Personalisierung ohne Third Party Cookies – Warum Marketer auf First Party Daten setzen sollten
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Daten sind das neue Öl – so abgenutzt wie dieser Satz klingt, so wahr ist er doch gleichzeitig. Dies wurde erst vor Kurzem sinnbildlich durch das Ausscheiden von Exxon Mobil aus dem Dow-Jones-Index demonstriert. Für den Ölkonzern, der mit 92 Jahren Zugehörigkeit das bislang älteste Mitglied des Index war, rückt der Enterprise-Software Anbieter Salesforce nach (t3n, 2020).
Allerdings sind Daten nicht gleich Daten. Auf Basis ihrer Herkunft lassen sich Daten im Marketing in First Party, Second Party und Third Party Daten unterscheiden. Third Party Daten, die insbesondere in Form von Cookies aktuell noch die Basis für dominierende Werbeformen wie Programmatic Advertising und somit für einen Großteil der Personalisierung im Marketing bilden, verlieren durch sich ändernde rechtliche und technische Rahmenbedingungen in vielen Fällen ihre Anwendbarkeit.
Schon heute bieten First Party Daten großes Potenzial für Targeting und Personalisierung und damit eine echte Alternative. Die Boston Consulting Group bezeichnete die Nutzung von First Party Daten im Rahmen einer aktuellen Studie als „größten Treiber für Digital Maturity und Marketing Ergebnisse“ (BCG, 2019). Wodurch sich First Party Daten auszeichnen und welche Möglichkeiten sie insbesondere in der Bestandskundenkommunikation bieten klären wir in diesem Beitrag.
First vs. Second. vs. Third Party Daten
Zunächst ist es sinnvoll, sich die Unterschiede der Datentypen vor Augen zu führen.
Als First Party Daten werden Daten bezeichnet, die durch das Unternehmen selbst erhoben und auf den eigenen Servern gespeichert werden. Durch die Zunahme von digitalen Touchpoints ergeben sich hier mehr und mehr Daten. In erster Linie handelt es sich dabei um Daten, die bei der Interaktion mit der Unternehmenswebseite gesammelt werden. Neben anonymisierten Webnutzungsdaten sind darunter aber auch oftmals personenbezogene Daten, wie z.B. der Name und die E-Mail-Adresse bei der Newsletter Anmeldung, die Anschrift und entsprechende Transaktionsdaten bei einem Kauf im Online Shop, Öffnungsraten und vieles mehr. Aber auch auf anderen Wegen können viele First Party Daten gesammelt werden, z.B. im Rahmen von Events, Kundenbindungsprogrammen, Gutscheinen und Gewinnspielen. Auf diesem Weg liefern First Party Daten zahlreiche Informationen rund um die Kunden und Interessenten eines Unternehmens.
Der Begriff Second Party Daten hingegen beschreibt Daten, die im Rahmen einer Partnerschaft oder eines einmaligen Kaufs von einem anderen Unternehmen bezogen werden. Das andere Unternehmen monetarisiert hierbei die eigenen First Party Daten. Dies können zum Beispiel Marktforschungsdaten oder Kampagnendaten sein, die durch eine Agentur oder einen Kooperationspartner zur Verfügung gestellt werden. Inwiefern die Daten durch beide Partner genutzt werden können wird in der Regel vertraglich festgelegt.
Sofern große Mengen an Daten benötigt werden, können sog. Third Party Daten von Dritten erworben werden, um die eigenen Daten anzureichern. Drittquellen erheben die Daten entweder selbst oder kaufen sie von verschiedenen anderen Anbietern hinzu, um sie dann zu aggregieren und weiterzuverkaufen.
Vorteile von First Party Daten
Jede der drei vorgestellten Arten verfügt über individuelle Vor- und Nachteile. Ein klarer Vorteil von Third Party Daten ist z.B. ihre schnelle Verfügbarkeit und die große Menge an Daten, auf die man durch sie Zugriff erlangt. Jedoch gibt es einige entscheidende Vorteile von First Party Daten, die man in diesem Kontext betrachten sollte.
First Party Daten stehen einem Unternehmen kostenlos zur Verfügung, sowohl bei Second als auch Third Party Daten fallen durch den Erwerb zusätzliche Kosten an. Bedeutender sind jedoch die Aspekte der Datenqualität und der Datenhoheit. Durch die Tatsache, dass First Party Daten selbst erhoben werden, liegt die Datenhoheit im eigenen Unternehmen, d.h. das Unternehmen hat die direkte Kontrolle über die Daten und ist nicht von Dritten abhängig. Im Rahmen der vom Kunden oder Nutzer erteilten Zustimmung kann das Unternehmen die Daten verarbeiten und für verschiedene Zwecke nutzen. Durch die geltenden Datenschutzbestimmungen ergeben sich gerade hier im Zusammenhang mit Third Party Daten deutliche Unterschiede. Strikte Regeln bzgl. der Übermittlung, Nutzung und Weiterverarbeitung reduzieren oftmals die Ergiebigkeit dieser Daten. Zudem befindet man sich immer in einer Art Abhängigkeitsverhältnis zum Anbieter, was die Qualität und die Konformität der Datennutzung betrifft.
Personalisierungsmöglichkeiten mit First Party Daten
Wie bereits zuvor kurz erwähnt, liefern First Party Daten zahlreiche personenbezogene Informationen, darunter demographische Merkmale, Responsedaten und die Transaktionshistorie. Durch die Analyse dieser Daten lassen sich neue Erkenntnisse über die Bedürfnisse und Präferenzen der Bestandskunden ableiten (Stichwort: Customer Analytics). Diese Erkenntnisse können im nächsten Schritt für eine hochpersonalisierte Kommunikation genutzt werden. Hier einige Beispiele:
Geoanalyse: Bei der Geoanalyse werden demographische Aspekte, wie die Postleitzahl, aus der Anschrift eines Kunden mit räumlichen Informationen kombiniert. So lässt sich beispielsweise die Entfernung der Kunden zu einer Filiale berechnen und visualisieren. Damit können in der Kommunikation passende, regionale Angebote einbezogen werden oder auch Rabatte je nach Entfernung zur Filiale gestaffelt werden. Zudem lassen sich auch neue, bislang unerschlossene Vertriebsgebiete für die Neukundengewinnung identifizieren.
Kunden-Profiling: Beim Profiling wird zunächst eine geeignete Analysegruppe definiert, z.B. Kunden, die erst Produkt X und dann Produkt Y gekauft haben. Im nächsten Schritt wird diese Analysegruppe anhand mehrerer Variablen untersucht und mit einer Basisgruppe (zum Beispiel alle Kunden in der Datenbank) verglichen. Das Profil gibt Aufschluss, wie groß die Durchdringung und Signifikanz einer bestimmten Variable innerhalb der Analysegruppe ist. Beim Scoring im Anschluss werden sog. Lookalikes identifiziert, d.h. Personen in der Basisgruppe, die den Personen in der Analysegruppe am ähnlichsten sind. Diese Methode kann einerseits genutzt werden, um neue Potenziale für Cross- und Upsell zu ermitteln, aber beispielsweise auch, um abwanderungsgefährdete Kunden zu identifizieren.
Kampagnenoptimierung: Hier wird nur die Kommunikation an einen Kunden oder Interessenten ausgesteuert, die die höchste Wahrscheinlichkeit einer Response oder Conversion verspricht. Dabei werden zudem Einschränkungen berücksichtigt wie Maximalvolumen, Budgetrestriktionen oder Kontakstrategien. So vermeiden Sie nicht nur Streuverluste, sondern verbessern auch die Ergebnisse und Relevanz Ihrer Kampagnen.
Voraussetzungen, um von First Party Daten zu profitieren
Bei all den Vorteilen, die die Nutzung von First Party Daten bietet, muss allerdings auch berücksichtigt werden, dass alle Datenquellen, sowohl online als auch offline für die Analyse und entsprechende Prozesse verfügbar gemacht und zusammengeführt werden müssen, um ein vollständiges Bild des jeweiligen Kunden zu erhalten (360 Grad Kundenansicht). Hierfür und für die Analyse der Daten werden zudem die entsprechenden Kenntnisse und Technologien benötigt.
Erfolgsfaktor First Party Daten
Unsere Beispiele haben gezeigt, dass First Party Daten nicht nur durch Aspekte wie ihre hohe Qualität, sondern auch durch ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten überzeugen. Neben der Bestandskundenkommunikation nimmt ihre Relevanz auch stetig für andere Werbeformen zu. Auch in Bezug auf Programmatic Advertising werden First Party Daten bereits „als wichtiger denn je“ gehandelt (Onlinemarketing.de, 2019).
Sie haben Fragen zu einem Use Case oder möchten sich einfach mal mit einem Experten zu diesem Thema austauschen? Kontaktieren Sie uns gerne!
Außerdem: In unserem Whitepaper „Customer Analytics als Erfolgsfaktor“ erfahren Sie, welche weiteren Erkenntnisse Sie aus den Analysen Ihrer First Party Daten über Ihre Bestandskunden ableiten können.
Quellen:
Enterprise-Software statt Öl: Salesforce ersetzt Exxon Mobil im Dow-Jones-Index, t3n 2020
Responsible Marketing with First-Party Data, BCG 2019
69 Prozent der Zukunft sind programmatisch, Onlinemarketing.de 2019
Was ist der Unterschied zwischen First Party, Second Party und Third Party Data?, artegic 2017