Kategorien
Allgemein

Worin unterscheiden sich CDP und DMP

Daten sind schon lange als neues Gold bekannt. Mit einem veränderten Einkaufsverhalten hin zum Onlineshopping und neuen technischen Möglichkeiten, wird die Menge an verfügbaren Daten entlang der Customer Journey nahezu unendlich groß. Werden diese Daten sinnvoll genutzt, lässt sich der Erfolg des Marketings, das Image des Unternehmens und vor allem die Kundenbeziehung und der damit einhergehende Umsatz erheblich steigern. Hierfür sind jedoch ein professioneller Umgang mit den Daten und vor allem Systeme notwendig, welche die Daten sammeln, aufbereiten, analysieren und aktivieren. Im Zusammenhang mit Data Driven Marketing fallen immer wieder die Begriffe Customer Data Platform (CDP) und Data Management Platform (DMP). 

Im Folgenden wollen wir die beiden Plattformen gegenüberstellen, sie einem Faktencheck unterziehen und natürlich auch die Vor- und Nachteile beleuchten. 

Was sind CDP und DMP?

Grundsätzlich haben beide Plattformen das Ziel, Daten aus mehreren Tools bzw. Quellen zusammenzuführen und nutzbar zu machen. Mit der gezielten Nutzung dieser Daten lassen sich erhebliche Erfolge im Marketing erzielen. Beide Plattformen weisen unterschiedliche Anwendungsbereiche auf und haben dementsprechend unterschiedliche Ziele, Eigenschaften und Funktionsweisen.

CDP

2013 prägte David Raab den Begriff CDP und gilt als Vater dieser Technologie. 

Eine CDP ist eine Art Kundendatenbank. An den verschiedenen Touchpoints in den Phasen des Kundenprozesses aus Marketing, Vertrieb und Service entsteht eine Unmenge von Daten. Je nach Unternehmen kann ein Kunde zwischen 10 und 10.000 Datenpunkte haben. Diese Daten werden in verschiedenen Systemen gespeichert und verwaltet, aber in der Regel nicht verbunden und genutzt. Kunden mit einer High Performance werden so nicht erkannt oder falsch targetiert. Ebenso sind die bisherigen Aktivitäten ineffizient und Budgets werden falsch eingesetzt. Schnell entstehen Datenfriedhöfe und Datensilos. Neben dem verschenkten Potenzial entstehen auch Dubletten und fehlerhafte Daten. Eine CDP kann hier Abhilfe schaffen.

Eine CDP sammelt und verarbeitet alle Informationen über die verschiedenen Tools hinweg und bildet Customer Personas sowie Zielgruppen, die anschließend an andere Systeme weitergegeben und gezielt targetiert werden. Verwendet werden die aufbereiteten Daten für Messaging Systeme, CRM oder im Performance Marketing. 

Die Grundlage für alle Aktivitäten bilden die Fragen, was das optimale Kundenerlebnis ist, wie dieses kontinuierlich optimiert werden kann beziehungsweise was man tun kann, um den Kunden langfristig zu binden und seinen Wert zu steigern. Da die Fragen für jeden Kunden unterschiedlich ausfallen, wird entweder ein personalisiertes Marketing angestrebt oder die Bildung von Segmenten, die anschließend ebenfalls möglichst personalisiert angesprochen werden.

EIne CDP wird primär vom Marketing genutzt, aber auch alle anderen Geschäftsbereiche haben in Echtzeit Zugang dazu.

Welche Daten sammelt eine CDP?

Eine CDP sammelt und fügt Userdaten von verschiedensten Tools über die komplette Customer Journey hinweg zusammen. So entsteht eine komplette Kundensicht, eine sogenannte 360 Grad Darstellung bzw. 360 Grad Sicht. 

Daten aus Online- und Offline-Quellen werden gesammelt und vereinheitlicht. Primär arbeitet eine CDP mit First-Party Daten, also Daten, die aus erster Hand vom Unternehmen über den Kunden erhoben werden. CDPs werden jedoch auch mit klassischen Third-Party DMP Daten wie Cookie-IDs mit Zielgruppen-Tags angereichert, um ein noch detaillierteres Kundenbild zu erhalten. Die On- und Offsite Datenquellen sind zum Beispiel:

  • Soziale Medien (Interaktionen, Meinungen, Themen, Stimmungen)
  • Analytics Daten von Websites, Apps und Shops
  • CRM
  • BI

Die primär erhobenen Daten entstehen aus historischen, verhaltensbedingten und demografischen Daten:

  • Personenbezogene und demografische Daten sogenannte persönlich identifizierbaren Informationen (PII) (Name, Anschrift, E-Mail, Telefonnummer, Alter, Geschlecht, Wohnort, Sprache, Beruf, Einkommen, Familienstand)
  • Technische Identität und Einwilligung (Endgeräte, Logins, Persistent IDs, Kundenstatus, Marketingeinwilligung)
  • Einkaufsdaten online wie offline (Warenkörbe, Bestellungen, Umfragen, PoS Besuche, Routen, Kassenbons, Umfragen)
  • Onlineverhalten (Browsing, Suchanfragen, Merkzettel, Wunschlisten)
  • Reaktionen auf Marketingaktivitäten (Kampagnen, Angebote, Kundenbindungsprogramme, Rewards)
  • Transaktions- und Servicedaten wie Käufe, Anfragen, Beschwerden, Zufriedenheit, Produktnutzung, Websitenutzung, Call-Center-Interaktion

Die Daten der Nutzer werden am häufigsten über E-Mail-Adressen zusammengeführt, da diese einzigartig sind. So kann die Plattform unter der Vielzahl von Datensätzen die von einzelnen Usern erkennen, abgleichen und zusammenführen. Entstehen neue Kundendaten, werden diese ebenfalls korrekt zugeordnet.

Was passiert mit den Daten?

Sind die Daten einmal gesammelt und aufbereitet, können sie auf zwei verschiedene Arten genutzt werden. Entweder wird der User personalisiert angesprochen, oder es werden Zielgruppensegmente gebildet, deren Daten dann weiter aktiviert oder in andere Plattformen zurückgeführt werden können. Im Gegensatz zur DMP werden die Daten nur für die eigenen unternehmensinternen Zwecke genutzt.

Anwendungsmöglichkeiten

Eine CDP hat vielfältige Nutzungsmöglichkeiten. In Kombination mit künstlicher Intelligenz oder Machine Learning werden die einzelnen Ergebnisse der Anwendungsfälle noch einmal optimiert.

  1. Datenanalyse: hierbei geht es darum, herauszufinden, wo die Daten herkommen und welche Touchpoints es gibt.
  2. Personalisierung entlang der Customer Journey: die Kunden werden entlang der Customer Journey mit für sie passenden Angeboten zu versorgt:
    1. Website Content: Onsite Produktberatung oder Personalisierung 
    2. E-Mail-Automation und Newsletter
    3. Dedizierte Angebote und Rabatte
    4. Gezieltes Targeting über beispielsweise Facebook Custom Audiences
    5. Informationen für Customer Care wie für Live-Chat oder Telefon bereitstellen
  3. Voraussagen: Welches Produkt wird mit welcher Wahrscheinlichkeit als nächstes wo gekauft und was muss ich tun, um diesen Kauf zu initiiere?
  4. Interne Prozessautomation: einfacherer Datenaustausch zwischen Abteilungen und Unternehmen und so auch gegenseitiges Voneinanderlerne.n

Abgrenzung zu anderen Systemen

Oft werden CDPs mit Customer Relationship Management Systemen (CRM) verglichen und verwechselt. CRMs sind eher für Sales Teams geeignet, denn sie zielen auf die einzelne, manuelle Kundeninteraktion ab. Sie umfassen auch nicht alle Kundendaten und sind meist nicht in Echtzeit nutzbar. 

Ähnlich wie in einem Data Warehouse werden die Daten in einem CDP an einem zentralen Ort zusammengeführt. Jedoch werden Data Warehouses eher von IT-Teams mit entsprechendem Know-how anstatt von Marketing Teams erstellt und betrieben. In einem Data Warehouse werden die Daten somit zwar analysiert, aber nicht optimal für die Kundeninteraktion aufbereitet.

Am nähestens an CDPs kommen Marketing Clouds heran. Marketing Cloud als Komplettlösung haben meist ihre eigenen Tools zur Datensammlung und Interaktion. Teilweise sind sie jedoch nicht in Echtzeit verfügbar. Deswegen können sie als Wettbewerb, aber auch als sinnvolle Ergänzung gesehen werden. CDPs werden meist in bestehende Marketing Clouds implementiert. Aufgrund ihrer Datenstärke erstellen CDPs komplexe Segmente, die dann an die Marketing Cloud gesendet werden, um dort die Grundlage für kanalübergreifende Kampagnen zu bilden. Die eigentliche Marketingautomation bleibt weiterhin in der Cloud.

CDPs sollten also nicht als Ersatz, sondern viel mehr als Ergänzung zu den bestehenden Tools genutzt werden. Sind sind Meta-Systeme und fungieren als eine Art Taktstock, der den Einsatz der anderen Maßnahmen orchestriert. CDPs positionieren sich also zwischen dem Tech-Stack des Marketings.

Anbieterauswahl und Implementierung

Nicht jedes Unternehmen braucht eine CDP oder ihre Prozesse sind schon weit genug. Deswegen sollte sich ein Unternehmen vorher die Frage stellen, ob alle vor- und nachgelagerten Prozesse schon ausreichend gereift sind.

Wie bei jedem Softwaresystem sollte die Auswahl eines Anbieters auf Basis eines Anforderungskataloges stattfinden. Der richtige Anbieter sollte außerdem auf Basis der angestrebten Strategie ausgewählt werden, je nachdem auf welchen Kanälen die Zielgruppe erreicht werden soll und welche Daten für die Kampagnen erfasst werden sollen.

Eine CDP kann teilweise alte Systeme ablösen oder sie ergänzen. Eine schrittweise Implementierung ist zu empfehlen, denn der Umzug gelingt so einfacher und eventuell fehlende Funktionen können dazugebucht werden. Mit Hilfe von ausreichend Zeit für eine anfängliche Einrichtung der Tools, Verbindungen und Datenflüssen sowie angepassten Prozessen mit Hilfe von Change Management und agilem Arbeiten, lassen sich CDPs mit mehr Erfolg implementieren. Ein weiterer Punkt ist hierbei die technische Infrastruktur, die zur CDP passen muss und umgekehrt.

Mit der Zeit haben sich immer mehr Anbieter und eine große Auswahl an Systemen am Markt etabliert. Mit der Vielzahl an Möglichkeiten sind auch die Preis- und Servicemodelle deutlich attraktiver geworden.

Mögliche Anbieter von Customer Data Platforms sind CPD von Microsoft, die CDP von Salesforce, SAP Customer Data Platform, CDP von Exponea, mapp, Acquia, Thealium, Blue Venn, Segment, mParticle, Uniserv, Custobar, SAS® Customer Intelligence 360, Totango, Zaius.

Vorteile 

Dadurch, dass die Nutzerdaten an einem Punkt zusammengeführt werden, ist eine DSGVO konforme kanalübergreifende Haltung der Daten und eine schnelle Reaktion auf Änderungen deutlich einfacher geworden. Die CDP hat alle Daten über einen Kunden zentral gesammelt und kann so mit wenig Aufwand Auskunft geben und auch einem Wunsch des Löschens (“Recht auf Vergessen”) nachkommen.

Die Datensätze sind durch die Datenhaltung in der Cloud immer aktuell, in Echtzeit verfügbar und vollständig. Es ist immer bekannt, woher die Daten stammen und in welcher Struktur sie vorliegen.

Die Datensätze werden zentral gesammelt und bieten so auch die Möglichkeit einer Kampagnensteuerung über mehrere Kanäle in nur einer Lösung. Datensilos werden minimiert. Die Daten sind über mehrere Kanäle hinweg synchron und bieten die Möglichkeit zur Syndizierung (Mehrfachverwendung von Webinhalten). Außerdem erfolgt die Datenspeicherung über einen langen Zeitraum hinweg und wird immer weiter angereichert.

Diese zentrale Datenspeicherung bietet auch die Möglichkeit, Informationen über verschiedene Teams hinweg zu nutzen und Kenntnisse gemeinsam anzuwenden.

Auch werden echte Personen (nicht nur anhand ihrer ID festgestellte Endgeräte) targetiert. Durch ein besseres Verständnis und eine bessere erreichbare Erreichbarkeit werden die Bedürfnisse der Kunden optimaler befriedigt. Die Kunden werden somit nicht länger mit unpassender Werbung konfrontiert. Sie werden gezielt mit genauen Informationen und Botschaften versorgt, um ihm ein optimales Informations- und Kauferlebnis zu bieten, entsprechend des Omnichannel-Ansatzes, über alle Kanäle hinweg. Das trägt zur Kundenbindung bei und steigert die Wahrscheinlichkeit, dass die Kunden zu Stammkunden werden.

Nachteile

Wirkliche Nachteile gibt es kaum. Es gibt eher ein paar Schwierigkeiten, die es korrekt umzusetzen gilt.

Die Zusammenführung von Daten an einem Punkt macht zwar die Umsetzung der DSGVO einfacher, trotzdem muss vom Kunden eine Zustimmung zu Datensammlung gegeben werden. Ihm müssen verschiedene Angebote im Rahmen von Opt-in und Erfassungspräferenz gemacht werden. Nur so kann eine DSGVO konforme Sammlung und Verwendung gewährleistet werden, die jederzeit einem Audit standhalten würde. Auch die Auswahl des richtigen Systems und eine Aufklärung bzw. ein Bewusstsein über die neuen Verantwortlichkeiten können hier helfen.

Setzt man die DSGVO im Umkehrschluss nicht richtig um und kommt es zum Missbrauch, kann dies hohe Strafen und einen unwiederbringlichen Vertrauensverlust beim Kunden bedeuten.

Meist war die IT-Abteilung für die Kundendaten und deren Analyse zuständig. CDPs verlangen diese Aufgabe nun vom Marketing.

DMP

Änhlich wie die CDP sind DMPs zentrale Datenplattformen, die Userdaten logisch erfassen, zusammenführen, auswerten und für verschiedene Zwecke nutzbar machen. 

DMPS verwenden zwar schwerpunktmäßig Third-Party Daten, können aber auch Second- und Third-Party und sogar First-Party Daten zusammenführen. 

Aus den Thirds-Party Daten werden Segmente gebildet, die anschließend entsprechend targetiert werden können. Aber auch zur Erkennung von einzelnen anonymen Nutzern werden DMPs verwendet, etwa um personalisierte Anzeigen zu schalten. Die größte Abgrenzung zu den CDPs ist die anonyme Datensammlung.

DMPs analysieren Zielgruppen (Audience Analytics), passen die Werbung an die Zielgruppen an (Ad Targeting), erstellen Nutzerprofile (User Profiling) und geben Einblicke in das aktuelle Geschäft (Business Insights).

DMPs unterstützen beispielsweise in der Verbesserung von Online Marketing Kampagnen, werden aber vor allem aber im Programmatic Advertising, wofür sie ursprünglich auch entwickelt wurden, eingesetzt. 

Beim Programmatic Advertising treffen in Echtzeit auf einem Ad Exchange die Demand-Side-Plattform(DSP) des Werbetreibenden oder der Agentur und die Supply-Side-Plattform (SSP) des Inhabers der Werbefläche bzw. des Werbeinventars zusammen. Vor dem Auktionsprozess holt man über die DMP Informationen über den User ein, dem die Werbung angezeigt werden soll. Die DMP stellt diese Daten binnen von wenigen Millisekunden bereit. Auf Basis dessen kann die DSP automatisch entscheiden, ob das Werbeinventar gekauft bzw. darauf geboten werden soll.

Wie werden die Daten gesammelt?

Zur Datensammlung werden anonyme Web Analytics mit von verschiedenen Anbietern stammenden Third-Party Daten kombiniert. Man kauft also vorgefertigte Segmente, an die man Retargetingkampagnen senden kann. 

DMPs nutzen vorwiegend Segmente und Kategorien statt detaillierter User Informationen. Aus den anonymen Daten werden mit einem vordefinierten Schema, das auf strengen Regeln basiert, Segmente gebildet und angepasst. Dies geschieht mit Hilfe der probabilistischen Methode. Das heißt, der Algorithmus errät quasi die Verknüpfungen zwischen bestimmten Informationen. Erst die Zusammenführung dieser Informationen auf einer Plattform führt dazu, dass diese nutzbar sind und Datensilos aufgelöst werden. 

Die Verknüpfung der Daten erfolgt über eine Cookie bzw. Nutzer-ID. Jedes Mal, wenn diese erkannt wird, fließen pseudonymisiert weiter Nutzerdaten ins Profil. Das klappt immer, wenn der User dasselbe Endgerät bzw. dieselben Login Daten verwendet. Mit der Zeit werden die Angaben zu den Zielgruppen so immer präziser. Auch wenn bereits Werbung geschaltet wird, können weiter Daten gesammelt und die Qualität verbessert werden. So wird ein kontinuierliches Reporting im Rahmen der Cookie Laufzeit gewährleistet. Mit der fortwährenden Sammlung und Nutzung von Kundendaten auf einer DMP lassen sich so trotz einer Laufzeit von 90 Tagen, bis der Cookie abgelaufen ist, langfristige Strategien planen.

Welche Daten werden gesammelt?

DMPs sammeln hauptsächlich Verhaltensdaten von unterschiedlichen Plattformen und Geräten und bringen auch on- und offline Daten anonymisiert zusammen. Daten, die PII enthalten, wird die Kennung entzogen, damit keine kompletten Userprofile entstehen. Die Profile enthalten zwar genaue Informationen, sind aber anonym und somit keiner direkten Person zuordbar. So ist ein DSGVO konformer Austausch von Daten unter Publishern und Werbetreibenden möglich. 

Die Daten stammen von oder AdServern oder Datenlieferanten also beispielsweise von Tags auf Webseiten, von mobilen Daten, Smart-TVs, Sozialen Netzwerken, Werbebannern, Einkaufsdaten, Cookies, Geräteinformationen, IP Adressen, APIs, Server zu Server Integrationen und vielen mehr.

Die gesammelten Daten können ähnlich wie bei CDPs über eine Single Source of Truth allen Geschäftseinheiten im Unternehmen zugänglich gemacht werden.

Wofür werden die Daten genutzt?

Data Management Platforms sind die Grundlage für effiziente Marketing Kampagnen im Display- und Realtime Marketing. Die Zielgruppe wird besser verstanden und in Echtzeit gezielt targetiert. Sämtliche Touchpoints über die Customer Journey hinweg werden aufgezeichnet und sichtbar gemacht. So lernt ein Unternehmen einerseits mehr über die Touchpoints mit der Zielgruppe, andererseits über ihre Bedürfnisse und Interessen.

DMPs sind ebenfalls in der Lage, Bestands- und Neukunden zu unterscheiden und je nach ihren Bedürfnissen passend anzusprechen. So wird eine umfangreiche Personalisierung und Automatisierung der Anzeigen möglich.

Damit werden immer die passenden Werbemittel, mit dem passenden Inhalt an die richtige Zielgruppe über den richtigen Kanal ausgespielt. Streuverluste werden vermieden und der ROI erhöht.

Auswahl des Anbieters und Implementierung

Bei der Auswahl des Anbieters sollte auch wieder auf einen Anforderungskatalog geachtet werden, der dann mit den Angeboten abgeglichen werden kann. Um den Anforderungskatalog zu erstellen, ist eine Analyse des eigenen Unternehmens mit den Anforderungen (funktional und nicht-funktional) und Anwendungsbereichen zu empfehlen.  Weiterhin sollten bei der Auswahl auf die korrekte Datenverarbeitung und die Einwilligung dazu, auf Datenschutz und Sicherheit und auf die Integrierbarkeit in die Systeme des Unternehmens geachtet werden.

Nach der Einholung von Angeboten folgen im Idealfall die Demo, das Testing und die Integration. 

Die Funktionen der DMP sind dabei variabel. Denn neben der Erfassung von Kundendaten lassen sich auch Echtzeitanalysen erstellen, die Kampagnenplanung unterstützen oder bestehende Kampagnen optimieren.

The Adex, Lotame, Semasio, Aggregate Knowledge, Krux, BlueKai, Turn, CoreAudience, Knotice, nPario, Adobe Audience Manager aber auch der Google DoubleClick/Analytics Stack sind mögliche Anbieter für eine DMP.

Vorteile

Wie CMPs auch, bieten DMPs die Möglichkeit, große Datenmengen zusammenzuführen, zu nutzen und daraus Trends, Potenziale und Interessen einer Zielgruppe zu erkennen und diese entsprechend zu nutzen. Kunden werden gezielter angesprochen und der Erfolg von Kampagnen erhöht. Veränderungen im Nutzerverhalten können in Echtzeit erkannt werden und daraus entsprechende Maßnahmen abgeleitet. Weniger Streuverluste sind das Resultat. Durch die Cloudhaltung sind die Daten immer aktuell und von überall aus nutzbar.

Die Vorteile von DMPs gegenüber CDPs liegen klar in der Anonymität der Daten und der Wiederverwendbarkeit der Daten.

Während CDPs nur für interne Zwecke nutzbar sind, können DMPs von mehreren Unternehmen genutzt werden. Ihre wichtigste Anwendung und Daseinsberechtigung liegt in der Informationslieferung für das Programmatic Advertising.

Nachteile

Im Gegensatz zu CDPs stoßen DMPs für Unternehmen eher an ihre Grenzen. Für das Programmatic Advertising sind sie unverzichtbar. DMPs dürfen keine personenbezogenen Daten speichern und die Daten sind auch nur für begrenzte Zeit für einen speziellen Nutzer verfügbar (bis Ablauf der Cookiedauer). Gebildete Zielgruppen bleiben natürlich weiter bestehen und werden kontinuierlich optimiert.

Da DMPs mit Cookies arbeiten, werden die Daten lückenhaft, wenn Nutzer Cookies von Drittanbietern blockieren.

Die Informationen sind anonym und werden von den Plattformanbietern verkauft. Somit haben auch Wettbewerber Zugriff darauf. Auch die Datenherkunft ist schwerer nachzuvollziehen.

Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Grundsätzlich zielen beide Plattformen darauf ab, Daten zusammenzuführen, zu analysieren und auf Basis dessen Zielgruppen zu erstellen. Beide Plattformen haben das Ziel, Daten gezielter zu nutzen, besser zugänglich zu machen und zur Auflösung von Datensilos. 

CDPs arbeiten vorwiegend mit First-Party Daten zur unternehmensinternen Nutzung, während DMPs Third-Party Daten zur Nutzung auf ihrer Plattform für mehrere Unternehmen und das Programmatic Advertising zur Verfügung stellen.

CDP und DMP ergänzen sich gegenseitig. Das wird vor allem dadurch deutlich, dass die jeweils andere Plattform eine Datenlücke schließt. Während CDPs durch die Integration von First-Party Daten ein besseres Anzeigentracking versprechen, reichern DMP CDP Daten für eine intelligente Kundenkommunikation an. Durch die zunehmende gegenseitige Anreicherung verschwimmen die Grenzen immer mehr.

CDPs und DMPs haben auch zahlreiche Synergie Effekte. Daten aus der DMP fließen in die CDP ein, werden dort umstrukturiert und erweitert und anschließend für die DMP nutzbar gemacht, um beispielsweise im Programmatic Advertising genutzt zu werden. Nutzen beide Plattformen beispielsweise den Cookie-Matching Prozess, so können sie denselben Nutzer identifizieren und so programmatische Werbung qualitativ verbessern. Auch können Bestandskunden durch die Synergie beider Plattformen von programmatischer Werbung ausgeschlossen werden, was verhindert, dass diese zu exzessiv mit Werbung bespielt werden. 

CDPDMP
genutzt vonUnternehmen selbstAgenturen und Werbetreibenden
Datenerhebungvom Unternehmen selbstz.b.von Adserver, Datenlieferanten
Datentypenalle, aber hauptsächlich First-Partyalle, aber hauptsächlich Third-Party
Zielsehr personalisierte Marketingkampagnen zur KundenbindungAufbau einer Marketing Audience oder Testing einer unbekannten Zielgruppe; Targeting und Retargeting
Verfallsdatum der Profilenie, bzw. erst bei Löschungswunschnach 90 Tagen
Nutzerprofilebekanntanonym
KundenzielgruppenBestehende KundenNeukunden und Bestandskunden
AnwendungAnalyse, Personalisierung und Weitergabe an andere Plattformen z.B. fürs Retargeting oder Lookalike ModellierungAkquisitionsmarketing und Retargeting
Datenspeicherungan einem zentralen, skalierbaren Ortzwei Speicher: einer für alle Arten und ein separater für schnelle Nutzung der Teilmengen der Daten
Kategorien
Allgemein

Was sind Third Party Cookies?

Kurze Einführung

Cookies sind kleine Datenpakete, die beim Besuch einer Website auf dem Rechner des Nutzers gespeichert werden. Beim Besuch der nächsten Website wird der Nutzer anhand dieser Cookies identifiziert und so können sein Verhalten und sein Weg über verschiedene Websites hinweg getrackt werden.

Cookies lassen sich in First, Second oder Third Party unterteilen, je nachdem wer sie bereitstellt. Bei First Party Cookies stellt beispielsweise der Websitebetreiber die Cookies zur Verfügung (z.B. bei einem Onlineshop, um den Nutzer über die eigene Domain hinweg zu tracken), Second Party Cookies sind von mehreren Anbietern genutzte First Party Cookies und bei Third Party Cookies sind es Drittanbieter, welche die Cookies auf der jeweiligen Seite platzieren. 

Cookies ermitteln also das Nutzungsverhalten von Usern auf einer Website mit dem Ziel, die Website und die darauf befindliche Werbung für den Nutzer zu optimieren. Im Falle von Werbung geschieht dies über Werbeflächen, die vom Webseitenbetreiber an die Werbetreibenden verkauft und bestmöglich genutzt werden. Damit die Werbetreibenden die optimale Werbung für den gerade auf der Seite befindlichen Nutzer ausspielen können, benötigen sie daher das Nutzerverhalten und möglichst viele Informationen über den Nutzer, die über Third Party Cookies ermittelt und ausgewertet werden. Diese Informationen werden zu teils sehr umfangreichen Nutzerprofilen zusammengefasst und beinhalten Informationen zu:

  • Verweildauer auf der Seite
  • Seitenaufrufe
  • Bewegung des Nutzers mit Hilfe von Links

Mit Hilfe dieser Informationen können die Interessen des Nutzers ermittelt werden, also auf welchen Domains er sich für was interessiert hat, weil er dort beispielsweise länger verblieben ist oder nach weiteren Informationen gesucht hat.

Im Gegensatz zu First Party Cookies lassen sich Third Party Cookies deutlich leichter einbinden, da statt eines Codes lediglich die Werbeanzeige (Ad) vom AdServer des Drittanbieters eingebunden werden muss.

Cookies werden zwar häufig von den klassischen Werbetreibenden und Vermarktern genutzt, aber auch Social Media Portale wie Facebook beispielsweise arbeiten mit Cookies. Ist auf einer Seite beispielsweise ein “Gefällt mir”-Button platziert, ist dies auch ein Third Party Cookie, der später von Facebook aus ausgelesen werden kann.

Wie funktioniert das technisch?

Als Publisher bieten Webseitenbetreiber den Werbetreibenden die Möglichkeit an, Anzeigen auf ihrer Website zu platzieren, die in der Regel über Werbenetzwerke auf sogenannten Adservern liegen und von dort aus bereitgestellt werden. Das hat den Vorteil mit Hilfe von Third Party Cookies Kampagnen über mehrere Websites hinweg zu implementieren und Anzeigen passgenau auszuspielen. Cookies werden in der Regel über JavaScript oder andere Programmiersprachen ausgeführt.

Kategorien
Allgemein

Heilsbringer oder Resterampe?

In den letzten Jahren hat sich die Diskussion um den programmatischen Einkauf von Werbeumfeldern wie ein Lauffeuer in
der Online-Marketingbranche verbreitet. Von performanceorientierten Consumer Marketeers als Heilsbringer gefeiert und von anderen als Restplatzrampe niederer Qualität verteufelt, bewerten gerade im B2B-Bereich noch immer zu viele
Marketingentscheider „Programmatic“ auf Grundlage von zum
Teil gefährlichem Halbwissen. Oder schlichtweg gar nicht, weil
nur wenige überhaupt nah genug an den Maschinenraum
kommen, da sie von Agenturen beraten werden und/oder
keine eigenen Ressourcen zur Verfügung haben, um sich tief
genug in die Materie einarbeiten können.
B2B-Marketing geht historisch gesehen schon immer einen
eher konservativeren Weg. Die Uhren ticken oftmals langsamer,
dennoch fährt der deutsche Mittelstand als Export-Weltmeister
Erfolg um Erfolg ein. Es lohnt sich manche Dinge nicht mit Aktionismus zu verfolgen, sondern die eine oder andere Entwicklung erst einmal abzuwarten. Das gilt nicht zuletzt auch für das
Online-Marketing. Auf der anderen Seite muss man bei neuen
Entwicklungen frühzeitig ein klares Bild dazu entwickeln, was
die Optionen sind, um dann zum richtigen Zeitpunkt mit entsprechender Entschlossenheit neue Maßnahmen einzuleiten. Sonst wird man schnell vom Wettbewerb überholt.

Heute werden große Konzerne nicht mehr nur von ihren Peers,
sondern vor allen Dingen auch von Start-ups angegriffen, die deutlich agiler und dynamischer agieren. Auch im

Marketing kommt so mancher „B2B-Marketing-Haudegen“
beim Thema Programmatic leicht ins Wanken, verfällt in eine
Maßnahmen-Lethargie und konzentriert sich lieber weiter auf
Messeaktivitäten und Printanzeigen, als sich mit B2B-Daten
und programmatischem Mediaeinkauf zu beschäftigen.

Erstveröffentlichung unter https://www.marketingverband.de/fileadmin/Whitepaper_DDMDS_08_2019_web_neu.pdf