Themen
Das Salesforce Data 360 Glossar: Die wichtigsten Begriffe und Funktionen
Themen
Erschienen am
12. Juni 2024
Auf einen Blick
Dieses Glossar bietet einen umfassenden Überblick über relevante Begriffe und Funktionen von Salesforce Data 360 (ehemals Salesforce Data Cloud). Wichtige Komponenten wie „Connect“, „Harmonize“, „Engage“ und „Experience“ werden erklärt, ebenso wie zentrale Begriffe wie Customer Data Platform, Calculated Insights und Identity Resolution. Wir erklären Ihnen die Möglichkeiten der Datenanalyse und Automatisierung, einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in Data 360.
Was ist Data 360?
Salesforce Data 360 ist eine Echtzeit-Datenplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu vereinen, um wertvolle Einblicke und personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Salesforce Anwendungen, anderen Systemen, Software und Geräten können Unternehmen ihre Kund:innen besser verstehen und gezielt ansprechen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung kann Data 360 Daten in Echtzeit analysieren und darauf basierende Aktionen durchführen.
Data Cloud wird Data 360
Data 360 hieß bis Herbst 2025 Salesforce Data Cloud. Mit der Umbenennung rückte Salesforce die strategische Rolle von Daten innerhalb der Plattform stärker in den Fokus. Funktional blieb die Lösung unverändert: Sie führt Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Customer Data Platform zusammen, vereinheitlicht sie und macht sie für Anwendungen in Vertrieb, Service und Marketing nutzbar. Die Änderung betrifft daher vor allem die Positionierung: Daten werden nicht nur erfasst und gespeichert. Sie bilden die Grundlage für KI, Automatisierungen und KI-Agenten.
So funktioniert Data 360
Einfach erklärt: Stellen Sie sich vor, Kundeninformationen sind wie Puzzleteile, die in Ihrem Haus verstreut sind. Data 360 ist wie ein intelligenter Helfer, der diese Puzzleteile sammelt, zusammensetzt und Ihnen ein Gesamtbild präsentiert.
Hauptkomponenten von Data 360
Data 360 besteht aus vier Hauptkomponenten: Connect, Harmonize, Engage und Experience. Im folgenden Abschnitt erklären wir die Komponenten.
Connect: So verbinden Sie Ihre Daten
Salesforce Data 360 bietet Konnektoren zur nahtlosen Integration von internen Salesforce Anwendungen und externen Quellen. Diese Integrationen sind möglich:
- Salesforce Anwendungen: Nutzen Sie Konnektoren für Marketing Cloud, Sales Cloud und Service Cloud, um Daten aus Ihren bestehenden Salesforce Anwendungen zu integrieren.
- Externe Quellen: Dank MuleSoft Konnektoren können Sie Daten aus externen Quellen wie AWS, Google Cloud und Azure einbinden. Beispielsweise können Sie Kundendaten aus einem Amazon S3 Bucket importieren oder Transaktionsdaten aus Google Cloud Storage integrieren.
- Echtzeit-Streams: Integrieren Sie Daten aus Echtzeit-Streams, z. B. Web-Interaktionen oder IoT-Geräten. Verwenden Sie diese Verknüpfungen, um Echtzeit-Daten von Plattformen wie Apache Kafka oder AWS Kinesis in Data 360 zu übertragen.
- Mobile und Web-Apps: Mit Software Development Kits (SDK) für mobile und Web-Anwendungen können Sie Nutzerdaten direkt in Data 360 aufnehmen. Dies ermöglicht es, Daten von mobilen Geräten und Web-Browsern in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten.
Anwendungsbeispiele: So können Sie Ihre Daten in Data 360 verknüpfen
- E-Commerce-Plattform: Online-Händler können Verkaufsdaten aus ihrer E-Commerce-Plattform in Amazon S3 speichern und diese Daten dann in Data 360 integrieren, um umfassende Kundenprofile zu erstellen und personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln.
- Marketing-Kampagnen: Nutzen Sie Daten aus der Marketing Cloud, um Kundeninteraktionen und Kampagnenergebnisse zu analysieren. Diese Daten können in Echtzeit aktualisiert werden, um laufende Kampagnen sofort zu optimieren.
- IoT-Geräte: Ein Hersteller von Smart-Home-Geräten kann etwa Sensordaten von seinen Geräten sammeln und diese Datenströme in Data 360 integrieren. Dadurch können Echtzeit-Einblicke in die Nutzungsmuster der Geräte gewonnen werden, was zu verbesserten Produktfunktionen und besseren Kundenservices führt.
Harmonize: So vereinheitlichen Sie Ihre Daten
Harmonisieren Sie automatisch alle integrierten Daten zu einem Kundenprofil. Salesforce Data 360 sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigt und konsolidiert diese, um ein vollständiges und genaues Bild aller Kund:innen zu erstellen. Beispielsweise werden Kundendaten aus der Sales Cloud (Bestellungen), der Service Cloud (Support-Anfragen) und der Marketing Cloud (Kampagnen-Interaktionen) zusammengeführt. Wenn ein:e Kund:in in der Sales Cloud eine Bestellung aufgibt, in der Service Cloud ein Support-Ticket eröffnet und eine E-Mail, gesendet aus der Marketing Cloud, öffnet, werden diese Informationen zu einem einheitlichen Profil zusammengeführt.
Engage: So interagieren Sie mit Ihren Kund:innen auf Basis von Echtzeitdaten
Ermöglichen Sie es jeder Abteilung, mit einheitlichen Kundenprofilen zu arbeiten, die sich in Echtzeit an die Aktivitäten der Kund:innen anpassen. Mit der Engage-Komponente können Marketing-, Vertriebs- und Serviceteams auf aktuelle Kundeninformationen zugreifen und sofort reagieren. Beispielsweise kann ein Vertriebsteam ein Sonderangebot an Kund:innen senden, die gerade ein Produkt auf der Website angesehen haben oder ein Supportteam kann sofortige Hilfe anbieten, wenn ein:e Kund:in wiederholt auf derselben Seite feststeckt.
Experience: So schaffen Sie personalisierte Erlebnisse für Ihre Kund:innen
Die Experience-Komponente von Salesforce Data 360 ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Erlebnisse zu gestalten, die auf den Echtzeitdaten und Aktivitäten der Kund:innen basieren. Beispielsweise können E-Commerce-Websites ihre Benutzeroberfläche dynamisch anpassen, um personalisierte Produktempfehlungen anzuzeigen, oder mobile Apps können Angebote und Nachrichten basierend auf dem aktuellen Standort und den Vorlieben des Nutzers senden.
Wichtige Begriffe
Eine Customer Data Platform (CDP) ist eine Software, die eine zentrale Datenbank darstellt, in der sämtliche Kundendaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, integriert und verwaltet werden. Eine CDP führt Daten aus verschiedenen Kanälen und Systemen wie CRM, E-Commerce und Apps zusammen, um ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen. Diese konsolidierten Daten ermöglichen eine einheitliche Sicht auf den Kunden für verschiedene Geschäftsprozesse.
Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile eines Data Lakes und eines Data Warehouses, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu speichern und zu verwalten. Es bietet die Flexibilität eines Data Lakes für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten sowie die Struktur und Governance eines Data Warehouses für die Verwaltung und Analyse dieser Daten. Dies ermöglicht es Unternehmen, schneller Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen.
Ein Data Model (Datenmodell) ist eine strukturierte Darstellung der Daten, die deren Organisation, Beziehungen und Regeln beschreibt. Es umfasst Data Model Objects (DMOs), die als Gruppen von Attributen definiert sind und Daten aus verschiedenen Quellen organisieren. Durch die einheitliche Speicherung der Daten werden die Integration und Analyse erleichtert.
Das Data Model ermöglicht es, die gesammelten Daten aus verschiedenen Quellen zu modellieren und zu strukturieren, sodass sie für Analyse-, Berichts- und Aktivierungszwecke effizient genutzt werden können. Beispielsweise kann das Data Model festlegen, wie Kundendaten aus Salesforce mit demografischen Daten aus externen Quellen verknüpft werden, um zielgerichtete Marketingsegmente zu erstellen.
Details zur Datenmodellierung finden Sie im Abschnitt „Data Mapping“.
Data Model Objects (DMO) sind eine Gruppierung von Daten, die aus Datenströmen in Salesforce und anderen Quellen erstellt wurden. DMOs können standardisiert oder benutzerdefiniert sein.
Segmente sind Gruppen von Objekten, z. B. Einzelpersonen im B2C-Bereich, die eine Reihe gemeinsamer Merkmale haben.
Ein Application Programming Interface (API) ist eine Schnittstelle, die es verschiedenen Anwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Sie bestimmt durch Regeln und Protokolle, wie Softwarekomponenten miteinander interagieren.
In Data 360 wird die API verwendet, um Daten aus verschiedenen externen Datenquellen abzurufen und in Data 360 zu integrieren. Sie ermöglicht spezifische Operationen wie das Abfragen von Daten, Abrufen von Metadaten oder Auslösen von Ereignissen.
APIs spielen eine zentrale Rolle bei der Zusammenführung und Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Systemen. Weitere Details zur Verwendung von APIs finden Sie im Abschnitt „Daten verbinden, vorbereiten und modellieren“.
Calculated Insight (CI) ist ein Tool in Data 360, das gespeicherte Daten abfragt, transformiert und komplexe Berechnungen durchführt.
Identity Resolution ist der Prozess des Identitätsmanagements durch das Abgleichen von Daten über Personen, um eine umfassende Ansicht zu erhalten, die als einheitliches Profil bezeichnet wird.
Dara Explorer ist ein Tool in Data 360, mit dem Benutzer:innen Daten aus einem Data Model Object (DMO), Data Lake Object (DLO) oder Computed Insight Object (CIO) anzeigen können. Der Data Explorer bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Durchsuchen, Analysieren und Validieren von Daten.
Ein DLO ist wiederum ein Container für Rohdaten, die aus verschiedenen Quellen importiert und in ihrem ursprünglichen Format gespeichert wurden. Dies erleichtert die Analyse und das Verständnis großer, komplexer Datensätze.
Beispiel:
Stellen Sie sich vor, Sie haben Verkaufsdaten einer E-Commerce-Plattform in ein DLO importiert. Mit dem Data Explorer können Sie diese Daten durchsuchen, um die Verkaufszahlen für verschiedene Produkte zu analysieren. Sie können schnell herausfinden, welche Produkte sich am besten verkaufen, und saisonale Trends erkennen. Sie können die Daten auch bereinigen und für weitere Analysen in berechneten Einsichten (CIOs) vorbereiten, um detailliertere Informationen zu erhalten.Eine Activation ist der Veröffentlichungsprozess eines Segments auf Aktivierungsplattformen (Targets). Aktivierung bedeutet, dass die Daten eines bestimmten Kundensegments an eine Plattform wie Marketing Cloud, Google Ads oder Facebook Ads gesendet werden, um gezielte Marketingkampagnen durchzuführen.
Beispiel:
Angenommen, Sie haben ein Segment von Kund:innen erstellt, die in den letzten 30 Tagen ein bestimmtes Produkt gekauft haben. Durch den Aktivierungsprozess wird dieses Segment an die Marketing Cloud gesendet, wo automatisierte E-Mail-Kampagnen gestartet werden. Gleichzeitig wird das Segment an Google Ads gesendet, um gezielte Werbung für verwandte Produkte anzuzeigen. So erreichen Sie Ihre Kund:innen über mehrere Kanäle mit relevanten Angeboten.
Daten verbinden, vorbereiten und modellieren
Um mit Data 360 zu beginnen, verbinden Sie eine Datenquelle entweder durch direkte Verbindung oder durch Datenimport. Bei der direkten Verbindung, auch Datenföderation genannt, werden die Daten direkt von der Quelle in Echtzeit genutzt, ohne sie in Data 360 kopieren zu müssen. Beim Datenimport, auch Datenaufnahme genannt, werden die Daten in ihrem ursprünglichen Format in Data 360 geladen und in einem speziellen Speicher, einem sogenannten Data Lake Objekt (DLO), gespeichert.
Sie können Datenquellen wie Marketing Cloud, Amazon S3 und Google Storage über einen speziellen Connector mit Data 360 verbinden. Wählen Sie den Konnektor für die Datenquelle, aus der Sie Daten importieren möchten, und geben Sie dann das Objekt oder den Datensatz an, das bzw. den Sie verknüpfen (förderieren) oder einbinden möchten. Data 360 holt eine Stichprobe Ihrer Daten und bietet ein empfohlenes Quellschema zur Überprüfung an.
Ein Datenstrom verwendet einen Konnektor, um eine Verbindung zu einer Datenquelle herzustellen. Dieser fungiert als Pipeline, um Daten mit Data 360 zu verbinden. Die empfangenen Daten werden in einem Schema organisiert und als Data Lake Objects gespeichert.
Die Daten aller Datenströme werden in Data Lake Objects (DLO) geschrieben. Nachdem Sie Ihre Datenströme erstellt haben, müssen Sie Ihre DLOs dem Data Model Object (DMO) zuordnen. Nur zugeordnete Felder und Objekte mit Beziehungen können für die Segmentierung und Aktivierung verwendet werden.
Ein Data Graph kombiniert und transformiert normalisierte Tabellendaten aus Data Model Objects (DMO) in neue, materialisierte Ansichten Ihrer Daten. Da die Daten im Voraus berechnet werden, sind weniger Abfragen erforderlich und die Abfragen reagieren nahezu in Echtzeit. Echtzeit-Datengraphen werden benötigt, um Identitätsauflösungen, Berechnungen oder Segmente in Echtzeit durchzuführen.
Einblicke und Personalisierung in Data 360
Nutzen Sie die Tools und Funktionen von Salesforce Data 360, um tiefe Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen und hochgradig personalisierte Erlebnisse für Ihre Kund:innen zu schaffen. Mit berechneten Einblicken, Streaming-Einblicken, Echtzeit-Einblicken und dem Visual Insight Builder können Sie umfassende Metriken definieren und Daten in Echtzeit analysieren.
Verwenden Sie Calculated Insights, um mehrdimensionale Metriken für Ihren gesamten digitalen Zustand in Data 360 zu definieren und zu berechnen. Sie können Metriken auf Profil-, Segment- und Populationsebene erstellen.
Erhalten Sie schneller Einblicke, indem Sie Metriken auf Streaming-Daten erstellen. Streaming Insights sind Abfragen, die kontinuierlich aktualisiert werden und auf den neuesten Daten basieren. So können Sie Echtzeit-Informationen über das Engagement Ihrer Kund:innen erhalten und schnell darauf reagieren.
Verwenden Sie Real Time Insights, um komplexere Personalisierungslogiken für Ihre Website zu erstellen. Diese Analysen ermöglichen es Ihnen, kumulative Aktivitäten zu verfolgen und zu sehen, ob die Aktivitäten des Benutzers definierte Schwellenwerte erfüllen.
Dieses benutzerfreundliche Tool ermöglicht es Ihnen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse, visuelle Darstellungen Ihrer Daten zu erstellen. So können Sie schnell und effizient Analysen durchführen und wertvolle Einblicke gewinnen, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Daten analysieren in Data 360
Nutzen Sie die leistungsstarken Analyse-Tools von Salesforce Data 360, um Ihre vereinheitlichten und harmonisierten Daten zu analysieren. Mit Tableau, CRM Analytics und den Data 360 Reports und Dashboards können Sie tiefe Einblicke gewinnen, Standardberichte erstellen und gezielte Analysen durchführen, die Ihren Geschäftserfolg fördern und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen.
Erstellen Sie Standardberichte über einzelne oder mehrere verwandte Data Model Objects (DMOs) oder berechnete Einblicke, um zu bestimmen, auf welche Geschäftsbereiche Sie sich konzentrieren sollten.
Tableau bietet in Kombination mit Data 360 umfangreiche Funktionen für die Datenanalyse und -visualisierung. Mit Tableau können Sie interaktive Dashboards erstellen und komplexe Datensätze in verständlichen Grafiken visualisieren. In dieser Software können Echtzeitanalysen durchgeführt und Berichte sowie Dashboards mit Ihren Teams geteilt werden.
Data 360 ermöglicht es Ihnen, explorative Analysen Ihrer Daten in verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus mithilfe von CRM Analytics durchzuführen.
Im Gegensatz zu Tableau, welches sich auf die Visualisierung von Daten aus einer Vielzahl an Datenquellen und komplexen Anforderungen spezialisiert, ist CRM Analytics an Salesforce bzw. CRM-Anwendungsfälle adressiert.
Datorama, ein Teil der Salesforce Marketing Cloud, ist eine integrierte Plattform für Marketing-Intelligenz, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Marketingkanälen zu aggregieren, zu analysieren und zu visualisieren. Mit Datorama können Marketer umfassende Berichte und Dashboards erstellen, um die Leistung ihrer Kampagnen zu überwachen und zu optimieren. Es unterstützt die Integration von Datenquellen, Datenvisualisierung und erweiterte Analysen.
Fazit und Handlungsempfehlungen zu Data 360
Salesforce Data 360 ermöglicht Unternehmen, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu analysieren und zu nutzen. Diese Erweiterung der Salesforce Core Platform verbessert die Entscheidungsfindung, schafft personalisierte Erlebnisse und optimiert Geschäftsprozesse.
Um die Vorteile von Salesforce Data 360 voll auszuschöpfen, sollten Sie:
- Datenarchitektur und -qualität vorbereiten: Überprüfen Sie zunächst Ihre Datenqualität und schaffen Sie eine klare Datenarchitektur, um Data 360 richtig einsetzen zu können.
- Daten vereinheitlichen: Integrieren Sie alle Ihre Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen mittels Konnektoren oder Schnittstellen. Bei der Entwicklung von Schnittstellen oder dem Anbinden der Systeme mittels Konnektoren empfehlen wir Ihnen, einen erfahrenen Salesforce Partner zu Rate zu ziehen.
- Automatisierung einführen: Automatisieren Sie Prozesse im Service, Marketing und Vertrieb, um von den Analysen in Echtzeit zu profitieren. Mittels Automatisierung und Aktivierung in der Salesforce Plattform können Ihre Mitarbeitenden direkt mit den Empfehlungen arbeiten, wodurch manuelle Schritte eliminiert werden.
Diese Schritte helfen Ihnen, das Potenzial von Data 360 zu maximieren und eine datengetriebene, kundenorientierte Strategie zu verfolgen. Haben Sie weitere Fragen zu den Funktionen von Data 360 oder der Einführung? Melden Sie sich bei uns. Unsere Expert:innen beraten Sie gerne.
Daten für Ihre intelligente Organisation
KI ist nur so wirksam wie die Daten, auf denen sie basiert. Wir entwickeln mit Ihnen eine ganzheitliche Datenstrategie und machen aus Ihren Daten fundierte Entscheidungsgrundlagen für produktive KI-Anwendungen.
