Müşteri veri platformları (CDP’ler), pazarlama işlevinin karmaşık müşteri veri yönetimi zorluklarını ele aldığı için pazarlama kullanıcıları arasında ilk olarak popülerlik kazandı. Bu zorluklar, veri toplamanın merkezileştirilmesini ve müşteri verilerinin farklı kaynaklardan birleştirilmesini, daha sonra pazarlama teknolojisi (Martech) ekosisteminde bölümlere ayrılabilecek ve etkinleştirilebilecek profillere dönüştürmeyi içeriyordu.
Gartner, CDP’leri bir şirketin müşteri verilerini pazarlama ve diğer kanallardan birleştirerek pazarlama ve müşteri deneyimi kullanım durumlarını destekleyen yazılım uygulamaları olarak tanımlar. Müşteri Veri Platformları, mesajların, tekliflerin ve müşteri katılım faaliyetlerinin zamanlamasını ve hedeflenmesini optimize eder ve zaman içinde bireysel düzeyde müşteri davranışlarının analizini etkinleştirir.
Müşteri veri platformu satın alma süreci birden fazla paydaş içerir. Gartner tarafından yapılan 2025 iş alıcıları anketine göre, CDP alımları için finansman sağlayan ortalama grup sayısı beş, iki ila üç grup tipik olarak gereksinimlere ve hedeflere katkıda bulunuyor.
CDP’ler, çeşitli iş uygulamaları ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemlerini düzenleyerek işletmelerin piyasaya gitme (GTM) yürütmeyi geliştirmelerini ve daha iyi koordine etmesini sağlayan-işten işten işten çıkarmaya (B2B) ve işletmeler arası (B2C) işletme için müşteri yolculuğu düzenleme için birleşik ticari hareketler.
Kuruluşlarından bu yana, CDP’ler önemli bir evlat edinme kazandı, katılımcıların% 68’i 2024 Gartner pazarlama analizi ve teknolojisi anketine, organizasyonlarının CDP’ye sahip olduğunu ve bir tane daha konuşlandırma sürecinde olduklarını gösteren% 18’ini gösterdi.
Verileri bir araya getirmek
Bir müşteri veri platformunun amacı, veri toplamayı merkezileştirmek ve müşteri verilerini farklı kaynaklardan profillere dönüştürmektir. CDP’ler, analistlerin ve veri mühendislerinin, öncelikle pazarlama olmak üzere daha üst düzey iş süreçlerini destekleyen, ancak giderek artan CRM işlevlerinin yanı sıra finans ve ürün yönetimini destekleyen veri yönetimi görevlerini gerçekleştirmelerini sağlar.
Bir CDP, pazarlama ve bitişik işlevlere önemli bir değer sağlama, müşteri verilerini birleştirme ve işletme kullanıcılarının ön ofis ve arka ofis arasındaki çift yönlü veri akışını yöneterek kanallar, cihazlar ve kurumsal veri uygulamaları arasında zengin verileri ve bilgileri etkinleştirmelerini sağlama potansiyeline sahiptir.
Bununla birlikte, Enterprise Master Veri Yönetimi’nin yerini almasa da, bir CDP, etkileşimleri koordine etmek için pazarlama ve diğer müşteriye dönük işlevler için müşteri profili verilerinin, işlem etkinliklerinin ve analitik özelliklerin mevcut olmasını sağlayabilir.
CDP özelliklerine sahip kurumsal yazılım
CDP pazarında, bir platform yaklaşımının bir parçası olarak CDP’ler ve daha bağımsız tekliflere sahip sağlayıcılar sunan CDP’ler, özellikle CRM veya ERP’de olanlar arasında önemli bir bölünme vardır. Baş Pazarlama Görevlileri (CMO’lar), bir platform sağlayıcısı seçmek ile bağımsız bir CDP teklifini seçmek arasında stratejik karar vermelidir.
Gartner, bir CDP’nin sağlaması gereken bir dizi kritik yetenek belirledi. Bunlar arasında veri toplama, müşteri profili birleşmesi, entegrasyonlar, segmentasyon, deney ve veri bilimi ve gizlilik bulunmaktadır.
Veri toplama, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı birden fazla kaynak ve formattan birinci partili, bireysel düzeyde müşteri verilerini yutma (çıkarma) sürecidir. Bazı CDP’ler, veri toplamayı kolaylaştırmak ve veri işleme için merkezi bir yutma noktası olarak hizmet etmek için yazılım geliştirme kitleri ve/veya etiketler/pikseller sunabilir. Veriler işleme için gerektiği kadar devam etmeli ve genellikle orijinal kaynağında değişmeden bırakılır. Bu, hem anonim hem de bilinen birinci taraf tanımlayıcıları, davranışlar ve özellikleri içerir.
Veri toplama ile birlikte, bir CDP, pazarlama kanalı yürütülmesini sağlamak için diğer araçlara, programlara, uygulamalara ve kanallara veri, talimatlar veya segmentlere bağlanma ve değiştirme olanağı da sağlamalıdır. Bu, müşteri deneyimini (CX) destekleyen çapraz fonksiyonel araçlara entegrasyonları içerebilir. Bulut veri ambarları ve Lakehouse tasarımları ile veri birlikte çalışabilirliği CDP’lerin farklılaşan özellikleri ortaya çıkıyor.
Veri işbirliği, Gartner tarafından demografik, niyet, firmografik veya teknografik veriler gibi ikinci ve/veya üçüncü taraf ticari veri kümelerine ürünle erişim sunan bir CDP’nin başka bir özelliği olarak tanımlanır. Gelişmiş yetenekler, bir veri temiz odasına sahip adlandırılmış bir ortaklık veya CDP ortamında erişme yeteneğini içerebilir.
Müşteri profili birleşmesi, CDP’nin profilleri kişi düzeyinde – bazen hane halkı düzeyinde – birleştirdiği ve nitelikleri kimliklere bağladığı yerdir. Bu, o kişi tanımlandıktan sonra birden fazla cihazı tek bir kişiye bağlamayı ve müşteri kayıtlarını vermeyi içermelidir. Kimlik çözümü süreci değişir. Çözümler deterministik eşleştirme ve/veya olasılık kimlik grafiklerini kullanabilir ve bu yeteneği daha da ileriye götürmek için üçüncü taraf kimlik çözünürlük sağlayıcılarıyla ek ortaklıklara sahip olabilir.
Segmentasyon, pazarlamacıların segmentleri veya kitleleri oluşturmalarını ve yönetmelerini sağlar. Temel teklifler, genellikle kutudan çıkma öngörücü modellerle kural tabanlı segment oluşturmayı desteklerken, gelişmiş teklifler dinamik segmentasyonu destekler ve eylemleri daha önce tanımlanmış kriterleri karşıladığı için bireysel müşteri profillerini segmentlerin içine ve dışına taşımak için gerçek zamanlı verilerden yararlanır. Gelişmiş özellikler, otomatik segment keşfi ve yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve/veya büyük dil modelleri (LLMS) kullanımı da içerebilir.
Bir CDP’nin ayrıca, özellik seviyesi, profil seviyesi veya segment seviyesi gibi çeşitli müşteri verileri için performans analizi sağlaması gerekir. Teklifler veri izleme ve veri kalitesi değerlendirmelerini içerebilir. Deney ve veri bilimi temel teklifler, müşteri deneyimini kazanan kampanya segmentine göre izlemek ve kendi kendini optimize etmek için A/B veya çok değişkenli testler gibi testleri içerir.
Gelişmiş teklifler, gerçek zamanlı deneyler ve R veya Python kullanarak CDP içindeki ML modellerini içe aktarma ve yönetme gibi ek özellikler içerebilir. Veri bilimi veya LLM çözümleri ile entegrasyonları içerebilir ve puanlama ve tahminin ayrıntılı konfigürasyonunu gerçekleştirme yeteneği sağlayabilirler.
Pazarlama dışında evlat edinme
CDP talebi, pazarlamanın BT bilet kararları için uzun bekleme süreleri olmadan karmaşık müşteri veri yönetimi zorluklarını ele alma ihtiyacından kaynaklandı, ancak bu teknolojinin kapsamı önemli ölçüde genişledi. CDP sağlayıcıları yoğun bir pazarda farklılaşmak için daha fazla kişiselleştirme, müşteri yolculuğu düzenleme ve öngörücü yetenekler eklemeye başladı. O zamandan beri, veri paylaşımı, AI model geliştirme ve LLM tabanlı işlevsellikteki yenilikler yoluyla daha fazla farklılaşma olmuştur.
Bu nedenle, CDP’ler pazarlama kullanım örneklerine hizmet etmekten kaynaklanırken, veri yönetimi rollerinden, BT ve satış, hizmet ve destek gibi müşteriye dönük diğer iş kullanıcı rolleri artmaktadır. Genel olarak, Gartner, pazarlama teknolojisi kullanımı 2020’de% 58’den 2023’te sadece% 33’e düştüğü için CDP sağlayıcıların yeteneklerini yakından değerlendirmesini önermektedir. Aslında 2024’te pazarlamacılar CDP yeteneklerinin sadece% 53’ünü kullandılar.
Bu makale, Gartner’ın üst analisti Rachel Smith’in Gartner’ın “Müşteri Veri Platformları için Kritik Yetenekler” raporunun bir alıntısıdır.