Der Markt für Customer Data Platforms verändert sich rasant. Klassische MarTech-Modelle stoßen an ihre Grenzen und KI-native Plattformen werden das neue Leitbild.
Für Marketing-, Daten- und CX-Verantwortliche ist das relevant, weil sich Strategie, Tool-Landschaft und technische Architektur spürbar verschieben.
Zentrale Botschaft: CDPs entwickeln sich zu KI-basierten Marketing Clouds.
Neue Plattformkonzepte, Identitätsmodelle und Orchestrierungsfunktionen sollen helfen, Kundendaten schneller zu aktivieren und KI-Agenten produktiv einzusetzen.
1. Von der CDP zur AI Marketing Cloud
Die neuen Plattformen werden als AI Marketing Cloud vorgestellt. Sie vereint Customer Data Management, KI-Agenten und kanalübergreifende Aktivierung in einer gemeinsamen Umgebung. Ziel ist eine konsistente Datengrundlage, auf der KI-gestützte Entscheidungen in Echtzeit möglich werden.
Im Unterschied zu historisch gewachsenen Marketing Clouds basiert dieses Modell auf einer einheitlichen Datenarchitektur. Grundlage ist ein Identitäts- und Profilmodell, das sowohl Historie als auch aktuelle Verhaltensdaten vereint. Damit sollen KI-Agenten kontextbezogene Entscheidungen schneller treffen und kanalübergreifende Maßnahmen präziser steuern können.
Für Unternehmen bedeutet das: CDPs entwickeln sich vom Daten-Hub hin zur zentralen Instanz für Next-Best-Actions, Personalisierung und KI-unterstützte Kampagnenprozesse.
2. Die fünf AI Suites: Rollenbasierte KI für Marketing und Service
Eine moderne Plattform gliedert ihre Funktionen in ca. fünf AI Suites, die jeweils unterschiedliche Teams adressieren. Die folgende Tabelle fasst sie übersichtlich zusammen:
| AI Suite | Einsatzbereich |
|---|---|
| Engagement AI Suite | Kampagnen- und Lifecycle-Marketing mit KI-gestützten Triggern und automatisierten Empfehlungen |
| Personalization AI Suite | Echtzeit-Personalisierung auf Webseiten basierend auf Verhalten und Kontext |
| Creative AI Suite | Generierung von Marken-Assets wie Texten, Bildern oder HTML-Elementen |
| Service AI Suite | Unterstützung für Service- und Vertriebsteams mit personalisierten Interaktionen |
| Paid Media AI Suite | Optimierung von Zielgruppen, Budgets und Mediastrategien |
Gemeinsam bilden diese Bausteine ein Ökosystem aus KI-Agenten, die über ein zentrales Framework erstellt und gesteuert werden können. Governance, Privacy und Markenrichtlinien werden als Kontrollmechanismen integriert.
3. Diamond Record: Echtzeit-Identität als neues Fundament
Ein zentrales technisches Highlight ist das Diamond-Record-Modell. Es ersetzt klassische, batch-basierte Golden Records durch ein kontinuierlich aktualisiertes Identitätsprofil. Historische Daten, Echtzeit-Signale und Kontextinformationen fließen in ein gemeinsames Profil ein.
Kundenerlebnisse profitieren davon, weil AI-gestützte Entscheidungen nicht auf veralteten Informationen basieren. Ob Warenkorbabbruch, Interaktion im Store oder Klick im Newsletter: alle Signale werden sofort einbezogen.
Für CX-Teams eröffnet das die Möglichkeit, echte Omnichannel-Steuerung umzusetzen, statt Kanäle isoliert zu betrachten.
4. Engage Studio: Kampagnen dort steuern, wo die Daten liegen
Mit bspw. Treasure Data Engage Studio wurde ein Kampagnen-Orchestrierungswerkzeug veröffentlicht, das direkt im CDP-Kontext arbeitet. Ziel ist es, Segmentierung, Journey-Entwicklung und Kanalaktivierung in einer einzigen Umgebung zu bündeln.
Unternehmen berichten, dass sich E-Mail-Produktionszeiten deutlich reduzieren und komplexere Zielgruppen leichter umgesetzt werden können. Hintergrund ist, dass kein Export in externe ESPs notwendig ist.
Die strategische Frage bleibt: Sollte E-Mail- und Journey-Orchestrierung vollständig in die CDP wandern oder weiterhin über spezialisierte Tools erfolgen? Je nach Reifegrad, Architektur und Teamstruktur kann die Antwort unterschiedlich ausfallen.
5. Composability oder Konsolidierung? Der Markt bleibt zweigeteilt
Ein wiederkehrendes Thema ist die Spannung zwischen Plattform-Konsolidierung und Composability. Der Ansatz dafür ist warehouse-first: Daten liegen zentral, Aktivierung kann nativ oder über Partner erfolgen.
Das entspricht dem, was viele Unternehmen fordern: Flexibilität, aber weniger Integrationsaufwand. Dennoch bleibt die Frage, wie stark man sich auf eine Plattform verlassen möchte. Spezialisierte Tools für Orchestrierung, Content Automation oder Advertising werden weiterhin relevant bleiben.
Für Unternehmen heißt das: Architekturentscheidungen sollten bewusst getroffen werden. Ziel ist eine Umgebung, die flexibel bleibt, ohne redundante Komplexität zu erzeugen.
6. Vier zentrale Implikationen für Unternehmen
KI gewinnt Geschwindigkeit
Die Plattform ermöglicht hohe Entwicklungstaktung durch KI-gestützte Produktentwicklung. Das bedeutet schnellere Innovation, aber auch die Notwendigkeit, Änderungen organisatorisch zu bewältigen.
CDPs werden Marketing Clouds
Die Grenzen zwischen Daten, Journey-Orchestrierung und KI verschwimmen. Unternehmen sollten prüfen, wo Konsolidierung sinnvoll ist, und wo Spezialisierung im Vorteil bleibt.
Datenqualität bleibt kritisch
Je besser Identität, Governance und Segmentierung aufgebaut sind, desto wirkungsvoller arbeiten KI-Agenten. Schwächen in der Datenbasis werden durch KI eher verstärkt als kompensiert.
Architekturflexibilität ist Pflicht
Auch mit einer AI Marketing Cloud sollte die Fähigkeit bestehen, externe Systeme einzubinden. Das reduziert Abhängigkeiten und stärkt die Zukunftsfähigkeit.
Fazit
Es wird deutlich, wohin sich der Markt bewegt: weg von isolierten Datenplattformen, hin zu KI-nativen Marketing Clouds, die Daten, Identität und Aktivierung eng verzahnen.
Für CX-, Marketing- und Datenverantwortliche bedeutet das eine neue strategische Aufgabe: die Balance zwischen Konsolidierung, Flexibilität und Datenqualität.