CDP-Implementierung: Zusammenarbeitsmodell

Von der Planung, über die Umsetzung bis hin zur Weiterentwicklung

Unsere valantic-Blogserie besteht aus insgesamt acht Teilen und gibt Ihnen einen Einblick in die Implementierung einer Customer Data Platform (CDP). Zunächst wurden in der Planungsphase die Projektorganisation erstellt und Anforderungen definiert. Anschließend sind wir in die Umsetzungsphase übergegangen. Dabei haben wir die Spezifikationen vorgenommen, die Basiskonfiguration erstellt und eine Datensammlung angelegt sowie Use Cases konfiguriert, und die Qualitätssicherung vor dem Go-live durchgeführt.  

Nun kann die Betriebs- und Weiterentwicklungsphase – und somit die letzte Station unseres Projekts – beginnen, um das Beste aus der CDP herauszuholen.  

Gemeinsam besser arbeiten: das Zusammenarbeitsmodell

Nach der Implementierung einer CDP ist es wichtig, dass eine effektive Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeiter*innen stattfindet, um den größtmöglichen Wert aus den verfügbaren Daten zu generieren. Eine erfolgreiche Kollaboration ermöglicht es, das Know-how verschiedener Abteilungen zu bündeln und ein umfassendes Verständnis über Kund*innen und deren Bedürfnisse zu erlangen. Dies wiederum erleichtert die Entscheidungsfindung, fördert die Erstellung zielgerichteter Marketingkampagnen und hilft dabei, die Kundenbindung zu stärken.

Für eine effektive Nutzung der CDP ist es entscheidend, bestehende Prozesse anzupassen oder neue Prozesse für die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen einzuführen. Ebenso wichtig ist die Aus- und Weiterbildung des Personals, um die nötigen Kenntnisse und Kompetenzen für den effizienten Einsatz der CDP zu erlangen. Ein agiler, hypothesengetriebener Prozess innerhalb des Betriebsmodells (Operating Model) kann hierbei helfen, die Zusammenarbeit zu fördern und den maximalen Nutzen aus der CDP zu ziehen.

Agiler Prozess für das Operating Model einer CDP

Agile Methoden eignen sich für die Entwicklung von Operating Models in CDPs besonders gut. Durch regelmäßige Iterationen und die enge Zusammenarbeit zwischen den Teams können schnell Ergebnisse erzielt und Feedback eingeholt werden, um das Modell entsprechend anzupassen. Folgende Schritte berücksichtigen wir dabei:

• Hypothesengenerierung: Der erste Schritt besteht darin, Hypothesen zu generieren. Diese dienen als Basis für die Arbeit des CDP-Teams und beinhalten Ideen für neue Automatisierungs-Use Cases, Personalisierungsstrategien und Segmentierungsansätze. Jede Hypothese wird auf ihre Auswirkungen auf das Ziel des CDP-Einsatzes hin geprüft und durch Indikatoren gemessen.

• Einflussanalyse: Des Weiteren erfolgt eine Einflussanalyse, um die Priorisierung der Hypothesen zu ermöglichen. Mithilfe der CDP-Daten werden die Auswirkungen der verschiedenen Maßnahmen bewertet, um ein Ranking zu erstellen. Da das CDP-Team begrenzte Ressourcen hat, ist eine solche Bewertung notwendig, damit die effektivsten Maßnahmen ausgewählt werden können.

• Machbarkeitsanalyse: Im nächsten Schritt folgt die Machbarkeitsanalyse, wobei geprüft wird, ob die priorisierten Hypothesen technisch umsetzbar sind. Das CDP-Team stellt fest, ob die notwendigen Daten zur Umsetzung der entsprechenden Systeme und Prozesse vorhanden sind, um die Hypothesen anzuwenden. Nur jene Hypothesen, die wir als technisch umsetzbar bewerten, werden in den nächsten Schritten weiterverfolgt.

• Umsetzung: Die Realisierung der entwickelten Maßnahmen erfolgt nach der Priorisierung des Backlogs und umfasst unter anderem den Aufbau neuer Automatisierungs-Strecken, die Integration neuer Daten sowie die Konfiguration neuer Aktivierungskanäle. Je nach Organisation bietet es sich an, agile Prozesse wie SCRUM oder Kanban zu nutzen. Diese ermöglichen eine kontinuierliche Reflektion und Optimierung der Resultate.

• Aktivierung: Nach erfolgreicher technischer Vorbereitung der Maßnahmen können diese aktiviert werden. Es ist nun wichtig, den Erfolg der Maßnahmen zu beobachten und genügend Daten über ihre Leistung zu sammeln, um eine sinnvolle Auswertung zu ermöglichen. Der Zeitraum, der dafür benötigt wird, variiert je nach Art der Maßnahme, der zu untersuchenden Zielgröße und des Unternehmens. Es ist empfehlenswert, dabei auf professionelle Auswertungstools zurückzugreifen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

• Review und Optimierung: In einem letzten Schritt werden nun die vorgenommenen Maßnahmen analysiert und bewertet. Dabei sollten jedoch nicht nur ökonomische Kennzahlen im Fokus stehen, sondern auch die gewonnenen Erkenntnisse. Es gilt also zu prüfen, ob das erwartete Ergebnis eingetreten ist und mögliche Gründe für Abweichungen zu identifizieren, wie Fehlannahmen oder nicht berücksichtigte Faktoren.

Weiterentwicklungsprozess nach der CDP-Implementierung

Das Zusammenarbeitsmodell gibt eine strukturierte Vorgehensweise vor, die im Sinne der Prozessoptimierung sinnvoll angewendet werden kann. Durch eine umfassende Analyse, Priorisierung und Umsetzung sowie eine kontinuierliche Überprüfung und Optimierung wird sichergestellt, dass Maßnahmen langfristig erfolgreich sind.

Damit sich die neu definierten Arbeitsprozesse in den Strukturen von Organisationen verfestigen, bedarf es einer kontinuierlichen Weiterentwicklung, auf die wir im letzten Teil unserer CDP-Blogserie näher eingehen.