Customer-Data-Plattformen beruhen auf einem einfachen Versprechen: Kundeninformationen zusammenf\u00fchren, auswerten und nutzen, um relevantere Erlebnisse zu schaffen. Dieses Versprechen h\u00e4ngt jedoch von einer fragilen Annahme ab – n\u00e4mlich davon, dass die von Kunden bereitgestellten Informationen korrekt sind.<\/p>\n
Diese Annahme l\u00e4sst sich immer schwerer treffen.<\/p>\n
Von eMarketer zitierte Forschungsergebnisse zeigen, dass 53 % der Erwachsenen in den USA der Datenerhebung, dem Targeting oder dem Tracking auf KI-Plattformen widersprochen hatten. Weitere 31 % gaben an, einen falschen Namen oder Geburtstag angegeben zu haben. Dieselbe Studie verweist auf ein allgemein gr\u00f6\u00dferes Unbehagen gegen\u00fcber datengest\u00fctzter Personalisierung: 59 % der Erwachsenen in den USA waren besorgt dar\u00fcber, dass KI ihre E-Mail-Adressen zur Personalisierung von Anzeigen nutzt, w\u00e4hrend 52 % sich unwohl dabei f\u00fchlten, ihren Browserverlauf zu teilen.<\/p>\n
Diese Zahlen beschreiben Einstellungen und Verhaltensweisen auf KI-Plattformen, nicht speziell die von CDP-Nutzern. Sie weisen jedoch auf eine Herausforderung hin, die f\u00fcr jedes System relevant ist, das auf Kundendaten aus Registrierungen beruht: Menschen widersprechen m\u00f6glicherweise der Datennutzung oder machen Angaben, die echt wirken, es aber nicht sind.<\/p>\n
Ein falscher Name mag harmlos erscheinen. Ein falscher Geburtstag wirkt vielleicht wie eine kleine Ma\u00dfnahme zum Selbstschutz. Doch wenn ein Unternehmen Angaben aus dem Registrierungsformular als verl\u00e4ssliche Fakten behandelt, k\u00f6nnen sich ungenaue Informationen weit \u00fcber das Anmeldeformular hinaus auswirken.<\/p>\n
Ein falsch angegebenes Alter kann dazu f\u00fchren, dass jemand in die falsche Lifecycle-Kampagne aufgenommen wird. Eine unzutreffende Geschlechtsangabe kann ein Zielgruppensegment verzerren. Solche Annahmen k\u00f6nnen dann Produktempfehlungen, E-Mail-Inhalte und Kundenanalysen in Marketing-Automation-Kampagnen beeinflussen.<\/p>\n
Das Problem besteht nicht nur darin, dass ein einzelner Datenpunkt falsch ist. Automatisierte Systeme k\u00f6nnen diese Daten wiederholt f\u00fcr Entscheidungen heranziehen und so den Eindruck erwecken, eine fehlerhafte Eingabe sei ein verl\u00e4ssliches Signal.<\/p>\n
Verhaltens- und Transaktionsdaten liefern eine andere Art von Belegen. Ein Kauf, ein Produktaufruf oder eine wiederholte Interaktion dokumentiert, was jemand getan hat. Ein Registrierungsfeld dokumentiert, was jemand angegeben hat. Beides kann n\u00fctzlich sein, sollte aber nicht automatisch mit derselben Sicherheit bewertet werden.<\/p>\n
Widerspr\u00fcche gegen die Datennutzung verringern die Zahl der Personen, die f\u00fcr trackingbasiertes Marketing zur Verf\u00fcgung stehen. Wenn einige der verbleibenden registrierten Nutzer zudem unzutreffende Angaben gemacht haben, k\u00f6nnte die tats\u00e4chlich nutzbare Zielgruppe kleiner sein, als die Gesamtzahl der Datenbankeintr\u00e4ge vermuten l\u00e4sst.<\/p>\n
Dadurch kann ein Abw\u00e4rtskreislauf entstehen:<\/p>\n
Erhalten Kunden daraufhin irrelevante Nachrichten, sind sie m\u00f6glicherweise noch weniger bereit, Informationen zu teilen oder der Datennutzung weiterhin zuzustimmen. Das Ergebnis ist nicht einfach nur eine kleinere Zielgruppe, sondern eine weniger verl\u00e4ssliche Grundlage f\u00fcr Marketingentscheidungen.<\/p>\n
Ein detailliertes Kundenprofil kann wertvoll wirken, selbst wenn seine Ausgangsdaten unzuverl\u00e4ssig sind. Das ist die Gefahr der Scheingenauigkeit: Teams vertrauen einem Segment m\u00f6glicherweise, weil es spezifisch ist – nicht, weil es zutreffend ist.<\/p>\n
Verfehlen Kampagnen ihre Wirkung, \u00e4ndern Marketingverantwortliche m\u00f6glicherweise ihre Botschaften oder Targeting-Regeln, ohne die Qualit\u00e4t des Profils selbst infrage zu stellen. Mit der Zeit k\u00f6nnen sich dadurch falsche Annahmen verfestigen und Modelle mit irref\u00fchrenden Signalen trainiert werden.<\/p>\n
Die L\u00f6sung besteht nicht darin, Customer-Data-Plattformen aufzugeben. Vielmehr sollte nicht jedes Datenfeld als gleich verl\u00e4sslich behandelt werden.<\/p>\n
Das bedeutet nicht zwangsl\u00e4ufig, dass der Personalisierung insgesamt Grenzen gesetzt sind. Es ist vielmehr eine Warnung vor Marketing-Automation, die sich zu stark auf Daten registrierter Kunden st\u00fctzt – insbesondere dann, wenn demografische Angaben ohne \u00dcberpr\u00fcfung als korrekt angenommen werden.<\/p>\n