Wertvolle Dinge gehören zur sicheren Aufbewahrung in einen Tresor. Und das nicht nur in einer Bank, sondern auch im digitalen Marketing. Datenschutz, Privatsphäre und Sicherheit – das fordern immer mehr Nutzer:innen. Darauf reagieren die großen Player: Facebook kündigte im Oktober 2021 an, dass Kampagnendaten von Nutzer:innen nicht mehr an Werbetreibende weitergegeben werden. Und Google plant für 2023, Third-Party-Cookies endgültig abzuschaffen, was die Datenweitergabe weiter einschränken wird. Eine cookielose Zukunft steht bevor. Das bedeutet für Werbetreibende und Marken, dass sie neue Wege finden müssen, um Verbraucherdaten auf konforme Weise zu sammeln und weiterzugeben. Einer dieser Wege ist die Nutzung von Data Clean Rooms.
Ein Data Clean Room ist eine geschützte Umgebung, in der sensible Daten sicher und vertraulich verarbeitet und geteilt werden können. Sozusagen ein Tresor für Kundendaten. Mithilfe eines Data Clean Rooms können Unternehmen ihre Kundendaten mit anderen Quellen abgleichen, ohne die Identität von Kunden preiszugeben. So erhalten Unternehmen wichtige Erkenntnisse, die sie für Marketing und Werbung nutzen können. Damit gehören Data Clean Rooms zu den wichtigsten Werkzeugen für sicheres Data Sharing und ist gleichzeitig eine Lösung für datenschutzkonformes Werben in einer cookielosen Zukunft.
Der Prozess in Data Clean Rooms lässt sich in 6 Schritte einteilen: Die Daten werden erkannt, verwertet, analysiert, angereichert, segmentiert und aktiviert. Wie das genau aussieht?
1. Zu Beginn werden verschiedene Datenquellen erkannt und identifiziert, einschließlich Erstanbieterdaten, CRM-Daten oder Kundendatenbanken.
2. Sobald die Daten in einem Data Clean Room erfasst werden, werden sie „bereinigt“. Das bedeutet, dass alle Informationen entfernt werden, die dabei helfen könnten, die Personen oder das Unternehmen, zu denen die Daten gehören, zu identifizieren. Zum Beispiel werden Namen, E-Mail-Adressen oder andere persönliche Informationen gelöscht, damit die Daten anonym bleiben.
3. Sobald die Daten bereinigt sind, werden die verarbeiteten Datensätze im Data Clean Room analysiert und auf Überschneidungen geprüft. Wird eine Überschneidung zwischen zwei Datensätzen festgestellt, können daraus Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kunden abgeleitet werden.
4. Um den Wert der Daten weiter zu steigern, werden sie mit zusätzlichen Informationen angereichert, z. B. indem demografischen Daten, Interessensprofile oder Verhaltensdaten integriert werden. So liefern die angereicherten Daten ein umfassenderes Bild der Zielgruppe und ermöglichen eine präzisere und gezieltere Ansprache.
5. Im vierten Schritt werden die Daten auf Basis von gemeinsamen Merkmalen, Verhaltensweisen oder Präferenzen segmentiert. Diese Segmentierung ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Marketingmaßnahmen durchzuführen und individuell auf die Bedürfnisse der einzelnen Zielgruppen einzugehen.
6. Auf dieser Basis können Werbestrategien wesentlich effektiver und zielgerichteter umgesetzt, optimiert und grundlegend weiterentwickelt werden.
Ihnen ist jetzt bewusst, was ein Data Clean Room ist und wie er in der Theorie funktioniert. Doch was bringt ein Data Clean Room für mein Unternehmen? Wie kann ich diese neu gewonnen Erkenntnisse nutzen? Die Anwendungsfälle von Data Clean Rooms sind vielfältig, lassen sich aber in 5 Hauptkategorien zusammenfassen:
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen hat einen globalen Hauptsitz und lokale Niederlassungen. Die verschiedenen Standorte erfassen Informationen über ihre Kundschaft auf getrennten Datensätzen. Dank Data Clean Rooms können diese Daten vereinheitlicht und zusammengefügt werden. Sozusagen: Secure Data Sharing.
Ein Beispiel: Dank Data Clean Rooms kann eine Fluggesellschaft Daten mit einer Luxusmodemarke austauschen, um ein wohlhabendes Kundensegment für ein Business-Class-Angebot zu identifizieren.
Stellen Sie sich vor: Marke A möchte eine Up-Selling-Kampagne auf der Website von Publisher B durchführen. Dank Data Clean Rooms kann Publisher B die Anzeigen nur an Besucher:innen ausspielen, die bereits Kund:innen für ein bestimmtes Produkt sind bei Marke A sind.
Ein Beispiel: Ein Einrichtungsmarke weiß, dass der Umsatz stark mit dem Besitz von Immobilien bei ihrer Kundschaft zusammenhängt. Dank Data Clean Rooms kann sie ihre Werbepartner prüfen, ob sie das Potenzial haben, gezielt Immobilienbesitzer:innen anzusprechen.
Marke A zeigt ihre Werbeanzeige auf der Website eines Publishers B. Dank Data Clean Rooms ermittelt Marke A, ob ein:e bekannte:r Nutzer:in von B mit der Werbeanzeige in Berührung gekommen ist. Daraufhin kann A die Größe des Warenkorbs oder die Häufigkeit der Einkäufe im D2C-Shop ermitteln und vergleichen. Measurement at its best!
Auch Amazon und Google setzen bereits erfolgreich Data Clean Rooms ein, um die Performance der Werbemaßnahmen ihrer Kund:innen zu verbessern und das Angebot der Amazon Marketing Cloud bzw. des Google Ads Data Hubs auszuweiten.
Wie man Data Clean Rooms nutzt und wann sie angewendet werden, wissen Sie bereits. Doch vielleicht fragen Sie sich: Warum überhaupt Data Clean Rooms nutzen? Was bringt es mir und meinem Unternehmen, schon wieder ein neues System einzuführen und auf eine Data-Clean-Room-Plattform umzusteigen? Erstens erfüllen Sie die Datenschutzbestimmungen, indem Sie Kundendaten DSGVO-konform erfassen, speichern, analysieren und weitergeben. Zweitens bauen Sie mithilfe von Data Clean Rooms Vertrauen mit Stakeholdern, Partner:innen, Kund:innen und anderen Beteiligten auf und fördern die langfristige Zusammenarbeit – gerade wenn es darum geht, die eigenen Datensätze untereinander auszutauschen. Diese „data collaboration“ zwischen mehreren Parteien ist revolutionär und bietet Unternehmen ein nahezu unbegrenztes Potenzial für Innovationen und Verbesserungen. Damit kommen wir auch schon zu drittens: Mithilfe von Data Clean Rooms verbessern Sie Ihr Online-Marketing, indem Sie Customer-Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und interpretieren. Finden sich beim Abgleich Übereinstimmungen, können diese verwendet werden: um Einblicke in die Zielgruppen zu erhalten, für ein besseres Verständnis der tatsächlichen Werbewirkung oder zur Kampagnen-Attribution, d. h. um zukünftige Marketingstrategien weiterzuentwickeln.
Es gibt verschiedene Arten von Data Clean Rooms, die von unterschiedlichen Unternehmen oder Organisationen eingesetzt und gepflegt werden. Das sind die 5 Arten, die Sie sich merken sollten:
Ein Walled Garden DCR ist ein geschlossenes Ökosystem, das First-Party Daten und personenbezogene Daten großer Tech-Unternehmen wie Meta oder Google sicher verbindet.
Bei Branded DCR nutzen große Marken mit tiefgreifenden Kundenkenntnissen ihren Datenpool, um Werbung für andere Unternehmen auf ihren Plattformen zu ermöglichen.
Pure Play DCR sind kommerzielle Angebote, die von spezialisierten Anbietern von Data Clean Rooms entwickelt und gepflegt werden.
Publishers DCR sind Plattformen von Print-, Digital-, TV- oder Streaming-Publishern, die die Daten ihrer eigenen Nutzer verwenden, um Marketern ein besseres Targeting zu ermöglichen.
Marketing Intermediaries DCR sind Plattformen, die von Agenturen und Ad-Anbietern entwickelt und gepflegt werden. Sie nutzen die Plattform, um im Auftrag ihrer Kund:innen Daten zu vergleichen und zu verarbeiten.
Ein Tresor für Ihre Wertgegenstände sollte sorgfältig ausgewählt werden, in Ihre Wohnung passen und von Expert:innen eingebaut werden. Gleiches gilt für den Data Clean Room. Um Art und Anbieter für Ihr Unternehmen zu finden, hilft es, einen externen Blick auf Ihre internen Bedürfnisse zu werfen. Gerne unterstützen wir Sie dabei, den Data Clean Room zu finden, der perfekt auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist.
Weitere Informationen zum Einsatz von Data Clean Rooms und jede Menge hilfreiche Insights und Tipps zur konkreten Bewertung und Auswahl eines Anbieters finden Sie in unserem Data-Clean-Room-Guide „A World Without Cookies – WHAT´S NEXT?“ zum kostenfreien Download.