Zielgruppensegmentierung und Datenmanagement

First-Party-Daten sind Informationen, die Sie direkt von Ihren eigenen Kunden und Interessenten über Ihre Website, App, Ihr CRM, Treueprogramm oder Ihre Kaufhistorie erfassen — Daten, die Ihnen mit ausdrücklicher Einwilligung vorliegen.

Diese Datenkategorie ist am wertvollsten, weil die Daten genau, einwilligungsbasiert und Ausdruck tatsächlicher Interaktionen mit Ihrer Marke sind. In einer auf Datenschutz ausgerichteten Welt bilden First-Party-Daten die nachhaltige Grundlage für jedes Targeting und jede Personalisierung von Zielgruppen.

Second-Party-Daten sind die First-Party-Daten eines anderen Unternehmens, auf die Sie über eine direkte Partnerschaft oder Datenvereinbarung zugreifen — beispielsweise wenn eine Reisemarke ihre Kundendaten mit einem Gepäckhändler teilt.

Solche Partnerschaften bieten hochwertige, einwilligungsbasierte Daten, die nicht auf offenen Datenmarktplätzen gekauft werden können. Dadurch sind sie genauer und weniger austauschbar als Third-Party-Daten.

Third-Party-Cookies — die Technologie, die das websiteübergreifende Tracking von Nutzern und die 400-Milliarden-Dollar-Industrie für Third-Party-Daten ermöglicht hat — werden in den großen Browsern schrittweise abgeschafft, da die Datenschutzbestimmungen strenger werden.

Safari und Firefox blockieren Third-Party-Cookies bereits standardmäßig. Die Abschaffung in Chrome bedeutet, dass Zielgruppensegmente auf Basis von verhaltensbezogenen Third-Party-Daten für den Großteil des programmatischen Targetings nicht mehr verfügbar sein werden. Dadurch wird die digitale Werbung grundlegend verändert.

Googles Privacy Sandbox schlägt vor, das Tracking über Third-Party-Cookies durch browserbasierte Alternativen wie die Topics API zu ersetzen. Diese ordnet Nutzer anhand des lokal auf dem Gerät gespeicherten Browserverlaufs breiten Interessenkategorien zu, beispielsweise „Fitness“ oder „Reisen“.

Dieser Ansatz liefert ein gewisses Signal für verhaltensbasiertes Targeting und schützt gleichzeitig die individuellen Browsing-Daten — ein Kompromiss, dessen Wirksamkeit die Werbebranche im Vergleich zu cookie-basiertem Targeting noch bewertet.

Contextual Targeting spielt Anzeigen auf Grundlage des Inhalts der aktuell besuchten Seite aus und nicht anhand von Identitätsdaten der Nutzer. Dadurch ist es von Natur aus cookielos und datenschutzkonform.

Modernes Contextual Targeting geht über den einfachen Abgleich von Keywords hinaus und umfasst semantische Analysen sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache. Dadurch wird die Bedeutung einer Seite verstanden und Werbetreibende können markensichere, relevante Platzierungen ohne Nutzerdaten finden.

Die strategische Priorität in einer cookielosen Welt besteht darin, eigene First-Party-Datenbestände aufzubauen: E-Mail-Listen, App-Nutzer, Mitglieder von Treueprogrammen und auf Umfragen basierende Präferenzdaten.

Jedes Content-Angebot, jedes Quiz, jede Registrierungsbarriere und jeder Kauf bietet die Möglichkeit, einwilligungsbasierte First-Party-Daten zu erfassen. Marken mit umfangreichen First-Party-Datensätzen können unabhängig von der Abschaffung von Cookies weiterhin präzises Zielgruppen-Targeting betreiben.

Eine Customer Data Platform (CDP) führt bekannte First-Party-Kundendaten — E-Mail-Adressen, Kaufhistorie und Webverhalten — in dauerhaften Kundenprofilen zusammen und konzentriert sich auf die Aktivierung über eigene Kanäle wie E-Mail und die Personalisierung der Website.

Eine Data Management Platform (DMP) verwaltete historisch anonyme, auf Third-Party-Cookies basierende Zielgruppen für programmatische Werbung. Da Third-Party-Cookies abgeschafft werden, gewinnen CDPs an Bedeutung, während traditionelle DMPs vor einer existenziellen Herausforderung im Bereich der Identität stehen.

Lookalike-Modellierung nutzt maschinelles Lernen, um neue Nutzer zu finden, die Ihren besten bestehenden Kunden statistisch ähneln. Grundlage sind First-Party-Signale wie demografische Merkmale, Verhaltensweisen und Kaufmuster.

Facebooks Lookalike Audiences und Googles Customer Match sind die am weitesten verbreiteten Umsetzungen. Sie ermöglichen es Werbetreibenden, ihre Reichweite effizient zu skalieren, indem sie Menschen ansprechen, die ihren Kunden mit dem höchsten LTV ähneln.

Beim Zielgruppenausschluss werden Listen bestehender Kunden, kürzlich erfolgter Käufer oder aktueller Testnutzer in Werbeplattformen hochgeladen, um diese Personen von Prospecting-Kampagnen auszuschließen. So werden keine Ausgaben für Personen verschwendet, die sich bereits in Ihrem Funnel befinden.

Ausschlusslisten gehören zu den Optimierungen mit dem höchsten ROI in der programmatischen Werbung: Der Ausschluss bestehender Kunden aus einer Kampagne zur Neukundengewinnung verbessert sofort die Kennzahlen zu den Kosten pro Akquisition.

Data Clean Rooms sind datenschutzwahrende Umgebungen, in denen zwei Parteien Überschneidungen in ihren Datensätzen analysieren können, ohne dass eine Partei ihre Rohdaten der anderen offenlegt.

Werbetreibende nutzen Clean Rooms — die von Plattformen wie Google Ads Data Hub, Meta Advanced Analytics und Amazon Marketing Cloud angeboten werden —, um die Kampagnenwirkung anhand von Publisher- oder Händlerdaten zu messen, ohne die Privatsphäre der Nutzer oder Datenvereinbarungen zu verletzen.

Zero-Party-Daten sind Informationen, die Kunden einer Marke proaktiv und bewusst mitteilen — Antworten auf Umfragen, deklarierte Präferenzen, Quizantworten und Wunschlistendaten. Sie unterscheiden sich von Verhaltensdaten, die aus den Handlungen der Kunden abgeleitet werden.

Zero-Party-Daten sind äußerst genau, da keine Ableitungen erforderlich sind, und werden ausdrücklich mit Einwilligung bereitgestellt. Dadurch sind sie für die Personalisierung wertvoll und besonders widerstandsfähig gegenüber Änderungen der Datenschutzbestimmungen, die abgeleitetes verhaltensbasiertes Targeting einschränken.

Überprüfen Sie Ihr Verständnis von Zielgruppendaten im digitalen Marketing.

First-Party-Daten sind die wertvollste und dauerhafteste Grundlage für digitales Marketing, da Third-Party-Cookies abgeschafft werden. Der Aufbau eigener Datenbestände über jede Kundeninteraktion hinweg hat nun strategische Priorität.

CDPs führen First-Party-Profile zur Personalisierung zusammen, Lookalike-Modellierung erweitert die Reichweite anhand Ihrer besten Kunden, und Data Clean Rooms ermöglichen eine datenschutzkonforme Zusammenarbeit bei der Messung mit Publishern und Händlern.