Fünf Fragen an einen MarTech Consultant zur CrossEngage CXP

Im Bereich der Marketing Technologien (MarTech) sprechen wir gerne metaphorisch von einem Dschungel, denn die Thematik erweist sich als vielseitige Landschaft mit unterschiedlichen Terrains und Disziplinen. Aufgrund der schieren Masse läuft man leicht Gefahr, den Überblick zu verlieren.

Im Rahmen dieser Metaphorik lassen sich Customer Experience Platforms (CXPs) als grüne Lichtung beschreiben, von der der Großteil dieser Terrains zugänglich ist. Eine dieser Lichtungen kann CrossEngage sein.

Um einen besseren Blick auf die Thematik und auf das Tool zu geben, haben wir unserem Kollegen und MarTech Consultant David Deronja fünf Fragen zur CrossEngage CXP gestellt. David arbeitet bereits seit vielen Jahren nicht nur im MarTech Umfeld, sondern auch mit CrossEngage als Tool und ist daher absoluter Experte auf dem Gebiet. Er kennt die Funktionen in und auswendig und weiß genau, worauf es bei Marketing-Automatisierung und Data-Driven Marketing ankommt.

Was ist CrossEngage und was kann das Tool?

Zuallererst sollten wir einige MarTech Begrifflichkeiten klären: Im Marketing Automation Kontext arbeiten wir mit zwei grundlegenden Systemen: Die CDP und die CXP. Die Customer Data Platform (auch CDP genannt) fokussiert sich als Tool auf die Aufbereitung, Transformation und Aggregation von Kund*innendaten. Eine Customer Experience Platform (kurz CXP) setzt ihr Augenmerk auf das Omnichannel Kund*innenerlebnis. Sie ermöglicht eine Omnichannel Ausspielung relevanter Marketing-Botschaften an die Zielgruppe.

CrossEngage lässt sich mit all seinen Funktionen eher in die Kategorie der CXPs einordnen. Es eröffnet seinen Anwender*innen einen 360°-Blick auf die individuelle Kund*innenbeziehung, hilft bei der Erstellung maßgeschneiderter (AI-gestützter) Zielgruppen, sowie deren Aktivierung über alle Touchpoints und Kanäle hinweg. Das garantiert ein herausragendes Markenerlebnis und sichert nachhaltige Kund*innenbeziehungen.

Neben dem CXP Modul bietet CrossEngage auch GPredictive an, ein Modul, mit dem Vorhersagen über bestimmtes Kund*innenverhalten getroffen werden kann. Damit lassen sich die (zukünftigen) Kund*innenwerte, Präferenzen und Verhaltensweisen von Kund*innen ermitteln. Denn: Zu wissen, was man von seinen Kund*innen erwarten kann, ist einer der wichtigsten Hebel für ein wertorientiertes Kund*innenmanagement.

Welche Businessprobleme löst CrossEngage?

Um Kund*innen erfolgreich mit relevanten Marketing-Botschaften zu bespielen, werden zunächst Daten benötigt. Oft haben Marketeers nicht die notwenigen Daten, um das zu tun oder aber vorhandene Daten liegen heterogen verteilt in der Systemlandschaft des Unternehmens vor. CrossEngage erlaubt es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und zu einem einzigartigen 360-Grad Kund*innenprofil zu aggregieren. Durch die Überwindung dieser Datensilos ist eine einheitliche Sicht auf alle Kund*innendaten garantiert, wodurch jedes einzelne Kund*innenerlebnis optimiert wird.

Viele Marketing-Teams sind außerdem von ihrer IT-Abteilung abhängig, da sie nicht über die notwendigen Skills verfügen, um Daten selbst zu generieren und zu aggregieren.

CrossEngage bietet No-Code Funktionen, um genau diese Abhängigkeit aufzulösen – auch genannt: Demokratisierung der Daten. Dadurch werden Daten verfügbar gemacht, sodass Marketing-Teams ohne technische Fähigkeiten oder Programmierkenntnisse ihre Zielgruppen datenbasiert mit Inhalten bespielen können. So wird stets eine konsistente, einheitliche Omnichannel Ausspielung sichergestellt.

Was macht das Tool besonders?

Ein besonderes Highlight von Crossengage ist der Best of Breed Ansatz. Best of Breed bedeutet, dass Standardintegrationen mit allen großen Marketingtools wie z.B. Google, Facebook oder Sendgrid als E-Mail-Service Provider vorhanden sind.

Außerdem verfügt die Plattform über ein äußerst intuitives User Interface. So lässt sich als Marketeer besonders schnell mit Daten arbeiten, Segmentierungen vornehmen und Kampagnen aufsetzen.

Der Zusammenschluss von CrossEngage mit GPredictive erlaubt es zusätzlich, auf Basis von gesammelten Daten Vorhersagen zu treffen. Auf diese Weise kann z.B. die Kaufwahrscheinlichkeit, der Customer Lifetime Value (CLV) oder die Abwanderungswahrscheinlichkeit (Churn Rate) einesr Kund*in vorhergesagt werden. Die auf diese Weise gewonnenen Daten können anschließend für Kampagnen und Segmentierungen genutzt werden.

Welche Entwicklungspotenziale siehst du in CrossEngage?

Wenn es darum geht, Daten zu bereinigen, verfügbar machen und zu aggregieren sehe ich noch eine Herausforderung für CrossEngage. Möchte ich beispielsweise den durchschnittlichen Warenkorbwert eines*r User*in herausfinden, muss dies noch in einer vorgelagerten Instanz bzw. in einem externen Service stattfinden.

Da aber die generelle Gattung der Customer Data Platforms und Customer Experience Platforms noch jung ist, ist davon, auszugehen dass gewisse Funktionen in Zukunft noch nacherzogen werden.

Was rätst du Anderen, die in Betracht ziehen, dieses Tool zu nutzen?  

Vor der Implementierung von CrossEngage sollten die eigenen Anforderungen an das Tool zunächst in Form von Marketing Use Cases klar definiert werden. Bei der Formulierung gilt es, daran zu denken, welche konkreten Marketing-Kampagnen man gerne mit dem Tool spielen möchte. Das hilft dabei, die MarTech Zielarchitektur aufzubauen.

Auch sollten Interaktionsdaten in Form von Events angeliefert werden, sodass Marketing Manager*innen auf Basis von diesen Events Segmentierungen vornehmen können.

Zusätzlich ist es stets zu empfehlen, einen eindeutigen Identifier festzulegen, welcher einen einzelnen User über alle Quellsysteme hinweg identifiziert. Das erleichtert die anschließende Datenaggregation.

Vielen Dank für das Teilen deiner wertvollen Erfahrungen mit uns, David!