In der digitalen Welt von heute bemühen sich Unternehmen, ihre digitalen Vermögenswerte zu schützen, einschließlich ihrer sensiblen Daten. Aber wie kann dieser Schutz erreicht werden? Was sind die besten Möglichkeiten, Daten zu sichern? Data Management Platforms (DMPs) bieten eine umfassende Lösung, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Was sind Data Management Platforms (DMPs)?
Eine DMP ist ein Softwaresystem, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt, organisiert und analysiert, um einen umfassenden Einblick in das Kundenverhalten und dessen Muster zu liefern. Diese Plattformen sind ein starkes Werkzeug für Marketing- und E-Commerce-Unternehmen, da sie ihnen helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und effektivere Marketingstrategien zu entwickeln.
DMPs sind umfassende Plattformen, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bieten, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs. So helfen DMPs Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu verbessern, die Rendite zu steigern und das Kundenerlebnis zu optimieren.
Welche Funktionen bieten Data Management Platforms (DMPs)?
- Datenerfassung: DMPs erfassen Kundendaten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Websites, mobile Apps, Werbenetzwerke und Social-Media-Plattformen.
- Datenbereinigung: DMPs bereinigen Daten von Duplikaten und Fehlern, um präzise und organisierte Daten bereitzustellen.
- Datenintegration: DMPs integrieren Daten aus mehreren Quellen, um ein vollständiges Bild des Kunden zu erstellen.
- Erstellung von Analysemodellen: DMPs bieten fortschrittliche Tools zur Erstellung von Analysemodellen und zur Schlussfolgerung über das Kundenverhalten und die von ihnen verfolgten Muster.
- Interaktive Berichte: DMPs liefern interaktive Berichte für Marketingteams, um ein besseres Verständnis der Daten zu ermöglichen und die Daten für Marketingentscheidungen zu nutzen.
- Verwaltung des Datenzugriffs: DMPs bieten die Möglichkeit, den Datenzugriff zu verwalten und die Datensicherheit zu gewährleisten, indem sie unbefugten Zugriff verhindern.
Vorteile von Data Management Platforms (DMPs)
- Besseres Kundenverständnis: daten-management-plattform helfen Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen und die von ihnen verfolgten Muster und Interessen zu identifizieren.
- Verbesserung von Marketingstrategien: DMPs helfen Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu verbessern und relevante Angebote und Marketingbotschaften für ihre Kunden zu erstellen.
- Steigerung der Rendite: DMPs helfen Unternehmen, die Rendite zu steigern, indem sie ihre Marketingstrategien optimieren und die Kundeninteraktion verbessern.
- Optimierung des Kundenerlebnisses: DMPs helfen Unternehmen, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, indem sie die Kundenbedürfnisse verstehen und die entsprechenden Dienstleistungen und Angebote bereitstellen.
Arten von Data Management Platforms (DMPs)
Es gibt verschiedene Arten von DMPs, die sich in ihren Funktionen und Möglichkeiten unterscheiden. Zu den wichtigsten Typen gehören:
Marketing-DMPs:
Diese Plattformen werden verwendet, um Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, um ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und der von ihnen verfolgten Muster zu gewinnen. Diese Plattformen helfen Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu optimieren, die Rendite zu steigern und die Kundeninteraktion zu verbessern.
Beispiele für Marketing-DMPs:
Google Analytics 360
Adobe Audience Manager
Oracle BlueKai
Salesforce Audience Studio
DMPs für Datenanalysen:
Diese Plattformen werden verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren, um ein besseres Verständnis der Muster und Wahrscheinlichkeiten zu gewinnen, die auf Erfolg in verschiedenen Bereichen hindeuten, wie z. B. Marketing, E-Commerce und interne Unternehmensanalysen.
Beispiele für DMPs für Datenanalysen:
Alteryx
Tableau
Power BI
Qlik Sense
E-Commerce-DMPs:
Diese Plattformen werden verwendet, um Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, um ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens auf E-Commerce-Websites und der Muster zu gewinnen, die sie beim Kauf von Produkten und Dienstleistungen verfolgen.
Beispiele für E-Commerce-DMPs:
Shopify
Magento
BigCommerce
Die besten Data Management Platforms (DMPs) für 2024
1. Google Analytics 360
Die Google Analytics 360 Data Management Platform ist eine umfassende Plattform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
2. Adobe Audience Manager
Adobe Audience Manager ist eine Data Management Platform, die sich auf Marketing konzentriert und ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und der von ihnen verfolgten Muster bietet. Sie hilft Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu optimieren und die Rendite zu steigern.
3. Oracle BlueKai
Oracle BlueKai ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs. Diese Plattform wird von großen Unternehmen und großen Organisationen verwendet.
4. Salesforce Audience Studio
Salesforce Audience Studio ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
5. Alteryx
Alteryx ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
6. Tableau
Tableau ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
7. Power BI
Power BI ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
8. Qlik Sense
Qlik Sense ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs. Diese Plattform wird von großen Unternehmen und großen Organisationen verwendet.
9. Shopify
Shopify ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
10. Magento
Magento ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.
11. BigCommerce
BigCommerce ist eine Data Management Platform, die eine breite Palette an Funktionen und Möglichkeiten bietet, wie z. B. das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Zusammenführen von Daten, die Erstellung von Analysemodellen, die Bereitstellung interaktiver Berichte und die Verwaltung des Datenzugriffs.