Datenkollaboration wird zum Mainstream
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Datenkollaboration wird zum Mainstream

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Wenn Sie noch nicht über Datenkollaboration nachgedacht haben, verpassen Sie möglicherweise einen wichtigen Trend. Laut einer Umfrage im Winterberry Report „Kollaborative Datenlösungen: Die Entwicklung der Identität in einer datenschutzfreundlichen Post-Cookie-Welt“ arbeiten derzeit 81 % der Markenvermarkter in den USA und 70 % in Großbritannien mit First-Party-Daten für Erkenntnisse, Aktivierung, Messung und Attribution zusammen oder haben es vor.

 

Die Fähigkeit, Kundenintelligenz aufzubauen und danach zu handeln, wird über Gewinner und Verlierer entscheiden. Diese Datenstrategie stößt jedoch auf viel Gegenwind. Die Abschaffung von Cookies hat dabei eine Rolle gespielt, ist aber nicht der einzige Faktor. Wie der Winterberry Report zu kollaborativen Datenlösungen betont, ist das wachsende Interesse an Datenkollaboration Teil eines größeren Bildes, das folgendes umspannt:

  • Neue Regulierungen
  • Neue Browser-Einschränkungen für Bezeichner
  • Wettbewerb um Einnahmen unter Medienbesitzern
  • Unzufriedenheit mit der Dominanz von Walled Gardens und Datenmarktplätzen
  • Druck, den Marketing-ROI zu verfolgen
  • Das Streben nach Konsistenz in der Kundeninteraktion

Es gibt viel zu tun, und in den nächsten vier Beiträgen werden wir die wichtigsten Erkenntnisse aufzeigen. Lassen Sie uns zunächst die vier etablierten Methoden der Zusammenarbeit skizzieren, die in dem Bericht erwähnt werden: Datenkooperationen, Datenmarktplätze, Datenaustausch und technische Datenumgebungen. Der Bericht sieht eine Zukunft voraus, in der mehrere Lösungen zum Einsatz kommen werden. Daher ist es wichtig, die Bausteine dessen zu verstehen, was die richtige Lösung für Sie sein könnte.

 

Die verschiedenen Lösungen für Datenzusammenarbeit

Laut dem Bericht über kollaborative Datenlösungen erwarten Branchenexperten und Vermarkter in Großbritannien und den USA neue Formen der Partnerschaft zwischen Marken und Medieninhabern, Datenbesitzern und die Technologieunternehmen, die sie bedienen.

Diese Innovationen werden sich vor dem Hintergrund bestehender Sharing-Modelle entwickeln, wie z.B.:

  • Datenkooperationen, die First-Party-Daten für die gemeinsame Nutzung durch B2B- und B2C-Teilnehmer in einem Give-to-Get-Modell zusammenführen. Zum Beispiel nutzen Direct-to-Consumer-Player Datenkooperationen, um sowohl online als auch offline neue Interessenten zu finden.
  • Datenmarktplätze, die die kommerzielle Lizenzierung von Drittanbieter-Daten erleichtern (LiveRamps Data Marketplace ist ein Beispiel).
  • Datenbörsen, die Datenbestände von Erst-, Zweit- und Drittanbietern aufnehmen, um den Peer-to-Peer-Austausch und die Lizenzierung zwischen Parteien auf einer Eins-zu-Eins-Basis zu erleichtern.
  • Technische Datenumgebungen, in denen Daten von mehreren Partnern und Kunden in einem „Speichercontainer“ gemeinsam genutzt werden, der ein Höchstmaß an Kontrolle, Datenschutz und Sicherheit ermöglicht (LiveRamp Safe Haven ist ein Beispiel).

Diese Modelle erfassen das „Was“ der Datenkollaboration. Hier kommt das „Wie“.

 

Lösungen, die zu Ihrem Zweck passen

Es gibt drei Hauptkategorien von Merkmalen der Datenkollaboration, die von Datenkooperationen, Datenmarktplätzen, Datenbörsen und technischen Datenumgebungen gemeinsam genutzt werden:

  • Die Art der Datenzusammenarbeit, die sie anbieten
  • Das Niveau der Risikokontrolle
  • Wie auf Daten zugegriffen wird und welche Art von Daten verwendet werden

Jedes dieser Modelle eröffnete neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit und ebnete den Weg für eine Zukunft, in der Kontrolle, Datenschutz und Sicherheit im Vordergrund stehen.

Aber was ist im heutigen Post-Cookie-Kontext wichtig in Bezug auf Zusammenarbeit, Risiko und Datenaustausch?

1. Datenkollaboration. Marketer müssen die Freiheit haben, auf jede beliebige Art und Weise zusammenzuarbeiten, also suchen Sie nach Lösungen, die dies unterstützen:

  • Skalierbarkeit – von der Eins-zu-Eins-Zusammenarbeit bis hin zu den Eins-zu-Vielen-Beziehungen, die für das Wachstum eines Partnernetzwerks erforderlich sind.
  • Direktkontakt mit den Marken, die Ihnen am ehesten dabei helfen können, zu wachsen und Ihre Verbraucherinformationen zu optimieren, anstatt sich auf Zwischenhändler zu verlassen.
  • Externe und interne Zusammenarbeit, so dass Erkenntnisse und Chancen von außerhalb im gesamten Unternehmen genutzt werden können.
  • Das richtige Maß an Flexibilität für Ihre spezifischen Anforderungen. Ein Datenaustausch (Snowflake ist ein gutes Beispiel) kann in Bezug auf die angesprochenen Branchen sehr flexibel sein – wenn Sie das technische Know-how haben, diese Flexibilität zu nutzen. Auf der anderen Seite ist eine technische Datenumgebung (wie LiveRamp Safe Haven) speziell für Marketer konzipiert. Es ist einfach zu bedienen und verfügt über leistungsstarke Tools für Segmentierung, Aktivierung und Reporting.

2. Die Fähigkeit, Risiken zu managen. Mit einer größeren Auswahl an Methoden für die Zusammenarbeit steigt auch die Notwendigkeit, Ihre Daten zu kontrollieren. Der Schlüssel dazu ist die Maximierung des geschäftlichen Nutzens aus der Zusammenarbeit bei gleichzeitiger Minimierung des Risikos und der Compliance-Verpflichtungen, die mit dem Besitz, der Verarbeitung und der Speicherung sensibler Daten verbunden sind.

Lösungen, die rohe PII enthalten, bergen Risiken, ebenso wie Lösungen, die das Kopieren von Daten erfordern,

weshalb es am besten ist, nach Lösungen zu suchen, die:

  • PII entfernen und Re-Identifizierung verhindern
  • Datenanalyse ermöglichen, ohne dass Daten verschoben oder kopiert werden müssen

Die Verarbeitung von Daten in einer gemeinsam genutzten, neutralen Umgebung, die von einem Drittanbieter betrieben wird, bedeutet, dass Sie ohne die Verpflichtungen des traditionellen Eigentums wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

3. Wie auf Daten zugegriffen wird und welche Art von Daten verwendet werden. Ihre Datenzugriffskontrollen sollten so konfiguriert werden, dass sie Ihrer Datenstrategie dienen. Einheitslösungen funktionieren hier nicht – Ihr internes Data-Scientist-Team benötigt wahrscheinlich einen größeren Zugang als, sagen wir, externe Partner.

Auch wenn Daten auf Datensatzebene für Deep Analytics und maschinelles Lernen notwendig sind, sollten sie pseudonymisiert werden und der Zugriff sollte so erfolgen, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt und eine erneute Identifizierung verhindert wird.

 

Erweiterung Ihres Dateneinflussbereichs

Es zeichnet sich bereits ein breiter Konsens über die Notwendigkeit von mehr und besserer Zusammenarbeit ab – und wir werden in unserer Serie von Blogbeiträgen untersuchen, wie dies erreicht werden kann.

Der Winterberry Report über kollaborative Datenlösungen macht deutlich, dass die Kluft zwischen den „Daten-Habenden“ und den „Daten-Losen“ durch die Zusammenarbeit mehrerer Parteien (Marken, Medienbesitzer, Technologie- und Serviceanbieter) und die Erlaubniserteilung auf mehreren Ebenen (von Verbraucher zu Marke, von Marke zu Marke und von Marke zu Medienbesitzer) überbrückt werden wird.

Wenn Sie diese Chance ergreifen, sichern Sie sich eine Zukunft, in der Datenkollaboration in einem noch nie dagewesenen Ausmaß möglich ist – mit potenziell großen und lohnenden Ergebnissen für alle.

Um mehr darüber zu erfahren, wie sich Ihre Kollegen auf dieses neue Zeitalter der Datenzusammenarbeit vorbereiten, laden Sie den Winterberry Report „Kollaborative Datenlösungen: Die Entwicklung der Identität in einer datenschutzfreundlichen Post-Cookie-Welt“ herunter. Er ist vollgepackt mit Erkenntnissen aus Interviews mit über 50 führenden Branchenexperten in den USA und Europa sowie den Ergebnissen einer Online-Umfrage unter leitenden Markenvermarktern in den USA und Großbritannien.

Und zu guter Letzt stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Artikel der Serie – Vier Kräfte, die die Zukunft der Datenkollaboration bestimmen – erhalten, indem Sie unseren Blog unten abonnieren.