Diese Fragen bieten einen Ausgangspunkt, um das Potenzial der verfügbaren Datenquellen zu erkennen.

Holistische Datenstrategie und der Kampagnenlebenszyklus

Eine ganzheitliche Datenstrategie umfasst alle Phasen von Datenerfassung, -analyse und -aktivierung. Das sogenannte „Datenrad“ verdeutlicht diese Schritte:

1. Datenerfassung: Relevante Daten aus Webanalyseplattformen, CRM-Systemen, Medienkampagnendaten und externen Quellen werden gesammelt und zusammengeführt.

2. Datenfusion: Mithilfe von KI und maschinellem Lernen werden Muster, Trends und Zielgruppen identifiziert und in aktivierbare Segmente übersetzt, die auf Medienplattformen einsetzbar sind.

3. Medienaktivierung: Die Insights ermöglichen personalisierte, kanalübergreifende Kampagnen, bei denen konsistente Ansprache und messbare Ergebnisse wichtig sind – besonders im Vergleich zu Kampagnen ohne First-Party-Daten.

4. Messung: Ein Mess-Framework vergleicht Strategien und berücksichtigt geschäftsrelevante KPIs wie etwa Konversionsraten. Diese Ergebnisse fließen zurück in eine Datenbank (Data Warehouse), um zukünftige Kampagnen weiter zu optimieren.

Eine fundierte Datenstrategie verbindet all diese Elemente und schafft die Grundlage für leistungsstarke, datengestützte Kampagnen, die sowohl präzise als auch skalierbar sind.

Datenerfassung und -analyse

Der Schlüssel zu einem erfolgreichen Umgang mit First-Party-Daten liegt in der sicheren Erfassung, Speicherung und Analyse. Dies gelingt wie folgt:

1. Passende Speicherlösungen für skalierbare Datenspeicherung und Analyse wählen, z.B. Azure, AWS oder Google Cloud.

2. Lokale Systeme für besonders sensible Daten nutzen.

3. Tools wie Meta-Datenlager oder Data-Clean-Rooms integrieren, um Erkenntnisse sicher zu teilen, ohne personenbezogene Daten offenzulegen.

4. Unstrukturierte Daten erfassen (zum Beispiel Dokumentationen) und sie mithilfe von KI in analysierbare Formate überführen.

5. KI und maschinelles Lernen gezielt einsetzen, um Muster und Trends zu erkennen.

6. Sicherstellen, dass Fachkompetenz vorhanden ist, um KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten und Fehlentscheidungen zu vermeiden.

Quellen und Verfügbarkeit von First-Party-Daten

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Datenquellen zu nutzen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen:

– Web-Analytics (zum Beispiel Google Analytics oder Adobe Analytics): Diese Tools liefern Einblicke in Nutzerverhalten, Traffic-Quellen und Konversionen. Eine korrekte Einrichtung ist essenziell, um wichtige Geschäftskennzahlen zu erfassen und diese direkt in Medienkanälen umzusetzen.
– CRM-/CDP-Systeme: Sie ermöglichen kohärente Ansichten des Kundenstamms. Direkte Konnektoren zu Medienplattformen sind zwar möglich, jedoch oft nicht datenschutzkonform. Alternativ können aggregierte CRM-Daten mit anderen Quellen kombiniert werden, um wertvolle Insights zu gewinnen.
– Medien-Reporting-Daten: Diese erlauben detaillierte Analysen der durch Werbung erreichten Zielgruppen. Über einfache KPIs hinaus können Korrelationen mit anderen Datenquellen hergestellt und potenziell fehlende Nutzergruppen identifiziert werden.

Zusätzlich zu klassischen First-Party-Datenquellen gibt es externe und öffentliche Datenquellen, die ebenfalls wichtige Insights liefern können:

– Marktforschungspanels: Sie bieten qualitative und quantitative Einblicke in Verbraucherpräferenzen und -verhalten.
– Öffentliche Datenquellen: Daten wie Google Trends, Wetter-, demografische oder Wirtschaftsdaten können genutzt werden, um externe Einflüsse auf das Kundenverhalten zu identifizieren.

Eine fundierte Strategie zur Identifikation und Integration dieser Quellen ist entscheidend, also bleiben sorgfältige Methoden zum Kombinieren der Daten, beziehungsweise das Fachwissen hierzu, unerlässlich.

Datenfusion und kanalübergreifende Aktivierung

Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen verbessert die Performance von Cross-Channel-Kampagnen. Ein Beispiel aus der Automobilbranche zeigt, wie ein Unternehmen Web-Analytics-Daten zu Standort, Gerätenutzung und Customer Journeys nutzte, um Kampagnenparameter wie Regionen und Tageszeiten anzupassen. Durch die Fokussierung auf die tatsächliche Sichtbarkeit der Kampagne anstelle der Klickrate, konnte das Unternehmen die Medien-KPIs um 20 Prozent verbessern und gleichzeitig die Kosten pro Conversion senken.

In einem anderen Beispiel aus dem Retail-Bereich wurden Mediendaten mit Paneldaten kombiniert, um die Targeting-Qualität einer Online-Videokampagne zu erhöhen. KI-gestützte Optimierungen sowie hyperlokales Targeting (geografische Ansprache) und kontextbezogenes Targeting (inhaltliche Ansprache) sorgten dafür, dass das Gleichgewicht zwischen Reichweite, Präzision und Kosten erhalten blieb. Zielgruppen konnten damit präziser angesprochen und Streuverluste minimiert werden.

Diese beiden Beispiele verdeutlichen, wie wichtig ein tiefes Verständnis der Kundenbedürfnisse ist. Die Integration von First-Party-Daten muss kosteneffizient erfolgen, Reichweite sichern und durch kontinuierliche Messungen langfristig optimiert werden.

Drei Key-Takeaways

1. Unternehmen müssen Lösungen nutzen, die nicht auf plattformspezifischen Kennungen (Cookies) zum Tracking von Nutzer:innen basieren, da diese durch ihre Abhängigkeit von der spezifischen Plattform die Reichweite und Skalierbarkeit einschränken. Fachkompetenz bleibt essenziell, um Datenquellen effektiv einzusetzen und Analyseansätze umzusetzen, während technische Kosten sorgfältig abgewogen werden müssen.

2. Unternehmen sollten offen für Experimente sein, Testbudgets bereitstellen und regelmäßig neue Methoden zur Integration von First-Party-Daten prüfen.

3. First-Party-Daten sind ein strategisches Asset. Eine ganzheitliche Datenstrategie, der Einsatz von Datenfusionstechniken und die Anpassung an Datenschutzbestimmungen ermöglichen es Unternehmen, ihren „Datenschatz“ zu heben und Kampagnen nachhaltig zu verbessern. Der Schlüssel liegt in der Verknüpfung aller Aspekte des Datenprozesses – von der Erfassung bis hin zur Messung.