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Die Macht der First Party Daten

Lesezeit: 5 Minuten.

Das digitale Marketing nutzt viele verschiedene Datenquellen für die Optimierung von Websites, effektive Werbung, Customer Centricity, Reaktivierung von Kaufabbrechern, onsite oder offsite Personalisierungsmaßnahmen und vieles mehr.

Datenintegrationen sind hier dein Schlüssel, denn jedes Mal, wenn du etwas über eine „360°-Sicht“, „Kundenzentriertheit“, „Multi-Channel-Attribution“, „Medien-Modellierungs-Mix“ oder „Personalisierung“ liest, erfordert der jeweilige Ansatz die Verbindung mehrerer Datenquellen, um einen Wert zu liefern.

In diesem Artikel liest du über die unterschiedlichen Datentypen, deren Eigenschaften sowie über das optimale Datenökosystem.

Inhalt

Von 1st zu 3rd Party Daten

Die meisten bezahlten Traffic Kanäle (z.B. Social Ads und Retargeting) basieren auf Daten von Drittanbietern, um eine bessere, relevantere Botschaft zur richtigen Zeit an einen Nutzer zu liefern sowie die Zielgruppe zu identifizieren und Konversionen zu fördern. 

Gleichzeitig messen die 1st Party Datenquellen alle Aktivitäten und Geschäftserfolge auf den eigenen Plattformen und durch Direktmarketingmaßnahmen wie z.B. E-Mail, Newsletter, Apps, Kundenservice bzw. jegliche Kundenkommunikation über digitale Touchpoints in ihren Geschäften.

Datenquellen von Drittanbietern lassen sich relativ einfach zu einer digitalen Plattform hinzufügen (die berühmte „eine Codezeile“). Ihre Leistung beruht darauf, dass sie cloud-basierte Profile mit Signalen von mehreren Websites füttern, wodurch der Profilbesitzer (die 3rd Party) relevante Informationen ableiten kann, die wiederum zur Optimierung der verschiedenen digitalen Plattformen oder des an sie gesendeten Traffics verwendet werden. Daten von Drittanbietern schaffen jedoch ein weiteres Datensilo und diese Daten sind in der Regel weniger granular oder für den Daten-Controller (den Website-Besitzer) nicht anpassbar.
Kurz:
Mit diesem Vorgehen bezahlst du für den Erfolg, aber du kannst nicht „unter die Haube“ schauen.

first party daten

1st Party Daten erfordern meist eine komplexere Implementierung, damit du alle relevanten Datenpunkte erfassen, den Datenverkehr, Benutzertypen und Ereignisse/Events segmentieren und alle Einstellungen entsprechend konfigurieren kannst. Es ist sozusagen mehr der Bau eines Hauses als die Anmietung einer voll ausgestatteten Einrichtung. Die Daten stehen dir jedoch im Rohformat und nichtaggregiert zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung. Insbesondere Advanced Analytics und Data Science benötigen Rohdaten, um Modelle zu erstellen und Erkenntnisse abzuleiten.

Dann gibt es 2nd Party Daten, d.h. alle Daten, die von einem anderen Datenbesitzer stammen. 2nd Party Daten werden weniger mit Bezug auf Dateneigentum, Datenschutz und Datenintegration für die Marketingautomatisierung diskutiert, da die Sammlung an anderer Stelle durchgeführt wurde – ohne durch die eigene Anreicherung dessen.

Übersicht über die Datenparteien

Nachfolgend findest du Beispiele für die drei verschiedenen Datenparteien und die Herkunft der Datenquellen:

Im Hinblick auf die Nachhaltigkeit kannst du drei Perspektiven für die Bewertung von Datentypen und -quellen unterscheiden, die für den Geschäftserfolg benötigt werden:

  • Eigentumsverhältnis
  • Datenverarbeitung und Datenintegration
  • Längerfristige Risikominimierung

Die Daten selber zu besitzen („Data Ownership“) ist ein großer Vorteil, da du die Daten hinsichtlich der Datenverarbeitung und für weitere Datenintegrationen nutzen kannst wie du möchtest und immer parat hast. Data Ownhership ist auch für deine Rechtssicherheit eine wichtige Voraussetzung, nicht zuletzt wegen der Möglichkeit zur Löschung von Daten oder damit du „das Recht, vergessen zu werden“ gewährleisten kannst.

Eine langfristige Risikominderung kann aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden. Eine Perspektive sind die Kosten, die mit der Zeit steigen können, was sich auf deinen ROI auswirkt. Wenn dies mit einer Abhängigkeit von einer Datenquelle einhergeht, sind die Ausstiegsmöglichkeiten begrenzt. Eine andere Perspektive sind Datenqualität und -quantität, die im Laufe der Zeit im Hinblick auf höhere Datenschutzstandards für die Einholung der Zustimmung der Nutzer bei der Nachverfolgung abnehmen kann. Die dritte Perspektive ist die Datenportabilität, falls du die historischen Daten behalten, aber in ein anderes System migrieren möchtest.

Hier findest du einen Überblick über die verschiedenen Aspekte der drei verschiedenen Datenparteien:

Fazit

Während Daten von Drittanbietern den Vorteil haben, am schnellsten produktiv zu sein, indem du einfach ein funktionierendes System zu den Plattformen und Kanälen hinzufügst, hat diese Methode die Kehrseite hoher Kosten, begrenzter Datenverarbeitung, geringerer Benutzerakzeptanz und der Schaffung einer externen Abhängigkeit.

Auf der anderen Seite enthalten 1st Party Daten alle Informationen über Benutzer und Kunden, sind günstiger in der Speicherung und portabel, aber mit einem höheren Grad an Implementierung und Wartung verbunden. Es fehlen aber externe Informationen, die notwendig sein könnten, um Zielgruppen zu erreichen, die noch nicht mit deinem Unternehmen in Kontakt waren.

Die Lösung ist keine Entweder-oder-Entscheidung. Ein nachhaltiges Datenökosystem sollte beide Welten umfassen und die digitalen Marketingaktivitäten unterstützen. Aber es muss erkennen, wo eine effektive Optimierung mit einem Minimum an externer Abhängigkeit, langfristigen Risiken und Kosten möglich ist.

Oft gewinnt der „schnelle und einfache“ Ansatz von 3rd Party Daten gegenüber dem „langsameren, aber günstigeren und zuverlässigen“ Ansatz der Verwendung von 1st Party Daten. Es kann auch ein Kampf zwischen Marketingmanagern und Data Analysts/Data Scientists sein. Doch viele Unternehmen haben die Risiken verstanden und sich darauf vorbereitet. Die zunehmende Menge an hochspezialisierten Data Warehouses und Data Lakes mit einer automatisierten Operationalisierung der Daten in Echtzeit spricht für sich. Es besteht also ein Bedarf an hochentwickelten Technologien, die Unternehmen helfen, das Beste aus ihren 1st Party Daten zu machen.

Solche Technologien basieren auf 1st Party Daten, erstellen kein weiteres Datensilo, sondern kombinieren verschiedene bestehende Datenquellen, um die vielversprechendsten Korrelationen zu identifizieren und datengetriebene Personas abzuleiten.

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Infos zum Gastautor: 

Matthias ist Senior Data Strategist bei ODOSCOPE und Co-Chair des Digital Analytics Hub. Matthias ist certified Web Analyst™ und war Geschäftsführer bei Digital Motion, davor bei der US-Agentur „Semphonic“ und davor im global E-Marketing von Bayer Healthcare.

ODOSCOPE ist die führende Plattform für Situationalisierung, die digitale Kanäle auf Basis situationsbezogener Daten optimiert. E-Business Anbieter können so selbst unbekannten Besuchern individuell relevante Inhalte präsentieren – vollständig DSGVO-konform, automatisiert und in Echtzeit.

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