First-Party-Daten, Automatisierung, Kollaboration: Was für das Marketing nach Corona wichtig wird

Es ist kein Geheimnis, dass die Pandemie die Online-Aktivitäten beschleunigt hat. Auch wenn die Verbraucher mit der Lockerung der Beschränkungen und Rückkehr zur normalen Routine weniger Zeit im Internet verbringen werden, dürften sie dennoch einige digitale Gewohnheiten beibehalten. Dies wiederum ist für künftige Marketingstrategien von Bedeutung.

Schätzungen über die langfristigen Auswirkungen dieser digitalen Verschiebung variieren. So sagen die Prognosen von eMarketer einen leichten Rückgang der Rekord-Mediennutzung von Anfang 2020 voraus, obwohl die täglich in den Medien verbrachte Zeit über dem Niveau von 2019 liegen wird.

Laut McKinsey werden mehr als sechs von zehn Online-Streaming-Nutzern ihren Konsum auch nach COVID-19 beibehalten. Die Aussichten für den E-Commerce sind sogar noch besser: 91 Prozent der Verbraucher planen, weiterhin digital einzukaufen.

So oder so ist klar, dass wir nicht so schnell zum Lebensstil von vor der Pandemie zurückkehren werden. Um in diesem veränderten Umfeld erfolgreich zu sein, müssen Marketer neue Wege finden. Es gilt, Chancen zu nutzen, vor allem wenn es darum geht, die größeren Mengen an Publikumsdaten zu verwerten.

Was sind First-Party-Daten?

First-Party-Daten sind Informationen, die du direkt von deinen Nutzern, Kunden oder Besuchern deiner Website erhältst. Sie sind wertvoll, da sie genau auf deine Zielgruppe zugeschnitten sind und eine bessere Personalisierung ermöglichen.

Organisierte Daten sind der Schlüssel zu einer besseren Verbindung mit den Verbrauchern

Mit dem jüngsten Anstieg der Online-Aktivitäten ist die Konkurrenz um die Aufmerksamkeit der Verbraucher nur noch größer geworden. Die meisten Marken haben erkannt, dass sie sich am besten differenzieren können, indem sie außergewöhnliche digitale Erlebnisse bieten. Die intelligente Nutzung von Daten ist dabei ein wesentliches Element.

Streaming-Dienste wie beispielsweise Netflix nutzen Erkenntnisse über die Usergewohnheiten, um den Zuschauern weitere passende Titel vorzuschlagen. Beim größten Retail-Marktplatz, Amazon, verfolgt man einen ähnlichen datengesteuerten Ansatz. Verkäufer erhalten Empfehlungen, was derzeit besonders beliebt ist, damit sie attraktive Produkte entwickeln können.

In Anbetracht dessen rückt die Nutzung von First-Party-Daten immer mehr in den Mittelpunkt. Und warum? Ganz einfach: Detaillierte Einblicke in die Interessen, Gewohnheiten und Vorlieben der Nutzer bilden eine ideale Grundlage für die Schaffung personalisierter Erlebnisse. Da die Nutzer ihre Bedürfnisse jedoch über verschiedene Kanäle und Geräte stillen, kann jede Marke nur in dem Maße Informationen über einen Verbraucher sammeln, in dem dieser mit ihren eigenen Diensten interagiert.

So weiß ein Automobilhersteller vielleicht, welches Auto ein Kunde mag, hat aber darüber hinaus keinen Einblick in seine Hobbys und Interessen. Ohne die Daten aus den verschiedenen Touchpoints zusammenzuführen, können die Vermarkter kein genaues Bild ihrer Kunden erstellen, die Datenlücken nicht füllen und vor allem nicht die aktuellen und zukünftigen Bedürfnisse ihrer Kunden bedienen.

Es ist daher unerlässlich, First-Party-Daten besser nutzbar zu machen. Ein wichtiger Ansatzpunkt ist beispielsweise die Rationalisierung der Datenerfassung, indem Daten aus allen Quellen unmittelbar gesammelt und konsolidiert werden.

• Website-Besuche,
• Suchverläufe
• Anzeigenklicks,     
• Videokonsum sowie  
• On- und Offline-Käufe

sind alles Teile desselben Puzzles. Indem der Datenfluss kontrolliert wird, erhalten Marketer einen vollständigen Überblick über die Reise des Kunden sowie die Möglichkeit, adressierbare Nutzerprofile zu erstellen. Diese Profile können dann verwendet werden, um verhaltensbasierte Zielgruppensegmente aufzubauen, ein intelligenteres Targeting voranzutreiben und die Experience zu verbessern.

Einblick in die Zielgruppe ist Wind in den Segeln der Marketer

Die Automatisierung der Datenkoordination befreit Marketer von anhaltenden Schwierigkeiten mit zeitaufwändigen Verwaltungs- und Integrationsprozessen und ermöglicht es ihnen, eigene Daten schneller zu nutzen und zu aktivieren. Die Bereitstellung durchgängig positiver und ansprechender Erlebnisse erfordert jedoch noch etwas anderes: die Fähigkeit, mit den sich ständig verändernden Aktivitäten des Publikums Schritt zu halten, insbesondere im turbulenten Marktklima von heute.

Um sicherzustellen, dass die richtige Botschaft zum richtigen Zeitpunkt an die richtige Person gerichtet wird, ist eine weitere Bewertung der Trends im Nutzerverhalten erforderlich. Auf diese Weise können Marketer vorhersagen, was Verbraucher wollen – jetzt und in Zukunft. Durch einen besseren Einblick in aktuelle und künftige Bedürfnisse können sie dann die Ausrichtung der Werbung kontinuierlich anpassen, um die persönliche Wirkung, das Engagement und die Konversionswahrscheinlichkeit vom ersten Eindruck an zu optimieren.

Dank der Innovationen in der Analytik ist dies recht einfach möglich. Es stehen bereits Tools zur Verfügung, die prädiktive Technologien und maschinelles Lernen nutzen, um Muster aufzudecken. Hierbei verarbeiten Algorithmen schnell riesige Mengen an Echtzeit- und historischen Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus können fortschrittliche Plattformen die Adressierbarkeit der Zielgruppe erweitern, indem sie „bewährte Wahrheiten“ wie Alter und Geschlecht für bekannte Verbraucher nutzen. Sie können dann Vorhersagen über anonyme Nutzer mit ähnlichen Eigenschaften treffen und Profillücken füllen, selbst wenn die Datensignale minimal sind.

Datenzusammenarbeit in einer datenschutzfreundlichen Online-Welt

First-Party-Daten sind eine logische und datenschutzfreundliche Alternative zu Cookies von Dritten. Allerdings hat nicht jede Marke die Möglichkeit, große Mengen von First-Party-Daten zu sammeln. Marken für verpackte Konsumgüter beispielsweise entgehen aufgrund ihrer Abhängigkeit von Einzelhandelspartnern und Vertriebskanälen Dritter ein Teil der Informationen über ihre Verbraucher.

Für jede Marke sind First-Party-Daten nur so aussagekräftig wie die Tools, mit denen die Marketer sie erfassen, analysieren und anreichern. Hier kommt die Datenkollaboration ins Spiel: First-Party-Daten allein reichen nicht aus, um das Targeting in großem Umfang auszubauen. Nur wenn die Ressourcen gebündelt werden, können Marketer angereicherte Erkenntnisse über die Verbraucher gewinnen.

Ein effektiver Weg, dies zu erreichen, ist es, Brücken zu digitalen Medien aufzubauen. Sie verfügen über viele Nutzerinformationen wie

• Kontodaten,
• Opt-ins,
• besuchte URLs,
• Interessen und
• Zahlungsinformationen.

Da die Verlage im Mittelpunkt der Interaktion mit Online-Inhalten stehen, sind sie in einer guten Position, Nutzerdaten direkt zu erfassen und den Marketern einen Zugang dazu zu verschaffen. Auch hier hat die prädiktive Technologie ein erhebliches Potenzial, indem sie die Zusammenarbeit zwischen Medienakteuren und Vermarktern sicherer und schneller macht, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

In Verbindung mit einer „Reinraumtechnologie“, die einen datenschutzfreundlichen Austausch anonymisierter Daten ermöglicht, kann sie einen groß angelegten Abgleich zwischen Verlegern und Marketern zu verschiedenen Zwecken ermöglichen. Dies gilt nicht nur für einfaches Retargeting, sondern auch für umfassendere gezielte Werbekampagnen. Der zusätzliche Bonus besteht darin, dass alle Parteien davon profitieren, indem sie mehr Einnahmen für die Verkäufer und eine größere Reichweite für die Käufer erzielen.

Da der Appetit der Verbraucher auf digitale Inhalte und Dienstleistungen anhält, besteht für Marketer ein enormes Potenzial, ihre Präsenz, Connections und Einnahmen zu steigern. Es ist jedoch entscheidend, die Notwendigkeit einer großartigen Kundenerfahrung zu erkennen, die eben durch genaue Daten unterstützt wird.

Die Umstellung auf First-Party-Daten ist keine Garantie für eine bessere Anzeigenresonanz und -wirksamkeit. Um den maximalen Nutzen aus der beschleunigten Online-Nachfrage zu ziehen, sind intelligente Strategien zur kontinuierlichen Organisation, Aktivierung und Erweiterung eigener und kollaborativer Datenpools erforderlich.

FAQ

Was ist Third Party Data?

Third Party Data bezeichnet Informationen, die Unternehmen von externen Quellen erwerben, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen und Marketingmaßnahmen zu optimieren. Dies umfasst demografische, geografische und Verhaltensdaten, die aus unterschiedlichsten Kanälen wie etwa sozialen Medien oder Umfragen stammen. So gelingt personalisiertes Marketing, das gezielt auf individuelle Kundenbedürfnisse eingeht.

Was ist Second Party Data?

Second Party Data sind Daten, die direkt von einer vertrauenswürdigen Quelle stammen und von einem Partnerunternehmen geteilt werden. Sie bieten hohe Qualität und Relevanz für gezielte Marketingkampagnen und unterstützen eine bessere Zielgruppenansprache.

Was ist Zero Party Data?

Zero Party Data sind Daten, die Kunden freiwillig und direkt an Unternehmen weitergeben, um personalisierte Marketing-Angebote zu erhalten. Sie ermöglichen gezielte Werbung und stärken das Vertrauen. Sammle Zero Party Data aus Umfragen, Kontoeinstellungen oder Gewinnspielen für effektive Strategien.

Was ist ein Third Party Cookies?

Third-Party-Cookies sind kleine Dateien, die von externen Websites erstellt und auf deinem Gerät gespeichert werden, um Nutzerverhalten zu verfolgen und personalisierte Werbung anzubieten. Sie helfen in der Marktforschung, jedoch sorgen sie für Datenschutzbedenken. Vorsicht im Umgang ist empfohlen!

Warum werden Third Party Cookies abgeschafft?

Third Party Cookies werden abgeschafft, da Datenschutzbedenken und Nutzerunzufriedenheit zunehmen. Neue Technologien wie der Privacy Sandbox von Google bieten Alternativen zu zielgerichteter Werbung, ohne individuelle Nutzerprofile preiszugeben.

Jürgen Galler

Jürgen Galler ist CEO und Mitgründer von 1plusX. Hier vereint er Erfahrung und Leidenschaft für digitales Marketing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Jürgen kann darüber sprechen, wie Innovationen in den Bereichen Data Science und Analytics zu einem besseren digitalen Marketing- und Werbeökosystem führen, und die Unsicherheit in Bezug auf Datenschutz und die Cookielose Zukunft beleuchten.