Die Adobe MarTech-Architektur im Vergleich
Mit der Adobe Experience Platform (AEP) geht Adobe einen neuen Weg in der Zentralisierung von relevanten Nutzer- und Unternehmensdaten. Die Plattform vermeidet Datensilos, indem sie durch ein einheitliches Datenschema (XDM) personenbezogene Daten (z. B. CRM-Daten) und anonymisierte Daten (z. B. Webanalyse-Daten) zentral speichert und je nach Umfang der Zustimmung auch zusammenführt. Die neuen Tools, Customer Journey Analytics und Journey Optimizer, können auf diese Daten für die Analyse und Optimierung der Customer Journey direkt zugreifen. Die bereits im Markt etablierten Lösungen Adobe Analytics und Adobe Campaign sind jedoch nicht in dieser Architektur integriert und agieren auf Basis ihrer Datensilos mit anderen Tools der Adobe Experience Cloud. Viele Unternehmen stellen sich daher die Frage, ob ein Wechsel in die Adobe Experience Platform bereits sinnvoll ist oder ein frühzeitiger Umstieg das bestehende Tagesgeschäft in seinem gewohnten Funktionsumfang einschränken würde.
In diesem Whitepaper stellen wir den neuen Plattform-Ansatz von Adobe der MarTech-Infrastruktur bekannter Anbieter gegenüber und zeigen auf, welche Vorteile und Unterschiede der Tool-Stack der Adobe Experience Platform gegenüber etablierten Tools der Adobe Experience Cloud zum heutigen Zeitpunkt bietet. Am Beispiel der Migration von Adobe Analytics und Adobe Campaign zu Customer Journey Analytics und Journey Optimizer stellen wir anschließend dar, wie der Wechsel in den Tool-Stack der Adobe Experience Platform langfristig gelingt.
1. Cloud (Analytics-)Ökosysteme im Vergleich
Um ein besseres Verständnis für die Rolle von Customer Journey Analytics innerhalb der Adobe Experience Platform zu bekommen, wird im folgenden Kapitel das technische Cloud (Analytics-) Ökosystem von Adobe näher beleuchtet. Um grundlegende Besonderheiten und Unterschiede aufzuzeigen, wird die Architektur anschließend mit Konkurrenzprodukten der Google Cloud Platform (GCP) und Google Marketing Platform (GMP) in Vergleich gesetzt.
1.1 Adobe Experience Platform: Adobe Analytics, Customer Journey Analytics und Journey Optimizer
Die Adobe Experience Platform (AEP) ist eine Suite mehrerer Tools, auf Microsoft Azure basierender Datenbanken und SaaSServices für das Customer Experience Management. Im Vergleich zu Google Analytics 4 verfolgt Adobe mit der Einführung von Customer Journey Analytics einen neuen Weg und nutzt die Adobe Experience Platform als zentrale Schnittstelle und Datenquelle für das Analyse-Tool. Für ausgewählte Quellsysteme werden die Daten per Batch-Upload oder Streaming (APIs, Konnektoren) in die Adobe Experience Platform übermittelt. Streaming-Daten sowie serverseitige Requests müssen zuvor vom sog. Experience Platform Edge Network validiert werden. Dieses stellt ein zentral optimiertes Gateway für Datenanfragen in der Adobe Experience Platform dar, das die Übermittlung der Daten sowie die Integration in das Datenschema (XDM) sicherstellt.
Adobe Analytics
Auch wenn Adobe Analytics Teil des Adobe Experience Cloud Ökosystems ist, wird ersichtlich, dass das Tool weder Daten in die Adobe Experience Platform sendet, noch Daten aus ihr bezieht. Als Standalone-Lösung wird das Tool von vielen Unternehmen oftmals noch über die Implementierung des Adobe Media SDK (Legacy), ausgeführt von Adobe Launch, mit verhaltensbasierten Nutzerdaten bestückt.
Customer Journey Analytics
Mit Customer Journey Analytics versucht Adobe nun auch das Tracking von Webdaten in der Adobe Experience Platform über das AEP Web SDK zu zentralisieren. Im Gegensatz zu Adobe Analytics stehen Customer Journey Analytics alle in der Adobe Experience Platform zentralisierten Daten zur Verfügung.
Journey Optimizer
Der Journey Optimizer dient der Multi-Channel-Orchestrierung aller Kunden-Kontaktpunkte. Mit seiner Hilfe lassen sich Kunden über alle relevanten Marketing-Touchpoints hinweg durch die Nutzung von E-Mails, Push-Benachrichtigungen und In-App-Nachrichten ansprechen. Die Datengrundlage bezieht das Tool ebenfalls direkt aus der Adobe Experience Platform, dem sog. Realtime Visitor Profile, welches auch von der Realtime CDP genutzt wird.
1.2 Google Cloud Platform und Google Analytics 4
Die Google Cloud Platform (GCP) ist eine Reihe von Cloud Computing-Diensten, die auf der gleichen Infrastruktur laufen, die auch Google selbst intern für Produkte wie Google Search oder YouTube nutzt. Neben einigen Management-Tools bietet die GCP zusätzlich modulare SaaS-Tools wie Computing, Storage, Datenanalyse und maschinelles Lernen. Die Google Cloud Platform stellt Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS)und serverlose Computer-Umgebungen bereit. Mit Google Analytics 4 bietet Google ebenfalls ein Tool für die Analyse des OnlineNutzerverhaltens. Die GCP ist, genau wie die Adobe Experience Platform, architektonisch von einigen Produkten losgelöst. Folgendes Schaubild soll ein besseres Verständnis für die Rolle des Analytics Tools innerhalb des Cloud-Ökosystems der GCP schaffen:
Die GCP stellt für ausgewählte Quellsysteme im Unternehmen eine Reihe von Konnektoren sowie Batch- und Streaming-Services zur Verfügung. Wie auch im Adobe Universum wird das Tracking von verhaltensbasierten Webdaten über eine JavaScript Lybriary initiiert, die clientseitig im Browser geladen wird. Neben der direkten Datenerfassung per Javascript, z. B. über den clientseitigen Google Tag Manager (GTM), besteht ebenfalls die Möglichkeit, Events vor der Weiterleitung an den Google Analytics Server-Endpoint an einen GTM Server zu übermitteln. Dieser agiert als eine Art Proxy (Gateway) zwischen Third Party-Endpoint (z. B. Google Analytics 4) und Website.
Google Analytics 4
Im Google Universum stellt Google Analytics 4 (GA4) das zentrale Tool und Aushängeschild für die Digitale Analyse dar. Als Teil der Google Marketing Platform lassen sich die Rohdaten aus dem Tool mittels nativem Konnektor zu BigQuery, einem Cloud Data Warehouse, übertragen und für die weitere Datenverarbeitung nutzen. Die Analyse innerhalb von GA4 baut allerdings nicht direkt auf den exportierten Rohdaten in BigQuery auf, sodass es keine Möglichkeit gibt, weitere Daten zu BigQuery hinzuzufügen und anschließend mit Google Analytics 4 zu analysieren.
1.3 Grundlegende Unterschiede zwischen den beiden Ökosystemen
Die Google Marketing Platform (GMP) mit ihren Produkten läuft technologisch auf der Infrastruktur der Google Cloud Platform (GCP), ist aus tooltechnischer Perspektive jedoch losgelöst von den Produkten und Services der GCP. Daten aus GMP-Produkten wie Google Analytics 4 (GA4) müssen demnach zuerst zu BigQuery innerhalb der GCP übertragen werden, bevor sie für die Weiterverarbeitung genutzt werden können. Die meisten Produkte besitzen hierfür standardmäßig Build-in-Konnektoren oder lassen sich über den kostenlosen BigQuery Transfer Service in die Cloud laden.
So wie GA4 als Bestandteil der GMP mit seinen Daten losgelöst von der GCP arbeitet, agiert Adobe Analytics als Service der Adobe Experience Cloud standardmäßig ebenfalls entsprechend losgelöst von der Datenverarbeitung innerhalb der Adobe Experience Platform. Mit der Einführung des AEP Web SDKs schafft es Adobe, auch die Erfassung verhaltensbasierter Webdaten über das Edge Network in ein einheitliches Datenschema zu standardisieren und sie in der Adobe Experience Platform als zentrale Schnittstelle für die weitere Datenverarbeitung und Aktivierung in Tools und in den Zielsystemen verfügbar zu machen. Nachgelagerte Tools und Systeme wie bspw. Customer Journey Analytics, Journey Optimizer oder die Realtime CDP profitieren von der Zentralisierung der Webdaten und der Erstellung der Realtime Visitor Profiles aus der Orchestrierung der Profilfragmente angebundener Quellsysteme.
In der Google Cloud Platform steht BigQuery als Data Warehouse für die Zentralisierung relevanter Nutzer- und Unternehmensdaten zur Verfügung. In BigQuery lassen sich die Daten anschließend durch die Hilfe von GCP Services transformieren und weiterverarbeiten. Im Vergleich zu der Adobe Experience Cloud mit der Adobe Experience Platform bietet die GCP allerdings keine integrierte Möglichkeit für die Tools der Google Marketing Platform (z. B. GA4, Google Optimize), auf die Daten zuzugreifen. Ob sich ein Wechsel von Adobe Analytics zu Customer Journey Analytics aktuell lohnt und was vor einem Umstieg zu beachten ist, klären wir im nächsten Kapitel.
2. Customer Journey Analytics
Bei dem Entschluss für einen Wechsel von Adobe Analytics zu Customer Journey Analytics sollte im ersten Schritt beachtet werden, dass es sich bei Customer Journey Analytics nicht um ein reines Tool zur Web-Analyse handelt wie bei Adobe Analytics. Mit der Adobe Experience Platform (AEP) und seinem XDM-Datenschema als Backbone wurde Customer Journey Analytics entwickelt, um Daten aus allen erdenklichen Quellsystemen im Unternehmen zur Verbesserung der Customer Experience zu analysieren, nicht nur aus verhaltensbasierten Webdaten von Webseiten und aus Apps wie bei Adobe Analytics. Aus diesem Grund verfügt Adobe Analytics über einige Features und Funktionen, die speziell zur Analyse des Nutzerverhaltens auf digitalen Plattformen dienen, welche bislang jedoch nicht in Customer Journey Analytics zur Verfügung stehen.
2.1 Unterschiede zu Adobe Analytics und Besonderheiten
Die folgende Tabelle soll einen Auszug bekannter Features und Elemente aus Adobe Analytics und Customer Journey Analytics gegenüberstellen, um Differenzen zwischen den beiden Tools sowie einzigartige Features aufzuzeigen:
Die Liste zeigt, dass gerade bekannte Dimensionen und Metriken aus Adobe Analytics noch nicht von Customer Journey Analytics unterstützt werden. Auch das bekannte Visitor Profile wird nicht unterstützt. Gerade das Visitor Profile, welches Informationen zu relevanten Nutzer-Interaktionen wie der Anzahl der Visits oder auch Einstiegs- und Ausstiegsseiten enthält, ist für die Web-Analyse ein wichtiges Feature. Als Lösung bietet die Adobe Experience Platform hierfür den sog. Query Service, mit dessen Hilfe Daten in der Adobe Experience Platform mit Standard-SQL abgefragt werden können. Somit lässt sich bspw. jeder Datensatz im Data Lake verknüpfen und die Abfrageergebnisse als neuer Datensatz für die Verwendung in Berichten in Customer Journey Analytics oder für die Aufnahme in Echtzeit-Kundenprofile erfassen. Zusätzlich bietet das über das Web SDK generierte XDM-Schema erstmals das Nesting von Datensätzen an, wie es bspw. aus BigQuery bekannt ist, sowie das Erfassen einer unbegrenzten Anzahl von Dimensionen und Metriken.
Tatsache ist, dass Customer Journey Analytics nach heutigem Stand keinen vollständigen Ersatz für Adobe Analytics darstellt und auch viele Funktionalitäten eines reinen Web-Analyse-Tools nicht bietet. Auch wenn absehbar ist, dass das Tool zukünftig mit weiteren Features verbessert wird und die Strategie von Adobe ganz klar auf die Zentralisierung aller Services innerhalb der Adobe Experience Platform abzielt, macht ein abrupter Umstieg derzeit keinen Sinn. Wie der Wechsel von Adobe Analytics zu Customer Journey Analytics langfristig vollzogen werden kann, betrachten wir im folgenden Kapitel.
2.2 Wechsel von Adobe Analytics zu Customer Journey Analytics
Ein Wechsel von Adobe Analytics zu Customer Journey Analytics ist aktuell rein aus strategischer Sicht nicht zu empfehlen, da dem Tool einige Standard-Funktionalitäten für die Web-Analyse fehlen. Ein abrupter Umstieg hätte für das Tagesgeschäft mehrerer Unternehmensbereiche, die auf die Web-Analyse Daten und Funktionen angewiesen sind, negative Folgen. Auf der anderen Seite birgt Customer Journey Analytics durch den direkten Zugriff auf die AEP-Datenbanken viel Potenzial für umfassendere Analysen. Es ist daher keine Frage, ob ein Unternehmen wechseln sollte, sondern wann. Zurzeit empfiehlt sich jedenfalls ein Parallelbetrieb beider Systeme, um bereits jetzt Erfahrung mit der neuen Infrastruktur und den Funktionen zu gewinnen. Dabei fallen jedoch hohe zusätzliche Kosten für die Nutzung und Einrichtung der Adobe Experience Platform an.
3. Journey Optimizer
Adobe Journey Optimizer ist eine flexible, skalierbare Anwendung, die die Erstellung von personalisierten Kundenerlebnissen in realtime über jedes Gerät und jeden Kanal ermöglicht. Im Vergleich zu Adobe Campaign, einem etablierten Service der Adobe Experience Cloud, bietet das Tool erhebliche Verbesserungen bei den Echtzeit und Omnichannel-Funktionen, um eine personalisiertere Customer Experience zu ermöglichen. Für ein besseres Verständnis für das Tool und seine Rolle im Ökosystem der Adobe Experience Platform (AEP) werden im Folgenden Unterschiede zu Adobe Campaign aufgezeigt.
3.1 Unterschiede zu Adobe Campaign und Besonderheiten
Wie auch Customer Journey Analytics bezieht Journey Optimizer seine Daten direkt aus der Adobe Experience Platform. Hierfür bilden die in der Adobe Experience Platform erstellten Realtime Customer Profiles die Grundlage (siehe Abbildung 1). Im Kern bildet Customer Journey Optimizer demnach ein zentrales Kundenprofil aus verschiedenen Kanälen einschließlich Online-, Offline- und CRM-Daten sowie Daten von Drittanbietern, mit welchen der Kunde in Kontakt stand. Dieser Service des Journey Optimizers wird unter anderem auch von der Adobe Realtime CDP genutzt. Im direkten Vergleich zu Adobe Campaign weist das Tool relevante Unterschiede und Besonderheiten auf. Die wichtigsten Vorteile in der Nutzung von Journey Optimizer im Vergleich zu Adobe Campaign sind unter anderem:
Orchestrierung & Schnittstellen
Mit der Adobe Experience Platform als Backbone in der Daten-Infrastruktur wird eine konsistente Orchestrierung eingehender und ausgehender Nutzer-Interaktionen in der Kommunikation mit einzelnen Nutzer-Identitäten ermöglicht.
Zentrales Nutzerprofil
Dank der Orchestrierung und Synchronisierung der Nutzer-Fragmente aus relevanten Quellsystemen innerhalb der Adobe Experience Platform, wird Journey Optimizer der Zugriff auf alle Kundendaten in einem zentralen 360°-Nutzerprofil ermöglicht.
Grad der Personalisierung
Im Gegensatz zu Adobe Campaign, welches lediglich über eine einfache Batch-Kommunikation in der Personalisierung verfügt, lassen sich einzelne Nutzer auf Basis des zentralisierten Realtime Visitor Profiles gezielt ansprechen. Das Personalisierungserlebnis lässt sich dementsprechend auf die Journey einzelner Identitäten ausrichten, anstelle von generischen Batch-Ansprachen auf Basis von Segment-Informationen.
Echtzeit Kommunikation & Schnittstellen
Da das Tool im ständigen Austausch mit den in der Adobe Experience Platform konsolidierten Daten steht, lässt sich die Qualifizierung einzelner Identitäten für bestimmte Segmente in Echtzeit prüfen und aktualisieren. Dies ermöglicht es, auf Segmentwechsel einzelner Identitäten schnell zu reagieren, da Nutzer-Interaktionen in Echtzeit erfasst und mit der Erfüllung zuvor definierter SegmentKriterien abgeglichen werden können. Hierfür bietet das Tool zusätzlich die Anbindung externer APIs (z. B. Wetter, Lagerbestand, Produktverfügbarkeit usw.), um weitere Einflussvariablen in der Echtzeit-Kommunikation mit dem Nutzer zu berücksichtigen.
3.2 Wechsel von Adobe Campaign zu Journey Optimizer
Im Gegensatz zu Adobe Analytics und Customer Journey Analytics, lassen sich Adobe Campaign und Journey Optimizer auch für einen Übergang im Parallelbetrieb sinnvoll miteinander nutzen. Das folgende Schaubild soll einen Überblick über die Einbindung von Adobe Campaign als etabliertes Tool in die Dateninfrastruktur der Adobe Experience Platform bieten:
Im Schaubild ist grundlegend ersichtlich, dass Adobe Campaign als eine Art Mittelsmann in der Kommunikation zwischen Adobe Experience Platform, Journey Optimizer und Zielsystem fungiert. Hierbei bezieht Adobe Campaign Nutzer-Informationen über einen JSON-Payload aus Journey Optimizer. Auf der anderen Seite sendet Adobe Campaign direkte Updates zu Re-Action Events des Nutzers (Open-, Click-Events) einer spezifischen Kampagne zurück an Journey Optimizer. Gleichzeitig können aktuelle KampagnenInformationen zu Nutzern und ihren Interaktionen über den BatchLoad in die Adobe Experience Platform zurückgeführt werden.
Vorteil hierbei ist, dass Adobe Campaign zentralisierte Nutzerdaten aus der Adobe Experience Platform zur Aussteuerung der Kampagnen beziehen kann und gleichzeitig Updates zu NutzerInteraktionen über den Batch-Load oder Journey Optimizer direkt zurück in die Adobe Experience Platform spielt. Jedoch sollte auch hier beachtet werden, dass ein Parallelbetrieb beider Systeme doppelte Kosten verursacht. Zudem kann Customer Journey Optimizer bereits Realtime Use Cases umsetzen, wohingegen Adobe Campaign aufgrund des Batch-Processings keinen direkten Zugriff auf die Daten der Adobe Experience Platform hat.
4. Fazit
Mit der Adobe Experience Platform als zentrale Datenbank und Schnittstelle für Tools wie Customer Journey Analytics, Journey Optimizer oder Realtime CDP, verfolgt Adobe eine neue Datenstrategie, die sich deutlich von anderen MarTech-Anbietern unterscheidet. Durch die Schaffung eines einheitlichen Datenschemas und der Zentralisierung der Quellsysteme in der Adobe Experience Platform wird die Entstehung von Datensilos vermieden, wie es in einzelnen Experience Cloud Services wie Adobe Analytics oder Adobe Campaign der Fall ist. Ein einheitlicher (Kunden-)Datensatz, geteilt mit allen relevanten Kanälen, bringt demnach einen erheblichen Vorteil für die Personalisierung der Customer Journey mit sich. Ein kompletter Umstieg auf Customer Journey Analytics lohnt sich nach heutigem Stand allerdings noch nicht, da das Tool keinen adäquaten Ersatz für relevante Funktionalitäten zur Web-Analyse bietet, welche Nutzer aus Adobe Analytics gewohnt sind. Bei Überlegungen zu einem Parallelbetrieb beider Systeme sollte beachtet werden, dass zusätzliche Kosten durch die Nutzung der Adobe Experience Platform anfallen. Offensichtlich ist, dass Adobe mit Customer Journey Analytics und der Adobe Experience Platform als Daten-Infrastruktur eine zukunftsweisende Strategie verfolgt, aus der sich eine neue Tool-Landschaft ergeben wird. Ein Wechsel wird zukünftig unumgänglich sein.
