Effektives Data Management ist euer Wettbewerbsvorteil
Erfahrt, welchen Einfluss KI auf das Data Management hat, welche Kosten ineffektive Datennutzung verursacht und welche Funktionen eure Teams priorisieren sollten.
Adobe Real-Time Customer Data Platform: Data Management als euren Wettbewerbsvorteil nutzen
Entdeckt aktuelle Trends im Data Management, erfahrt, welche Kosten schlechte Datenpraktiken verursachen, und wie eine Customer Data Platform (CDP) sowie einheitliche Kundenprofile eurem Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
Data Management heute: Was Unternehmen wissen müssen
Laut dem von Adobe beauftragten Forrester-Bericht How to Improve the ROI of Personalization at scale in the Era of AI wünschen sich 40 % der Verbrauchenden personalisierte Inhalte, und 54 % der B2B-Einkaufenden erwarten diese beim Kauf eines Produkts. Unternehmen müssen das Sammeln und Vereinheitlichen von Daten priorisieren, um daraus schnell tiefere und handlungsrelevante Insights zu gewinnen. Laut unserem 2025 AI and Digital Trends Bericht bleibt Personalization in großem Maßstab für die meisten Organisationen noch eher Wunsch als Wirklichkeit: 71 % der Verbrauchenden erwarten, dass Marken ihre Bedürfnisse mit personalisierten Angeboten antizipieren – doch nur 34 % der Marken können das tatsächlich liefern.
Nur wenn Marken Zugang zu diesen Insights haben, können sie Erlebnisse bieten, die Kunden und Kundinnen auf persönlicher Ebene ansprechen und ihre Erwartungen erfüllen.
Dieser Leitfaden untersucht umfassend, wie effektives Data Management Unternehmen einen Wettbewerbsvorsprung verschaffen kann. Wir beleuchten aktuelle Trends im Data Management, die Kosten ineffektiver Datennutzung und die Datenfunktionen, die Teams priorisieren sollten – damit Organisationen ihre Strategie gezielt verfeinern und die passenden Data-Management-Tools für ihre individuellen Anforderungen auswählen können.
KI spielt eine entscheidende Rolle im Data Management
Beim Data Management geht es nicht nur darum, relevant zu bleiben – sondern darum, mit einer starken Strategie voranzukommen.
Generative KI verändert grundlegend, wie Unternehmen an Data Management und Personalisierung herangehen. Sie beschleunigt die Verarbeitung umfangreicher Datensignale erheblich – und ermöglicht so die Erstellung präziserer Kundensegmente sowie personalisierter Marketinginhalte. Marketingverantwortliche können dadurch schneller und fundierter entscheiden.
Obwohl Unternehmen generative KI auf unterschiedliche Weise einsetzen, nutzt die Mehrheit diese Technologie vor allem, um Marketinginhalte zu personalisieren und digitale Erlebnisse in frühen Phasen der Customer Journey zu verbessern. Laut unserem State of Customer Experience in an AI-Driven World Report werden voraussichtlich 20 % der organischen Suche über Large Language Models (LLMs) stattfinden. Insgesamt haben 67 % der Unternehmen ihre Keyword-Strategien angepasst und neue Inhalte erstellt, um dem Wandel zur LLM-basierten Suche gerecht zu werden. Darüber hinaus legen 67 % der Unternehmen ihren Fokus auf E-E-A-T-Signale, 60 % optimieren für konversationelle Suchanfragen, und 58 % haben die inhaltliche Tiefe und Expertise ihrer Inhalte ausgebaut.
Marken müssen heute KI-nativen Content entwickeln, der Fragen direkt beantwortet und Vertrauen stärkt – durch klare Autorenschaft, konsistentes Branding und Analysen, die die konversationelle Auffindbarkeit nachverfolgen.
KI-Fortschritte im Bereich Data Management verändern den Umgang von Unternehmen mit ihren Daten grundlegend. Künstliche Intelligenz hilft dabei, durch Aufgabenautomatisierung, verbesserte Datenqualität und aussagekräftige Insights mehr Wert aus vorhandenen Daten zu schöpfen. Da das Vertrauen der Verbraucherinnen und Verbraucher und ihre Erwartungen parallel zu den KI-Möglichkeiten wachsen, müssen Marken diese Kraft gezielt nutzen, um künftigen Kundenanforderungen nicht nur zu begegnen, sondern sie zu übertreffen.
Generative KI spielt eine zunehmend wichtige Rolle dabei, Unternehmen zu helfen, Daten effizienter zu erschließen und für strategische Entscheidungen zu nutzen. Sie kann dabei helfen:
Große Datenmengen schneller und effizienter zu erfassen und zu verarbeiten. Wenn Unternehmen Insights aus einheitlichen Daten rascher gewinnen können, treffen sie genau in den Momenten fundiertere Entscheidungen, die für ihre Kundschaft am bedeutsamsten sind.
Datenmuster und Trends zu erkennen, die für Menschen schwer zu identifizieren sind. So können Unternehmen neue Chancen entdecken, Risiken frühzeitig einschätzen und ihre Ressourcen gezielter einsetzen.
Wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren – beispielsweise Datenbereinigung und Datenintegration. Das schafft Freiraum für Mitarbeitende, sich auf strategisch wertvolle Tätigkeiten zu konzentrieren, wie die Datenanalyse und das Treffen fundierter Entscheidungen.
Data Governance und Datenschutz sind unverzichtbar
Daten gezielt einzusetzen, um relevante und bedeutungsvolle Erlebnisse zu schaffen, ist der wirksamste Weg, Kundenvertrauen aufzubauen – aber Unternehmen müssen dabei verantwortungsvoll vorgehen. Im Forrester-Report zeigt sich, dass Verbraucherinnen und Verbraucher beim Teilen ihrer Daten zurückhaltend sind: 57 % der Konsumierenden und 50 % der B2B-Käuferinnen und -Käufer bevorzugen es, bei allen Interaktionen anonym zu bleiben. Dennoch sind sie bereit, an einem gegenseitigen Austausch teilzunehmen. Unternehmen müssen Daten verantwortungsvoll nutzen und dabei auf hochwertige, wechselseitige Interaktionen setzen. So würden 43 % der Konsumierenden persönliche Informationen für individuelle Produktempfehlungen teilen, 46 % der B2B-Käuferinnen und -Käufer für Mehrwertleistungen – im Vergleich dazu sind nur 23 % bereit, ihre Daten für relevante Werbung bereitzustellen.
Der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen liegt darin, Datenschutz, Sicherheit und Governance im Data Management und bei Aktivierungsmaßnahmen in den Mittelpunkt zu stellen. Unternehmen müssen eine solide Datenschutz-Governance implementieren und klare Datenschutzmaßnahmen ergreifen – darunter die Möglichkeit für Kundinnen und Kunden, ihre Einwilligungspräferenzen zu verstehen und diese über alle Kundenerlebnisse hinweg durchzusetzen. Durch einen sicheren Umgang mit Kundendaten lassen sich außerdem Ressourcen einsparen, die sonst für die Verwaltung minderwertiger oder doppelter Daten aufgewendet werden – und stattdessen lassen sich qualitativ hochwertige Daten in zugänglicheren Kanälen gezielt nutzen.
Echtzeit-Data-Management ist unverzichtbar
„Echtzeit“ darf kein bloßes Schlagwort bleiben. Es muss eine gelebte Strategie und eine echte Fähigkeit im Data Management sein. Was Echtzeit-Data-Management so unverzichtbar macht: Es ermöglicht ein unmittelbares Verständnis der Reaktionen von Kundinnen und Kunden – und hilft dabei zu ermitteln, welche Kanäle und Botschaften zu jedem gegebenen Zeitpunkt am wirkungsvollsten ankommen.
Echtzeit-Data-Management bedeutet nicht nur, Informationen zu sammeln, sondern Insights sofort in die Praxis umzusetzen. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Inhalte und Erlebnisse bereitzustellen, die nicht nur relevant, sondern auch zum richtigen Moment verfügbar sind – was die Kundenbindung stärkt und den Umsatz steigert.
Kundinnen und Kunden sowie Zielgruppen identifizieren.
Fundierte Entscheidungen zu Preisgestaltung, Marketing und Produktentwicklung treffen.
Kundinnen und Kunden im richtigen Moment ansprechen.
Personalisiertere und relevantere Kundenerlebnisse bereitstellen – etwa durch Produktempfehlungen auf Basis des Browserverlaufs oder durch Echtzeit-Support genau dann, wenn er gebraucht wird.
Auf die Bedürfnisse von Kundinnen und Kunden eingehen
Schneller auf die Kundennachfrage reagieren – indem gut verkaufte Produkte gezielt aufgestockt und schwächer nachgefragte Produkte mit Rabatten versehen werden.
Datendemokratisierung als Schlüssel zur Effizienz
Lange Zeit blieb der Datenzugriff auf bestimmte Teams oder Einzelpersonen beschränkt – meist IT- oder Analytics-Fachkräfte. Heute wissen Unternehmen: Echte Innovation und nachhaltiges Wachstum gelingen nur, wenn Marketing, Vertrieb und Kundensupport gleichermaßen Zugang zu den Informationen haben, die sie für fundierte Entscheidungen brauchen.
Laut unserem Bericht zu KI und digitalen Trends 2025 stocken Unternehmen zwar ihre Investitionen in Kundendaten und Analytics auf – doch erhebliche Hürden bleiben bestehen. Nur 14 % der befragten Fachleute geben an, außergewöhnliche digitale Kundenerlebnisse liefern zu können, die wirklich begeistern und überraschen.
Kundenbezogene Entscheidungen müssen häufig in Sekundenschnelle getroffen werden. Sind die notwendigen Daten nicht verfügbar, entstehen organisatorische Ineffizienzen und wertvolle Chancen gehen verloren. Datendemokratisierung bedeutet, Wissenslücken gezielt zu schließen und sicherzustellen, dass alle, die an der Gestaltung von Kundenerlebnissen beteiligt sind, die nötigen Insights zur Hand haben, um erfolgreich zu sein.
Daten zu demokratisieren bedeutet mehr als bloßen Zugang zu gewähren – es geht darum, Daten verständlich zu machen. Die Kombination aus Adobe Customer Journey Analytics und KI-Assistent-Funktionen liefert personalisierte, handlungsrelevante Insights und ermöglicht eine eigenständige Analyse von Kundendaten – ganz ohne tiefgreifendes technisches Wissen oder die Unterstützung von Datenspezialistinnen und -spezialisten. Moderne Data-Management- und Visualisierungstools wandeln Rohdaten in verständliche Diagramme und klare Handlungsempfehlungen um – so werden Daten für alle zugänglich und wirklich nutzbar.
Coca-Cola bindet Milliarden von Menschen mit Echtzeit-Daten
The Coca-Cola Company verfügt über ein vielfältiges Portfolio von mehr als 250 Marken. Statt alle Verbraucherinnen und Verbraucher mit denselben Marken anzusprechen, wollte das Unternehmen gezielt die Getränke anbieten, die die jeweilige Zielgruppe wirklich begehrt. Durch das Echtzeit-Datenmanagement kann das Unternehmen heute Milliarden von Verbraucherinnen und Verbrauchern mit personalisierten Inhalten erreichen.
Die Zahlen sprechen für sich:
Öffnungsrate bei personalisierten Prämien-E-Mails
Steigerung der Klickrate durch Personalisierung
„Coca-Cola-Verbraucherinnen und -Verbraucher interagieren überall mit uns. Sie scannen QR-Codes und erkunden Online-Inhalte, während sie in Geschäften ihre Lieblingsgetränke kaufen. Die Fähigkeit, alle Verbraucherdaten in Echtzeit zusammenzuführen, ist entscheidend dafür, dass wir Milliarden von Coca-Cola-Verbraucherinnen und -Verbrauchern weltweit ansprechen können.“
Keith Bartig
Senior Director of Precision Marketing Technologies, The Coca-Cola Company
Der Wechsel zu First-Party-Daten
Bisher wurden Third-Party-Cookies eingesetzt, um das Surfverhalten von Nutzenden über verschiedene Websites hinweg zu verfolgen und auszuwerten. Diese Daten dienten unterschiedlichen Zwecken – von zielgerichteter Werbung über Website-Personalisierung bis hin zur Zielgruppenmessung.
Doch immer mehr Browser und Geräte blockieren Third-Party-Cookies aus Datenschutzgründen. Das erschwert es Unternehmen zunehmend, anonymes Surfverhalten zu verfolgen und entsprechende Daten zu erfassen.
Die Hälfte der potenziellen Kundinnen und Kunden ist für Unternehmen heute nicht mehr erreichbar, die stark auf Third-Party-Cookies setzen – und das betrifft nach wie vor 49 % der Marketing- und CX-Verantwortlichen.
Unternehmen müssen sich jetzt auf First-Party-Daten stützen. Eine First-Party-Datenstrategie ermöglicht nicht nur maßgeschneiderte Kundenerlebnisse, sondern schafft auch die Grundlage für langlebigere Identifikatoren – etwa durch Second-Party-Datenpartnerschaften. Mit der Kombination aus First- und Second-Party-Daten gewinnen Unternehmen ein umfassendes Bild ihrer Kundschaft und steigern so Engagement und Conversion-Rate nachhaltig.
Datenkollaboration als Schlüssel zur Nutzung von First-Party-Daten
Datenkollaboration hilft Unternehmen, die Herausforderungen rund um Third-Party-Cookies zu meistern. Indem sie auf First-Party-Daten anderer Organisationen – auch bekannt als Second-Party-Daten – zurückgreifen, gewinnen sie ein fundiertes Verständnis der Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kundschaft. So lassen sich Produkte und Services noch gezielter entwickeln und Kundenerlebnisse gestalten, die wirklich ansprechen.
Adobe Real-Time CDP Collaboration hebt dieses Konzept auf ein neues Level: Die codefreie, datenschutzorientierte Data-Room-Anwendung wurde entwickelt, um Werbemaßnahmen zu entdecken, zu aktivieren und zu messen – mit Kundendatenschutz als zentralem Grundsatz. Die Lösung vereinfacht die Zusammenarbeit zwischen Marketing-Fachleuten und Publishern, ganz ohne Drittanbieter-Cookies. Mit Real-Time CDP Collaboration können Unternehmen wertvolle Zielgruppen identifizieren, Kampagnen effektiver planen und nahtlos zusammenarbeiten, um wirkungsvolle Kampagnen über mehrere Kanäle und Premium-Publisher hinweg auszuspielen.
Mehr erfahren über Adobe Real-Time CDP Collaboration
Unternehmen, die auf diesen kollaborativen Ansatz verzichten, lassen wertvolle Insights und Strategien ungenutzt, die nur aus einem umfangreichen Datensatz entstehen können. Datenzusammenarbeit bietet enormes Potenzial – muss aber stets datenschutzkonform und regulierungsgerecht gestaltet sein.
der Marketing- und CX-Verantwortlichen geben an, dass sie weiterhin stark auf Drittanbieter-Cookies setzen.
Virgin Atlantic hebt mit Adobe ab
Virgin Atlantic steht für außergewöhnliche Reiseerlebnisse – doch die Marketing-Technologie des Unternehmens war fragmentiert und langsam, was die Bereitstellung der personalisierten Echtzeiterlebnisse erschwerte, die Reisende erwarten.
Das Unternehmen benötigte eine Lösung, um Kundendaten zu vereinheitlichen, Journeys zu automatisieren und sicherzustellen, dass Kundinnen und Kunden über jeden Touchpoint hinweg konsistente, relevante Angebote erhalten – von der Website bis zur Flughafenlounge. Durch die Integration von Adobe Experience Cloud-Lösungen, einschließlich einer integrierten Customer Data Platform (CDP), gewann Virgin Atlantic eine einheitliche Sicht auf jede einzelne Kundin und jeden einzelnen Kunden. Dadurch gelang der Wandel vom reaktiven Marketing hin zur prädiktiven Personalisierung: Automatisierte Journeys antizipieren die Bedürfnisse der Reisenden – etwa durch hochrelevante Upgrade-Angebote oder maßgeschneiderte Reisepakete.
Die Zahlen sprechen für sich:
kürzere Time-to-Market für neue Kampagnen
Umsatzsteigerung durch personalisierte Push- und In-App-Nachrichten
höhere Conversion durch die gezielte Ansprache der richtigen Kundinnen und Kunden mit den richtigen Botschaften zum richtigen Zeitpunkt
„Wir nutzen die Daten, um Journeys zu automatisieren und sicherzustellen, dass jede Kundin und jeder Kunde relevante, passende und zeitgerechte Angebote erhält – das richtige Angebot für die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt. Wir sehen bereits jetzt, welchen Unterschied eine einheitliche Kundensicht macht."
Michelle Brown
Head of Digital Technology, Virgin Atlantic
Warum Investitionen in Daten unverzichtbar sind
Eine Checkliste für Data Management-Funktionen
Wer in Technologie mit leistungsstarken Data Management-Funktionen investiert, stellt seinen Teams die richtigen Insights – schnell und effizient – zur Verfügung.
Achtet bei der Auswahl von Data Management-Technologie auf folgende Funktionen:
Data Governance
Sucht nach robusten Governance-Tools, die das Vertrauen und die Loyalität der Kundschaft stärken, die Datenintegrität und Compliance sicherstellen und den Teams im gesamten Unternehmen einen gezielten Zugriff ermöglichen.
Datendemokratisierung.
Eine einheitliche Data Management-Strategie schafft Effizienz und legt die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Achtet auf Tools, die einen universellen Datenzugriff, einfaches Teilen und reibungslose Zusammenarbeit unterstützen – für einen datengetriebenen Ansatz ohne Reibungsverluste.
Echtzeitfähigkeiten
Echtzeit-Datenverarbeitung und verwertbare Insights sind heute unverzichtbar. Stellt sicher, dass die gewählten Tools und Technologien Daten in Echtzeit verarbeiten können, damit ihr flüchtige Chancen sofort nutzen könnt.
Integrationen
Eure Data Management-Tools sollten sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen, um einen reibungslosen Workflow zu gewährleisten und konsistente Kundenerlebnisse über alle Kanäle hinweg zu ermöglichen. Dank nativer und nicht-nativer Integrationsmöglichkeiten bleibt eure Plattform flexibel und passt sich problemlos an, wenn sich euer Tech-Stack weiterentwickelt.
Self-Service-Funktionen
Stärkt eure Teams mit Technologie, die Self-Service-Funktionen bietet – so können Insights eigenständig abgerufen, Berichte erstellt und weitere Aufgaben erledigt werden, ohne auf IT-Teams angewiesen zu sein.
Erweiterte Zielgruppen-Tools
Leistungsstarke Tools ermöglichen eine effektive Marktsegmentierung und präzises Audience-Targeting. Anstatt Zielgruppen isoliert auf verschiedenen Plattformen zu verwalten, können Teams zentral neue Zielgruppen erstellen, bestehende aus anderen Plattformen importieren und sie teamübergreifend steuern.
KI und maschinelles Lernen.
KI hat sich von einer nützlichen Zusatzfunktion zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Geschäftsbetriebs entwickelt – und ist heute ein entscheidender Wettbewerbsvorteil, der Ergebnisse maximiert und personalisierte Erlebnisse in großem Maßstab ermöglicht. Marketingverantwortliche können ihre Segmentierung mit KI-gestützten Propensity-Scores, kontextbezogenen Kundendaten-Insights und wertvollen Funktionen wie Predictive Lead Scoring gezielt verbessern.
Zusammenarbeit an Daten.
Die Datenkollaboration hat sich von einer optionalen Strategie zu einem zentralen Baustein für nachhaltiges Unternehmenswachstum und effektives Marketing entwickelt – insbesondere wenn es darum geht, zielgenaue Marketingstrategien ganz ohne Third-Party-Cookies umzusetzen. Unsere Tools bieten einen datenschutzkonformen Weg, um Insights zu überlappenden Zielgruppen zu gewinnen und Kundenerlebnisse mit relevantem Kontext anzureichern.
Den ersten Schritt machen
Beim Data Management gilt: Die Tools und Strategien, die ihr heute einsetzt, legen den Grundstein für den Erfolg eures Unternehmens von morgen. Als Branchenführer vertrauen wir bei Adobe nicht nur auf die in diesem Leitfaden vorgestellten Funktionen – wir sehen sie als Blaupause für die Zukunft. Genau deshalb treiben wir diese Entwicklung mit innovativen Lösungen aktiv voran, die all diese wichtigen Trends und Funktionen in sich vereinen.
Adobe Real-Time Customer Data Platform hilft euch, Datenherausforderungen direkt anzugehen und dabei stets an der Spitze der Branche zu bleiben. Erfahrt, wie ihr neue Kundschaft gewinnt, Erlebnisse entlang des Funnels anreichert und euer Audience-Targeting mit Drittanbieterdaten, dauerhaften Identifikatoren und Second-Party-Data-Collaboration-Tools optimiert.
Quellenangaben.
2025 AI and Digital Trends Report, Adobe, 2025.
Adobe Study: Brands Make Progress Weaning Off Third-Party Cookies, Yet Feel Less Prepared Than Ever for a World Without Them, Adobe, July 2024.
How to Improve the ROI of Personalization at Scale in the Era of AI, Forrester and Adobe, May 2025.
The Ongoing Evolution of Customer Experience, Adobe, 2025.
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