profilů zákazníků. Tyto profily se používají k optimalizaci a personalizaci produktů, služeb, reklam, vztahů se zákazníky a dalších marketingových funkcí.
Zároveň mají tyto platformy také některé zásadní rozdíly. Tyto rozdíly musíte znát, abyste si mohli vybrat řešení, které je professional vaši firmu nejlepší. Výběr „špatného“ řešení může ovlivnit vaše obchodní operace a návratnost investic, protože implementace všech tří možností může být nákladná.
Pojďme se hlouběji ponořit do každého nástroje, abychom pochopili rozdíly.
Platforma zákaznických dat: Všestranné marketingové řešení
CDP se používá k agregaci zákaznických dat ze široké škály zdrojů k vytvoření koherentního, komplexního a vyvíjejícího se profilu professional každého zákazníka. Mezi tyto zdroje patří mimo jiné vaše webové stránky, mobilní aplikace, stránky sociálních médií, systémy Point of Sale (POS), živé chaty a systémy e-mailového marketingu.
CDP shromažďuje data první strany z kanálů, ke kterým je připojen, a ze systémů, se kterými je integrován. Details mohou být různých typů: behaviorální, demografická, technologická, transakční a další.
Platforma tato data využívá k vytváření profilů zákazníků v reálném čase a budování komplexní zákaznické databáze. Poskytuje vám 360stupňový jednotný pohled na zákazníka.
Ještě důležitější je, že CDP centralizuje tuto databázi a zpřístupňuje ji dalším podnikovým systémům, které zpracovávají různé funkce, jako je prognózování poptávky, CRM, analýza dat, automatizace marketingu, personalizace, tvorba marketingových kampaní, A/B testování a správa obsahu.
Po celou dobu systém shromažďuje nová facts, aby hladce a současně aktualizoval miliony zákaznických profilů.
Platforma professional správu dat: Magnet potenciálního zákazníka
DMP se používají ke shromažďování a organizování dat ze zdrojů první, druhé a třetí strany za účelem vytváření profilů jednotlivých zákazníků. Agregovaná knowledge pak mohou být sdílena s jinými obchodními nebo marketingovými technologickými systémy.
Údaje se konkrétně používají k cílené reklamě a personalizaci na různých digitálních kanálech. To neznamená, že DMP nezávisle spravuje zákaznická details a vytváří reklamní kampaně. Funguje jako prostředník mezi zdroji dat a místy, kde bude obsah použit.
Nyní jsou klíčové rozdíly mezi zákaznickým profilem DMP a zákaznickým profilem CDP:
- Facts i profily v DMP jsou anonymizovány. Tyto profily jsou přístupné obchodníkům nikoli jako identifikovatelné osoby, ale pouze jako zákaznické segmenty.
- Info a profily mohou být uloženy pouze po omezenou dobu.
Řekněme například, že obchodník se snaží vytvořit cílenou marketingovou kampaň professional určitou demografickou skupinu lidí. Pomocí DMP mohou najít knowledge pro segment, na který chtějí cílit, jako je počet žen mladších 30 enable, které aktuálně používají telefon Samsung Galaxy.
Jakmile systém DMP shromáždí a spustí tato info prostřednictvím různých analytických nástrojů, mohou marketéři cílit na zákazníky v daném segmentu. Všichni jednotlivci v segmentu obdrží stejné marketingové zprávy, e-maily a reklamy na stránkách sociálních médií nebo jiných on the internet kontaktních bodech.
V důsledku toho tam, kde je CDP zaměřen spíše na profilování a obsluhu stávajících zákazníků, primárním využitím DMP je získávání potenciálních zákazníků pomocí online reklam založených na datech.
Shopper Connection Administration (CRM) — Optimalizátor vztahů
CRM využívá řadu nástrojů professional sběr dat, správu a analytické nástroje professional řízení vztahů se zákazníky. Tento systém využívá AI a nástroje založené na strojovém učení pro rozpoznávání vzorů a hloubkovou analýzu dat. Chatboti – což jsou v podstatě manažeři zákaznických služeb využívající umělou inteligenci – jsou ukázkovými příklady CRM technologie.
Tam, kde se DMP primárně používá professional cílenou reklamu, je CRM spojeno s prodejními týmy. Jedním z hlavních použití CRM je analyzovat information v uživatelských recenzích a zpětné vazbě za účelem vývoje lepších produktů v průběhu času.
Stejně jako CDP a DMP i toto řešení dynamicky shromažďuje zákaznická data, ale účelem je vyvíjet se a zlepšovat kvalitu služeb. Systémy CRM můžete využít ke zjednodušení interakce se zákazníky, vyřešení stížností po nákupu a optimalizaci funkčnosti, spolehlivosti a životnosti produktů a služeb.
Platforma CRM vám umožňuje sladit vaše prodejní a marketingové operace prostřednictvím integrace s CDP, DMP a dalšími podobnými nástroji. Toho můžete dosáhnout sledováním cest jednotlivých zákazníků získáváním údajů o zákaznících první a druhé strany z formulářů zpětné vazby, průzkumů, odpovědí na e-maily, aktivity na vašem webu, komunikace simply call centra, souborů cookie a dalších.
Díky dnešní špičkové konkurenci má mnoho produktů a služeb podobnou kvalitu, schopnosti a funkce. Názory zákazníků a nákupní rozhodnutí se tedy formují na základě jejich marketingových interakcí a celkových zkušeností s vaší firmou. Nástroje CRM pomáhají optimalizovat tyto interakce.
Klíčové rozdíly mezi CRM, CDP a DMP
Jak je zřejmé, mezi těmito třemi řešeními existuje několik překrývajících se aspektů. Existuje však pět oblastí, kde se tyto tři liší:
-
Zdroje dat: Všechny tři platformy mohou zpracovávat details první, druhé a třetí strany. Údaje první strany označují informace získané přímo od zákazníků, údaje druhé strany označují údaje první strany jiných (jako je spouse nebo prodejce) a údaje třetích stran pocházejí z různých zdrojů, jako jsou prohlížeče, zařízení, soubory cookie webových stránek. a mobilní aplikace. CRM a CDP zpracovávají především data první strany, zatímco DMP se zaměřují na facts třetích stran.
-
Ukládání a uchovávání dat: DMP ukládají facts pouze po určitá období, zatímco CDP a CRM ukládají facts neomezeně dlouho, pokud se zákazník nebo firma nerozhodne je vymazat. Doba trvání a množství dat, která lze uložit, závisí také na ceně platformy. Všechny tři systémy však musí splňovat pokyny pro ochranu údajů v regionu, ve kterém se nacházejí (např. GDPR v Evropě).
-
Profily zákazníků: CRM a CDP zpracovávají osobně identifikovatelné informace (PII) za účelem vytvoření identifikovatelných zákaznických profilů, zatímco DMP vytvářejí anonymizované zákaznické profily. CDP mohou spojit a analyzovat PII ve spojení s anonymními daty třetích stran, aby identifikovali jednotlivce a poskytli vám 360stupňový jednotný snímek zákazníka.
CRM neumí sledovat neidentifikované uživatele, takže neidentifikované digitální cesty zákazníků (kde se například nepřihlásí do prohlížeče nebo webového účtu) nelze sjednotit s jejich známým profilem.
-
Pro koho jsou nástroje určeny: CRM primárně používají prodejní týmy, DMP týmy výkonnostního marketingu a CDP je professional každého obchodníka nebo digitálního obchodníka.
-
Účel sběru dat: CRM se používají pro řízení vztahů se zákazníky, vytváření profilu zákazníků a pomáhají prodejním a marketingovým nástrojům řešit zpětnou vazbu a vývoj produktů a služeb. DMP jsou specifické professional reklamu a personalizaci na úrovni segmentu.
CDP lze použít ke správě vztahů se zákazníky a úrovní zapojení, v cílených marketingových a reklamních kampaních, pro personalizaci 1:1 – ať už potřebujete cokoliv. To vše je možné díky jeho schopnosti vytvářet jednotné profily zákazníků, které se vyvíjejí s každou interakcí.
Jak můžete vidět, CDP má nejširší škálu možností ze všech tří. CDP tedy může kromě svých vlastních schopností provádět funkce, které tvoří základ základních funkcí DMP a CRM.
Proč firmy musí mít CDP
CDP je z mnoha důvodů komplexní řešení správy zákaznických dat.
-
První, pouze CDP vám pomůže sjednotit information shromážděná z různých zdrojů, včetně vašich starších databází a dalších digitalizovaných záznamů, abyste mohli neúnavně aktualizovat profily zákazníků v reálném čase. Můžete také integrovat CRM a DMP do CDP a pomoci tak rozšířit data o zákaznících první strany.
-
Druhý, centralizace dat vám umožňuje rozdělit všechna existující datová sila mezi různými pododděleními v rámci vašeho marketingového oddělení. To umožňuje zaměstnancům a manažerům ve všech oblastech podílet se na marketingových strategiích, díky čemuž je rozhodování vyváženější a založené na datech.
-
Za třetí, 360stupňový profil zákazníka umožňuje vaší firmě optimalizovat marketingové kampaně a další úsilí o zapojení povolením hyperpersonalizace pro jednotlivé zákazníky.
Dynamická personalizace koneckonců nejen zlepšuje udržení zákazníků v průběhu času, ale také výnosy o 5–15 % a efektivitu nákladů o 10–20 %, podle McKinsey.
-
Více než cokoli jiného vám pomůže CDP vytěžit maximum z každé interakce mezi vámi a vašimi zákazníky přes každý kanál a kontaktní bod. CDP je více než jen nástroj professional sběr a sjednocení dat – umožňuje aktivaci publika a orchestraci kampaní napříč různými komunikačními kanály.
Výše uvedené možnosti dělají z Algonomy Actual-time CDP důvěryhodné a spolehlivé řešení mezi velkými maloobchodníky a značkami po celém světě. Je vytvořen professional maloobchod s možnostmi on the internet a offline správy dat a sleduje chování zákazníků pomocí více než 1 200 předem připravených měření a dimenzí.
Dále využívá algoritmy AI-ML k vytváření mikrosegmentů a odkrývá marketingové příležitosti v průběhu celého životního cyklu zákazníka.
Zjistěte více o Algonomy CDP a vyžádejte si demo zde.
The submit CDP vs DMP vs CRM: Jaký je rozdíl? objevilo se jako první na Algonomy.