Was ist ein Data Clean Room?
In wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen oder in der Produktion ist ein Reinraum eine streng kontrollierte Umgebung, die den Grad an Verunreinigungen reduziert, der sensible Arbeiten gefährden kann. Ein Data Clean Room ist dem sehr ähnlich, und die Nutzung dieses digitalen Raums wird aufgrund des Verlusts von Cookies und anderen Gerätekennungen immer beliebter.
Wie definieren wir also einen Data Clean Rooms? Vereinfacht gesagt, sind sie sichere und neutrale Räume für Datenkollaborationen und Partnerschaften, ohne dass eine Partei (oder mehrere Parteien) Zugriff auf die personenbezogenen Kundendaten der anderen Partei hat. Ein Data Clean Room bietet auch Datenschutzkontrollen wie Verschlüsselung, damit Daten nicht unangemessen verwendet werden können, und bietet Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, Daten zur besseren Planung, Aktivierung und Messung im gesamten Ökosystem zu nutzen.
Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass Dateneigentümer immer die Kontrolle über die Daten behalten, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Nutzen geschaffen wird. Viele Anwendungsfälle sind zwar zwischen zwei Unternehmen angesiedelt, doch können Data Clean Rooms aus den gleichen Gründen auch innerhalb eines Unternehmens genutzt werden. Betrachten Sie Clean Rooms als eine lohnende Ergänzung des Werkzeugkastens für Data Governance.
Warum Data Clean Rooms in einer Welt ohne Cookies wichtig sind
Sie fragen sich vielleicht, was Cookies und andere Gerätekennungen mit Data Clean Rooms zu tun haben. Ohne Möglichkeiten für Marken, ihre Zielgruppen über diese veralteten Mittel zu erreichen, ist die sichere und datenschutzkonforme Zusammenarbeit von Erst- und Zweitanbietern weniger eine Option als vielmehr eine Notwendigkeit. Wenn man sich auf diese Methode stützt, um die Adressierbarkeit aufrechtzuerhalten, können Werbetreibende eine nachhaltigere Lösung finden, bei der der Verbraucher an erster Stelle steht.
Data Clean Rooms sind nicht neu. Beispielsweise gibt es sie bei Google und Facebook schon seit einigen Jahren, und sie haben bewiesen, wie effektiv sie die Werbeleistung durch den Datenaustausch zwischen einem Werbetreibenden und ihren Plattformen verbessern können. Auf diese Weise können Werbetreibende nach Unstimmigkeiten suchen, um Probleme wie Frequency Capping und Zielgruppenunterdrückung zu lösen und zu verhindern, dass dieselben Personen oder Haushalte ein Überangebot an Werbung erhalten. Angesichts der zunehmenden Zahl von Kanälen werden Messung und Attribution noch wichtiger für die Optimierung der Werbeausgaben.
Neutrale, Third-Party Data Clean Rooms
Es entstehen immer mehr Data Clean Rooms. Außer den von den Plattformen verwalteten gibt es auch neutrale Data Clean Rooms von Drittanbietern wie Safe Haven von LiveRamp, die nicht nur Daten organisieren, analysieren und messen, sondern auch die Aktivierung des gesamten Werbe-Ökosystems ermöglichen, damit Sie Ihre Marketingausgaben besser planen, aktivieren und messen können. Safe Haven bringt die unvergleichliche Identitätslösung von LiveRamp, Hunderte von Drittanbieter-Integrationen und eines der größten Netzwerke von Aktivierungspartnern ein.
Es ist gut, einen sicheren Ort zu haben, an dem Ihre Datenwissenschaftler experimentieren können, vor allem, wenn die Daten dort bereits vorhanden sind. Data Clean Rooms sind jedoch nur so wertvoll wie der Wert, den sie erzeugen. In der Wissenschaft geht es vor allem darum, zu testen und Beweise zu erbringen. Data Science sollte die Effizienz verbessern, die Entdeckung neuer Zielgruppen vorantreiben und die Genauigkeit der Messungen erhöhen. Eine verbesserte, neutrale Umgebung ist dafür besser geeignet, insbesondere wenn man über mehrere Plattformen und Kanäle hinweg arbeitet.
Data Clean Rooms für bessere Geschäftsergebnisse
Data Clean Rooms bieten heute eine sichere Umgebung, in der unterschiedliche Datensätze leichter zusammengeführt werden können und mehr Geschäftseinblicke als je zuvor ermöglicht werden. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes sind zwar ein guter Grund für die Nutzung eines Reinraums, aber es gibt noch weitere Vorteile, die Ihrem Unternehmen helfen werden, langfristig mehr aus Ihrer Investition zu machen. Das heißt, wenn Sie die richtige Art von Clean Rooms wählen. Letztendlich geht es darum, einen Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.
Wenn Sie bessere Geschäftsergebnisse erzielen wollen, muss Ihr Data Clean Room auf den Schutz der Privatsphäre ausgerichtet sein, aber auch die Tools bereitstellen, die den Marketingexperten Ergebnisse liefern. Ein erweiterter Clean Room mit eingebetteten personenbasierten Identitäts-, Mess- und Erkenntnisanwendungen, der auch mit führenden Aktivierungskanälen verbunden ist, kann Ihnen helfen, tiefere Partnerschaften aufzubauen und Ihren Einflussbereich zu vernetzen.
Worauf ist bei einem erweiterten Data Clean Room zu achten?
Wie kann man also einen Data Clean Room finden, der nicht nur diese Ergebnisse, sondern auch bessere Kundenerlebnisse liefert? Hier sind drei Dinge, die Sie bei der Auswahl einer verbesserten Data Clean Room-Technologie beachten sollten:
Muss deterministisch sein
Verbesserte Fähigkeiten zum Schutz der Privatsphäre sind oft der erste Grund, sich für einen Data Clean Room zu entscheiden. Technologien zum Schutz der Privatsphäre (PET) ermöglichen es Unternehmen, Daten zu analysieren, ohne dass diese offengelegt werden müssen. Doch der Schlüssel zum Erfolg für Data Clean Rooms liegt in der Bereitstellung von Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes, die modular aufgebaut sind, sodass die Kunden bei der Zusammenarbeit mit ihren Partnern das erforderliche Maß an Datenschutz-Schwellenwerten nutzen können. Darüber hinaus ist ein deterministischer Ansatz für die Identität und den Abgleich der Schlüssel für eine bessere Zusammenarbeit. Ohne deterministische IDs und Abgleiche können die Ergebnisse der Zusammenarbeit zu ungenauen Resultaten führen.
Beim probabilistischen Abgleich kann das Profil einer Person und ihres Nachbarn so nahe beieinander liegen, dass beide die gleiche Werbung erhalten. Eine deterministische Abstimmung in einer verbesserten Clean Room-Umgebung kann jedoch eine genauere Ausrichtung ermöglichen. Marken können winzige Unterschiede zwischen der Person und ihrem Nachbarn erkennen, sodass eine Person aus dem Targeting herausgenommen werden kann. Das spart der Marke nicht nur Zeit und Geld, sondern sorgt auch für ein besseres Kundenerlebnis.
Ein erweiterter Data Clean Room mit deterministischem Abgleich, der auf personenbasierter Identität beruht, stellt außerdem sicher, dass Sie die Wirkung Ihrer Marketingkampagnen genau messen können.
Durch den Einsatz eines interoperablen Identity-Frameworks wie die RampID von LiveRamp können Sie nicht nur die Effektivität genauer messen, sondern auch personalisierte Erlebnisse an allen Omnichannel-Touchpoints fördern.
Wenn es um Messungen geht, bietet der richtige erweiterte Data Clean Room ähnliche Fähigkeiten wie Walled Gardens, wie zum Beispiel:
- Abgleich von Impressionsdaten mit Transaktionen zur Erstellung von Conversion- und Sales-Lift-Berichten
- Ermöglichung mehrerer Partnerschaften für Multi-Touch-Attribution
- Einbindung von TV-Partnern zur besseren Planung von Omnichannel-Kampagnen
Beantwortet die richtigen Fragen
Egal ob erweitert oder nicht, ein Data Clean Room wäre sinnlos, wenn er nicht eine einfachere Datenkollaboration einem datenschutzfreundlichen Raum ermöglichen würde. Sobald die Daten zugänglich sind, sollten Clean Rooms auch zusätzliche Fähigkeiten bieten, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und zu vereinfachen.
Wir bei LiveRamp glauben daran, dass wir Marken dabei helfen, besser zusammenzuarbeiten:
- Hilfe beim Aufbau und Abgleich ihrer eigenen First-Party-Datensätze zur Unterstützung von First-Party-Diagrammen.
- Sicherstellen, dass Marken Datensätze in eine einheitliche Taxonomie einbringen, um die Zusammenarbeit zu erleichtern.
- Vorläufige Erstellung von Abfragen über Datensätze hinweg, um wichtige Fragen zum Geschäftsergebnis zu beantworten, ohne dass beide Parteien einen großen Aufwand betreiben müssen.
- Einbettung von Analyse-Dashboards, um sicherzustellen, dass granulare Daten leicht genutzt werden können, um bessere Zielgruppen in großem Umfang zu schaffen.
- Integration von Messprotokollen zur automatischen und kontinuierlichen Messung der Wirksamkeit kollaborativer Kampagnen.
Muss die Personalisierung verbessern
Der Schlüssel zu großartigen Kundenerlebnissen sind Daten, und ein erweiterter Data Clean Room hilft, diese Erlebnisse zu erschließen.
Nehmen wir als Beispiel den häufigen Besuch des Cafés in Ihrer Nähe. Am Ende der ersten oder zweiten Woche der täglichen Besuche würden Sie wahrscheinlich eine persönlichere Erfahrung von Ihrem Stamm-Barista erwarten, da er Ihre speziellen Vorlieben für Kaffee kennt. Sie hoffen zumindest, dass Sie als Einzelperson und nicht als zufälliger Kunde erkannt werden. Vielleicht bekommen Sie als Dankeschön für Ihre Treue sogar ein Gebäck auf Kosten des Hauses.
Ein weiteres Beispiel wären Einzelhändler mit Transaktionsdaten, die Aufschluss darüber geben, was die Kunden kaufen, wie viel sie kaufen und wie oft. Dieser Einzelhändler könnte Zielgruppen aufbauen, die für CPGs attraktiv sind, die möglicherweise nur wenige First-Party-Daten haben. Für beide Seiten ist dies eine Win-win-Situation, da die Marke eine bessere Zielgruppenansprache erhält, die richtigen Zielgruppen erreicht und ihre Werbeabfälle reduziert. Der Einzelhändler (der in diesem Fall als Medienverlag auftritt) könnte in der Zwischenzeit seine Erträge steigern und seinen Kunden ein besseres Erlebnis bieten.
Wenn die Daten richtig und unter Wahrung der Privatsphäre genutzt werden, können sie das Kundenerlebnis verbessern und sicherstellen, dass Marken diese Vorlieben erkennen und die Beziehungen zu bestehenden Kunden vertiefen können, um die Markentreue und den Bekanntheitsgrad zu erhöhen. Ein erweiterter Clean Room bietet die Möglichkeit, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu schaffen, indem er dazu beiträgt, diese Erkenntnisse in allen Marketinganwendungen zu aktivieren.
Erweiterte Data Clean Rooms sind nicht nur für Einzelhändler geeignet
Die Schaffung besserer Kundenerlebnisse ist ein Thema, das jedes Unternehmen mit Öffentlichkeitsbezug berücksichtigen muss. Ein großes europäisches Versorgungsunternehmen wollte beispielsweise die Erfahrungen seiner Kunden verbessern und entschied sich für eine erweiterte Data Clean Room-Lösung. Mithilfe seiner First-Party-Daten wollte das Unternehmen aktuelle Kunden von seinen Omnichannel-Kampagnen ausschließen.
Durch die Verwendung der Datenkollaborationsumgebung von LiveRamp als erweiterter Clean Room konnte das Unternehmen aktuelle Kunden von seiner jüngsten Kampagne ausschließen und so Marketinggelder einsparen, die dann wieder in Medienkanäle investiert werden konnten, um eine deterministisch abgestimmte Zielgruppe für bessere Ergebnisse zu erreichen. Die Unterdrückung von Zielgruppen ist ein wichtiger Vorteil und Anwendungsfall für einen erweiterten Data Clean Room.
Unabhängig davon, welche Art von Data Clean Room Sie für Ihre Anforderungen an die Datenkollaboration wählen, ist es von grundlegender Bedeutung, sicherzustellen, dass er Ihnen hilft, die besten Geschäftsergebnisse zu erzielen, ohne die tiefen Kundenbeziehungen zu opfern, die Sie aufbauen und festigen wollen, während Sie ein besseres Verständnis für Ihre Kunden entwickeln.