Data Clean Rooms: Alles, was Sie wissen müssen

Was ist ein Data Clean Room?

In der wissenschaftlichen Forschung oder in der Produktion ist ein „Reinraum“, auf Englisch „Clean Room“, eine streng kontrollierte Umgebung, die den Grad an Verunreinigungen reduziert, die anfällige Arbeiten gefährden können. Ein Data Clean Room ist dem sehr ähnlich, und diese digitalen Räume werden jetzt immer beliebter, da Unternehmen die digitale Transformation in Angriff nehmen.

Wie definieren wir also einen Data Clean Room? Einfach ausgedrückt: Es handelt sich um einen sicheren und neutralen Raum für Datenkollaboration und Partnerschaften, ohne dass eine Partei (oder mehrere Parteien) Zugang zu den Kundendaten der anderen Partei hat. Ein Data Clean Room beinhaltet auch Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes, wie Verschlüsselung und differenzierter Datenschutz, damit Daten nicht unangemessen verwendet werden können. Gleichzeitig können Data Scientists die Daten nutzen, um das gesamte Ökosystem besser zu planen, zu aktivieren und zu messen.

Betrachten Sie einen Clean Room als eine lohnende Ergänzung des Werkzeugkastens für die Datentransformation. Einer der Hauptvorteile ist, dass die Daten immer unter der Kontrolle des Dateneigentümers bleiben, was ein besseres Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Nutzen schafft. Viele Anwendungsfälle sind zwar zwischen zwei Unternehmen angesiedelt, doch können Data Clean Rooms aus den gleichen Gründen auch innerhalb eines Unternehmens genutzt werden.

Die Geschichte von Data Clean Rooms

Wenn man sich in der Adtech- und Martech-Branche an den Ursprung von Data Clean Rooms erinnert, denkt man an die Einführung des Ads Data Hub (ADH) von Google, dem Facebook und Amazon kurz darauf folgten. Dabei handelt es sich um Produkte, die für eine sichere Datenkollaboration zwischen den Walled Gardens und den Advertisern (und ihren First-Party-Daten) entwickelt wurden, um Kampagnen auf ihren Plattformen anzureichern, auszurichten und zu messen. Außerdem konnten die „Walled Gardens“ so das Risiko der Preisgabe ihrer begehrten Verbraucherdaten vermeiden. Verschärfte Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen machen die Aktivierung, Messung und Optimierung von Kampagnen ohne eine sichere Datenkollarboartion in einem Data Clean Room extrem schwierig, wenn nicht sogar unmöglich. Strengere Datenschutz- und Sicherheitsgesetze sowie Änderungen von Browsern und Geräteherstellern haben dazu geführt, dass Data Clean Rooms heute eher eine Notwendigkeit als eine bewährte Praxis darstellen.

Wie funktionieren Data Clean Rooms?

Ein Data Clean Room besteht im Wesentlichen aus vier Komponenten.

1. Daten: First-Party-Datenaten stammen von Teilnehmern wie Einzelhändlern und CPG-Unternehmen.
2. Verbindung und Anreicherung von Daten: Hier werden die Datensätze von zwei oder mehr Parteien auf individueller Basis abgeglichen und dann mit Hilfe von Drittanbietern angereichert. Hier kommt auch ein Identityraph ins Spiel, der eine Pseudonymisierung zu einer ID vornimmt, die nicht mit den persönlich identifizierbaren Informationen (PII) eines Verbrauchers in Verbindung gebracht werden kann.
3. Datenanalyse und -auswertung: Im Data Clean Room werden anonymisierte Daten, die zur Messung und Attribution verwendet werden können, an Bord genommen.
4. Marketing-Aktivitäten: Die letzte und wichtigste Komponente ist die Verwendung des Outputs aus dem Data Clean Room zur Durchführung von Marketingaktivitäten, wie z. B. Zielgruppenaufbau, Kundeneinblicke, Bestimmung von Reichweite und Häufigkeit, Kampagnenanalyse, Customer-Journey-Analyse und mehr.

Arten von Data Clean Rooms

Wie wir bereits festgestellt haben, sind Data Clean Rooms nicht neu. Die Walled Gardens gibt es schon seit einigen Jahren und sie haben ihre Wirksamkeit bei der Verbesserung der Werbeleistung durch die Datenkollaboration zwischen einem Advertiser und seinen Plattformen bewiesen. Mit diesem Ansatz können Werbetreibende die Daten auf Unstimmigkeiten prüfen, um Probleme wie Frequency Capping und Audience Suppression zu lösen und zu verhindern, dass dieselben Personen oder Haushalte übermäßig mit Werbung versorgt werden. Mit der Vermehrung der Kanäle werden Messung und Attribution noch wichtiger für die Optimierung der Werbeausgaben.

Neutrale Data Clean Rooms von Drittanbietern

Es entstehen immer mehr Data Clean Rooms. Zusätzlich zu 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.

Ein sicherer Ort, an dem Ihre Data Scientists experimentieren können, ist großartig, 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. Die Data Science soll die Effizienz verbessern, die Entdeckung neuer Zielgruppen ermöglichen und die Genauigkeit der Messungen erhöhen. Eine verbesserte, neutrale Umgebung ist dafür besser geeignet, vor allem wenn man über mehrere Plattformen und Kanäle hinweg arbeitet.

Data Clean Rooms für bessere Geschäftsergebnisse

Heutzutage können Data Clean Rooms eine sichere Umgebung bieten, in der unterschiedliche Datensätze einfacher zusammengeführt werden können und mehr Business Insights als je zuvor ermöglicht werden. Der Datenschutz ist zwar ein guter Grund für die Nutzung eines Clean Rooms, aber es gibt noch weitere Vorteile, die Ihrem Unternehmen helfen, langfristig mehr aus Ihrer Investition zu machen – vorausgesetzt, Sie wählen die richtige Art von Clean Room. Schließlich geht es darum, einen Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.

Um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen, muss Ihr Data Clean Room auf den Schutz der Privatsphäre ausgerichtet sein und die Tools bereitstellen, die den Vermarktern Ergebnisse liefern. Ein erweiterter Data Clean Room mit eingebetteten personenbasierten Identitäts-, Mess- und Insight-Anwendungen, die auch mit führenden Aktivierungskanälen verbunden sind, kann Ihnen helfen, tiefere Partnerschaften aufzubauen und Ihren Einflussbereich zu vernetzen.

Drei Gründe, warum Vermarkter Data Clean Rooms lieben sollten

1. Zugriff auf mehr (und bessere) Daten zur Verbesserung des Marketings und zur Maximierung des ROAS Wie bereits erwähnt, ist die Datenveralterung real, und die Vermarkter benötigen Kampagnendaten, die nicht auf Signalverlusten beruhen. Mit einem Data Clean Room können Vermarkter auf Attributionsmodelle zurückgreifen, die Transaktionsdaten mit der Anzeigenleistung eines Publishers oder Partners wie Impressionen und Klicks kombinieren, um die Quelle von Conversions zu ermitteln. Mit granularen Daten kann ein Vermarkter die Reichweite und Häufigkeit seiner Kampagnen analysieren und Maßnahmen ergreifen, um die Werbemüdigkeit zu minimieren und die Medienleistung zu verbessern. Da die Medienlandschaft immer stärker fragmentiert wird, kann ein Data Clean Room helfen, die Hindernisse zu überwinden, die jeder neue oder veraltete Kanal mit sich bringt.
2. Einblicke in die Zielgruppe, um bessere Zielgruppen aufzubauen Daten auf Benutzerebene sind Gold wert, aber aufgrund der dringend benötigten Datenschutzbestimmungen und -änderungen von Apple wird es immer schwieriger, sie zu erhalten. Ein Data Clean Room ermöglicht es Vermarktern, mit mehreren vertrauenswürdigen Quellen zusammenzuarbeiten, um ihre Daten zu verbessern und anzureichern und so Look-alike-Modelle auf granularer Ebene zu erstellen. Auf diese Weise kann eine Segmentierung auf der Grundlage von Verbraucherverhalten, Kaufhistorie, Gewohnheiten usw. vorgenommen werden, um den Vermarktern zu helfen, relevantere Botschaften über die effektivsten Kanäle zu vermitteln.
3. First-Party-Daten Partnerschaften Butter und Marmelade … Siegfried und Roy … Ticketmaster und Spotify. Drei Beispiele für Dinge, die einfach zusammengehören und Sinn machen. Mit einem Data Clean Room kann ein Vermarkter mit jedem in einer sicheren und auf Genehmigung basierten Umgebung zusammenarbeiten, um seine Marke auf bisher unmögliche Weise voranzubringen. Wenn Sie beispielsweise die Einführung eines neuen Produkts vorbereiten, können die richtige Datenpartnerschaft und die richtigen Datensätze Ihnen helfen, die Kategorie besser zu verstehen und bessere Ergebnisse zu erzielen. First-Party-Daten Partnerschaften kommen nicht nur dem Vermarkter zugute, sondern auch der Produktentwicklung, dem Kundendienst und anderen Teams im Unternehmen.

Worauf ist bei einem (erweiterten) Data Clean Room zu achten?

Wie können Sie also einen Data Clean Room finden, der diese Ergebnisse und auch bessere Kundenerfahrungen liefert? Hier sind die „Musts“ für den Data Clean Room.

Ein Data Clean Room muss einen deterministischen Omnichannel-Ansatz für die Identität haben.

Verbesserte Datenschutzfunktionen sind oft der erste Grund, sich für einen Data Clean Room zu entscheiden. Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes (Privacy Enhancing Technologies, PET) ermöglichen es Unternehmen, Daten zu analysieren, ohne dass diese offengelegt werden müssen. Der Schlüssel zum Erfolg für Data Clean Rooms liegt jedoch in der Bereitstellung modularer Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes, damit die Kunden bei der Zusammenarbeit mit ihren Partnern die erforderlichen Datenschutzschwellenwerte 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 Kollaboration ungenau sein.

Der Einsatz eines interoperablen Identity-Frameworks kann Ihnen nicht nur helfen, die Effektivität genauer zu messen, sondern auch personalisierte Erlebnisse über alle Kontaktpunkte hinweg zu fördern. Was die Messung betrifft, so bietet der richtige Data Clean Room ähnliche Möglichkeiten wie Walled Gardens, z. B:

• Abgleich von Impressionsdaten mit Transaktionen für die Erstellung von Reports zur Conversion-Rate und Verkaufssteigerung;

• Ermöglichung mehrerer Partnerschaften für Multi-Touch-Attribution und

• Einbindung von TV-Partnern zur besseren Planung von Omnichannel-Kampagnen.

Ein Data Clean Room muss die richtigen Fragen beantworten.

Ob erweitert oder nicht, ein Data Clean Room wäre sinnlos, wenn er nicht eine einfachere Datenzusammenarbeit in einem datenschutzfreundlichen Raum ermöglichen würde. Sobald die Daten zugänglich sind, sollten Clean Rooms auch zusätzliche Funktionen bieten, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und zu vereinfachen. Dazu gehören:

• Hilfe beim Aufbau und Abgleich der unternehmenseigenen Datensätze zur Unterstützung von First-Party-Diagrammen.
• Gewährleistung, dass Unternehmen Datensätze in eine einheitliche Taxonomie einbringen, um die Zusammenarbeit zu erleichtern.
• Vorläufige Erstellung von Abfragen über Datensätze hinweg zur Beantwortung wichtiger Fragen zu den Geschäftsergebnissen, 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.
• Einbettung von Messprotokollen zur automatischen und kontinuierlichen Messung der Effektivität kollaborativer Kampagnen.

Ein Data Clean Room muss die Personalisierung fördern.

Daten sind der Schlüssel zu großartigen Kundenerlebnissen, und ein erweiterter Data Clean Room hilft, diese Erlebnisse zu erschließen.

Nehmen wir als Beispiel den häufigen Besuch im Café in Ihrer Nähe. Nach ein oder zwei Wochen, die Sie täglich dort verbringen, würden Sie wahrscheinlich eine persönlichere Erfahrung von Ihrem Stamm-Barista erwarten, da er oder sie Ihre spezielle Vorliebe für Kaffee kennt. Zumindest würden Sie hoffen, 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 anderes Beispiel ist ein Einzelhändler, der über Transaktionsdaten verfügt, aus denen hervorgeht, was die Kunden kaufen, wie viel sie kaufen und wie oft. Dieser Einzelhändler könnte Zielgruppen aufbauen, die für CPG-Unternehmen attraktiv sind, die möglicherweise nur wenige First-Party-Daten haben. Dies ist ein Win-Win-Szenario für beide Parteien, da die Marke eine bessere Zielgruppenansprache erreicht und die Streuverluste reduziert. In der Zwischenzeit könnte der Einzelhändler (in diesem Fall als Medien-Publisher) seine Erträge verbessern und seinen Kunden ein besseres Erlebnis bieten.

Wenn Daten auf angemessene Weise 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 Data Clean Room bietet die Möglichkeit, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu schaffen, indem er dabei hilft, diese Erkenntnisse in allen Marketinganwendungen zu aktivieren.

Ein Data Clean Room muss flexibel und interoperabel sein.

Ein erweiterter Data Clean Room sollte es ermöglichen, Daten sicher und einfach zu verbinden, wo immer sie sich befinden, und alle Tools zu nutzen, die der Vermarkter benötigt, um seine Ziele zu erreichen. Data Clean Rooms sollten dort arbeiten können, wo Sie (und Ihre Partner) arbeiten. Das bedeutet, dass sie in der Lage sein sollten, sich mit denselben Clouds und Walled Gardens zu verbinden. Die Dinge können kompliziert werden, wenn eine Marke oder eine Agentur mit mehreren Partnern Punktlösungen mit unterschiedlichen Einstellungen und Parametern verwendet.

Wie Einzelhändler mit einem Data Clean Room Daten monetarisieren und Umsatzströme schaffen können

Nehmen wir an, Sie haben Ihre Daten bereits strukturiert und taxonomiert und möchten sie zur Verfügung stellen, damit Sie mit der Generierung von Einnahmen beginnen können. In diesem Fall brauchen Sie keinen Data Clean Room, da Sie Ihre Zielgruppensegmente über verschiedene Datenmarktplätze pushen können. Der Nachteil ist, dass Sie mit mindestens 150 Datenanbietern konkurrieren, die sich um die gleichen Mediengelder bemühen. Diese Standardfunktionen bieten nicht den richtigen Wert für Ihre eigenen Datensätze. Um den Wert Ihrer Daten zu steigern und zusätzliche, margenstarke Einnahmequellen für sich zu erschließen, kann ein Clean Room sehr hilfreich sein.

Beispielsweise haben die meisten Einzelhändler heute ein Retail-Media-Business, das sich auf eigene und betriebene Werbeflächen konzentriert. Eines der Hauptziele ist es, die Renditen für das bestehende Inventar eines Einzelhändlers zu verbessern. Dies lässt sich am besten erreichen, indem man einen Clean Room nutzt und CPG-Marken die Möglichkeit gibt, Überschneidungen zu erzielen und einzigartige Zielgruppen zu identifizieren, die sie auf den eigenen und von Einzelhändlern betriebenen Webpräsenzen aktivieren möchten. Dieser zusätzliche Schritt ermöglicht es einem Einzelhändler, seine Daten und Medien zusammen mit der Nutzung eines Data Clean Rooms zu bündeln. Dies steigert den Wert des Inventars und der eigenen und betriebenen Operationen.

Darüber hinaus kann der Zugang zu Clean Rooms für die Erweiterung der Zielgruppe (bei der ein Einzelhändler seine Datensätze außerhalb seiner eigenen vier Wände zur Verfügung stellt oder nutzt) einzigartige Möglichkeiten bieten, die sowohl einfache als auch fortschrittliche Funktionen für den Aufbau von Zielgruppen und die Messung umfassen, die von CPG-Marken begehrt sind.

Data Clean Rooms sind nicht nur für Einzelhändler

Einzelhändler und Markenunternehmen sind ein gutes Beispiel dafür, wie Data Clean Rooms zu besseren Geschäftsergebnissen führen können. Aber auch andere Branchen können von der Nutzung eines Data Clean Rooms mit den richtigen Partnern profitieren. Hier sind einige Beispiele:

Versorgung: Denken Sie an den wachsenden Markt für neue Smart-Home-Energieprodukte und an die Daten, die den Versorgungsunternehmen über den Verbrauch der Verbraucher vorliegen. Dies verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil bei der Entwicklung und Vermarktung einer Vielzahl von Produkten und Dienstleistungen. Ein Data Clean Room kann beispielsweise die Zusammenarbeit zwischen dem Energieversorger und den Herstellern von Elektrofahrzeugen (EV) ermöglichen, um die optimale Ausstattung der Ladestationen zu ermitteln.

Finanztechnologie: Wenn es um Finanzdaten geht, sind Datenschutz und Sicherheit zwei der wichtigsten Themen in der Branche. Der Umfang der personenbezogenen Daten und die Folgen einer Datenschutzverletzung können sowohl für Einzelpersonen als auch für Institutionen verheerend sein. Data Clean Rooms können eine sichere Umgebung für diese Branche bieten, um Risiken bei der internen und externen Zusammenarbeit zu verringern. Sie können auch branchenweit eingesetzt werden, um Betrug auszuschließen.

Entertainment: Von Streaming-Diensten über Kinos, Konzert- und Sportstätten bis hin zu Themenparks und darüber hinaus – diese Branche kann das Verhalten und die Käufe der Verbraucher auf eine Weise erfassen, wie es andere Branchen nicht können. Ein Data Clean Room kann dabei helfen, den Wert ihrer Daten durch Partnerschaften mit Musiklabels, Produktionsstudios usw. zu erschließen, indem er einzigartige Zielgruppen und Signale für eine bessere Planung, Aktivierung und Messung liefert.

Reisebranche: Hotels und Fluggesellschaften verfügen über einzigartige Kundendaten in großem Umfang und haben bereits Mediennetzwerke und Data Clean Rooms genutzt, um ihre Einnahmen zu steigern und Partnerschaften mit Marken einzugehen, um ihr Angebot zu verbessern und sich von der Konkurrenz abzuheben.

Mobile Apps: Mobile-Publisher stehen in einem harten Wettbewerb um Zeit und Aufmerksamkeit, von der Bekanntheit der App über die Installation und das Engagement bis hin zur langfristigen Bindung. Wie bei vielen Mobile Apps ist das Potenzial der von aktiven Nutzern gewonnenen Datenmenge erheblich und äußerst wertvoll. Bedenken Sie, dass Mobile-Publisher oft mehrere verschiedene Spiele haben, bei denen die Nutzer in zwei oder mehr davon aktiv sind. Dadurch erhöht sich die Menge an Daten, die zur Gewinnung von Erkenntnissen und für Optimierungsbereiche genutzt werden können, und wenn sie über einen Data Clean Room sicher mit Partnern ausgetauscht werden, können sie eine Brücke zwischen On- und Offline-Welt schlagen.

Warum werden Data Clean Rooms nicht immer verwendet?

Wenn Data Clean Rooms so viel für Vermarkter bieten, warum werden sie dann nicht häufiger genutzt? Ein Grund dafür ist, dass sie zwar gerade ein brandaktuelles Thema sind, aber noch nicht lange existieren. Weitere Faktoren, die zum Einsatz eines Data Clean Rooms beitragen:

Daten in einen brauchbaren Zustand bringen

Um einen Data Clean Room nutzen zu können, müssen Sie Ihre Daten in Ordnung bringen. Das ist für viele Unternehmen keine schnelle oder einfache Aufgabe, vor allem, wenn die Daten in Silos gespeichert sind.

Die Suche nach den richtigen Partnern

Die Auswahl eines Data Clean Rooms und der Partner, mit denen man zusammenarbeiten möchte, kann einige Zeit in Anspruch nehmen, selbst wenn die verschiedenen Mitglieder des Unternehmens voll dahinterstehen. Ein Data Clean Room ist nicht nur für das Marketing gedacht.

Datenschutz und Sicherheitsbedenken

In Data Clean Rooms dreht sich alles um die Datenkollaboration. Nicht jedes Unternehmen wird sich wohl dabei fühlen, Daten preiszugeben, die möglicherweise urheberrechtlich geschützt sind, wie z. B. Transaktionsdaten aus Online- und Offline-Kanälen. Die Schulung der verschiedenen Leitungsteams kann einige Zeit in Anspruch nehmen, und wenn sich Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes durchsetzen, werden die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit abnehmen.

Restriktiv
Die meisten Data-Science-Teams von Marken sind mit den Tools vertraut, die für die Durchführung von Analyseaufgaben benötigt werden, von der Lead-Bewertung über die Journey-Modellierung bis zur Messung der Kanalleistung. Da Data Clean Rooms eine geschützte Umgebung schaffen müssen, um die Entdeckung der benötigten Erkenntnisse zu ermöglichen, ohne die Offenlegung oder Re-Identifizierung von Verbraucherdaten zuzulassen, werden Einschränkungen geschaffen, die häufig den Zugang zu anderen Tools verhindern, um die Sicherheit der Datenanalyse zu gewährleisten.

Die Zukunft von Data Clean Rooms

Unternehmen werden in den kommenden Jahren zunehmend Data Clean Rooms einsetzen, aber die Technologie wird sich mit den Kundenanforderungen weiterentwickeln. Wie wir bereits gesehen haben, migrieren Kunden ihre Datenbestände in ihre Cloud Data Warehouses, und die Kunden wollen, dass die Zusammenarbeit innerhalb der Grenzen ihrer Data Warehouses stattfindet. Data Clean Rooms werden in Zukunft ein integraler Bestandteil der Cloud-Infrastruktur sein und nicht nur für Marketingzwecke, sondern zur Unterstützung aller Unternehmensfunktionen eingesetzt werden. Wir gehen davon aus, dass die Clean Rooms nicht nur in die Cloud eingebettet, sondern auch modulare Datenschutzkontrollen bieten werden, damit sich die Unternehmen mit den Datenschutz- und Sicherheits-Frameworks, die bei der Zusammenarbeit verwendet werden, wohlfühlen.

Fazit

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, um ein besseres Verständnis Ihrer Kunden zu entwickeln.