Sentient OS vs Customer Data Platforms

Customer Data Platforms (CDPs) lösen ein kritisches Problem: die Vereinheitlichung fragmentierter Kundendaten über Touchpoints. Sie schaffen eine einzige Sicht auf den Kunden. Aber Vereinheitlichung reicht nicht.

CDPs beantworten „Wer ist dieser Kunde?“ Sie beantworten nicht „Was sollen wir als Nächstes tun?“ Daten liegen vereinheitlicht und warten auf menschliche Interpretation. Entscheidungen bleiben manuell, verzögert und probabilistisch.

CDPs glänzen bei Identity Resolution, Profile Stitching und Segmentdefinition. Sie sind das System of Record für „wer“ und „was“ der Kunde getan hat. Was ihnen fehlt, ist eine Decision Layer: keine Kausalanalyse, keine Vektorräume, keine autonome Ausführung. In regulierten Branchen und im Handel bedeutet das, dass Segmente im CDP gebaut werden, die Aktivierung aber woanders stattfindet – oder gar nicht.

Sentient OS fügt die Decision Layer auf vereinheitlichte Daten hinzu. Dieselben Kundenprofile, die CDPs erzeugen, werden zu Eingaben für eine kausale, vektorraumbasierte Engine, die Entscheidungen in Echtzeit berechnet. Datenvereinheitlichung trifft Entscheidungsautomatisierung.

Verhaltensarchetypen in Sentient OS gehen über CDP-Segmente hinaus: Sie erfassen psychografische und kausale Struktur und ermöglichen deterministische Ausführung (z. B. Next-Best-Action, Fraud-Signale) statt segmentbasierter Kampagnen, die weiterhin auf menschliches Timing und Kreatives angewiesen sind.

Für Evaluatoren: Wenn du eine Single-Customer-View brauchst, ist ein CDP die richtige Wahl. Wenn du brauchst, dass diese Sicht Echtzeit-Entscheidungen antreibt – Preisgestaltung, Allokation, Fraud, Personalisierung – liefert Sentient OS die Schicht, die CDPs nicht haben.

CDPs sind um Identität und Attribute gebaut, nicht um Kausalität. Sie können dir sagen, dass ein Nutzer in „High-Value-Segment A“ ist und X und Y getan hat, aber sie können nicht sagen, warum dieser Nutzer konvertiert oder welche Aktion den LTV maximiert. Sentient OS’ Kausalanalyse und Vektorräume schließen diese Lücke und verwandeln Profile in Entscheidungseingaben.

Batch-Aktivierung ist in CDP-Workflows häufig: Segmente werden nach Zeitplan an Kanäle synchronisiert. Echtzeit-Trigger existieren in einigen Produkten, sind aber oft auf einfache Regeln beschränkt. Sentient OS führt Entscheidungen in Millisekunden aus und nutzt das volle Modell – kausal, verhaltensbasiert, psychografisch – nicht nur Segmentzugehörigkeit. Bei Fraud, Preisgestaltung und Allokation ist dieser Latenzunterschied entscheidend.

Audience Authenticity und Fraud-Erkennung sind in Sentient OS nativ; CDPs verlassen sich typischerweise auf Drittanbieter- oder nachträgliche Prüfungen. In regulierten Branchen und im hochwertigen Handel reduziert eine Decision Layer, die Authentizität und Fraud-Signale am Entscheidungspunkt durchsetzt, Risiken, die CDP-only-Setups nicht adressieren können.

CDPs sind für Datenvereinheitlichung unerlässlich. Sentient OS ist für das, was danach kommt, unerlässlich. Beide ergänzen sich: vereinheitlichte Daten speisen eine Entscheidungs-Engine.

Für Organisationen, die sowohl Vereinheitlichung als auch Aktion brauchen, liefert Sentient OS die fehlende Schicht. Viele Deployments nutzen ein CDP als Profilspeicher und Sentient OS als Entscheidungs-Engine – dieselben Daten, zwei Schichten.

Das Fazit: Investiere in ein CDP für die Single View; füge Sentient OS hinzu, wenn du willst, dass diese Sicht in Echtzeit handelt.