Ein Gastbeitrag von Kristina Kramer, Online Marketing Specialist bei Apteco GmbH
Zero- und First-Party-Daten werden im Marketing immer bedeutender. Manch einer bezweifelt jedoch, dass die im Unternehmen vorhandenen Daten für ein personalisiertes Targeting ausreichend sind. In diesem Artikel möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie aus Ihren bestehenden Daten neue Informationen ableiten können, ohne zusätzliche Daten von Ihren Kunden sammeln zu müssen.
Dass Third-Party-Tracking und Third-Party-Cookie-Daten in Zukunft immer weniger zur Verfügung stehen werden, steht bereits seit einiger Zeit im Raum. Durch Entwicklungen, wie die aktive Einwilligung zum Tracking bei allen Apple-Endgeräten, ist dies an vielen Stellen bereits Realität und wirkt sich bereits heute im E-Mail-Marketing auf die Verfügbarkeit von Responseraten wie Klicks und Öffnungen aus. Weitere Stolpersteine, die das Tracking zunehmend erschweren, sind zu erwarten. Marketer benötigen also Alternativen, um weiterhin ein personalisiertes Targeting für ihre Zielgruppen zu gewährleisten.
Hier werden Zero- und First-Party-Daten relevant. Als Ersteres werden Daten bezeichnet, die Kunden von sich aus mit Unternehmen geteilt haben. Dem Teilen der persönlichen Informationen liegt normalerweise eine Gegenleistung, die vom Unternehmen erbracht werden muss, zugrunde: Kunden beantworten Umfragen, um z.B. einen Gutschein zu erhalten, sie geben Präferenzen an, um relevantere Inhalte zu sehen, oder teilen dem Unternehmen ihre Kontaktdaten mit, um sich ein Whitepaper o. ä. herunterzuladen. Im Gegenzug erhält das Unternehmen Umfrageantworten, persönliche Präferenzen und Kontaktdaten der Kunden.
Unter First-Party-Daten versteht man Daten, die von einem Unternehmen selbst erhoben werden und sich in dessen Besitz befinden. Dabei handelt es sich in der Regel um Daten, die bei alltäglichen Interaktionen gesammelt werden. Oftmals sind dies neben anonymen Webnutzungsdaten auch Transaktions- oder andere Kundendaten, wie z.B. die Adresse, der Name oder die E-Mail-Adresse, die im Webshop oder CRM-System gesammelt werden. Weitere Möglichkeiten zum Sammeln von First-Party-Daten bieten Kundenbindungsprogramme, Gewinnspiele aber auch Gutscheine und Events.
Warum die Daten in ihrer Rohform nicht ausreichen
Viele Marketer bezweifeln jedoch, dass die in ihrem Unternehmen verfügbaren Zero- und First-Party-Daten in gleichem Maße für ein personalisiertes Targeting ausreichen, wie Third-Party-Cookie-Daten es lange konnten. Auf den ersten Blick mag das so wirken, denn in der Tat – in ihrer Rohform haben diese Daten nur einen begrenzten Wert und können nicht optimal für Analyse- und Personalisierungszwecke genutzt werden. Was muss man also tun?
Der Schlüssel liegt in der Manipulation der Daten. Mithilfe von Datenfunktionen (ähnlich wie in Excel) können aus den bestehenden Daten neue Metriken und KPIs erstellt werden. Bei Apteco sprechen wir hier von sog. „Abgeleiteten Variablen“.
Ein einfaches Beispiel stellt hier das Geburtsdatum dar. Mit dem Geburtsdatum allein können wir nicht viel anfangen. Indem wir aber mithilfe einer Funktion das Geburtsdatum vom Tagesdatum abziehen, erhalten wir das Alter des Kunden, was uns wiederum wichtige Aufschlüsse über dessen Bedürfnisse und Präferenzen bieten kann. Betrachten wir dies über alle Kunden hinweg, können wir diese verschiedenen Altersgruppen zuordnen und so wichtige Erkenntnisse über unsere Zielgruppe erlangen.
So multiplizieren Sie Ihre Daten
Im Folgenden möchten wir Ihnen einige Beispiele dafür zeigen, wie Sie neue Daten aus Ihren bestehenden Daten generieren können. Um Ihnen einen Eindruck zur Bandbreite dieser Ableitungen zu geben, haben wir hier sowohl sehr einfache als auch hochkomplexe Beispiele aufgeführt.
Datums- und zeitbasierte Ableitungen
Zu dieser Kategorie gehört einerseits unser eben genanntes Beispiel mit der Ermittlung des Alters basierend auf dem Geburtsdatum und der anschließenden Zuordnung zu einer Altersgruppe.
Andererseits aber auch weitere typische Anwendungsfälle, wie z.B.:
- Wie viele Tage sind vergangen, seit der Kunde eine Marketing-Botschaft erhalten und einen Kauf getätigt hat?
- Wann ist der nächstbeste Zeitpunkt für die Kontaktaufnahme mit einem Kunden? Dies basiert auf der Sequenz historischer Käufe.
Geobasierte Ableitungen
Für diese Kategorie werden als Ausgangsdaten Adressinformationen von Kunden benötigt, z.B. in Form von Postleitzahlen, aber auch Koordinaten können genutzt werden, um Entfernungen von Kunden zu bestimmten Orten zu berechnen. Damit lässt sich beispielsweise feststellen:
- Wie weit wohnen Kunden von dem nächstgelegenen Geschäft entfernt? Gleichzeitig lässt sich prüfen, ob dies auch das Geschäft ist, in dem sie tatsächlich einkaufen.
- Wie weit ist die Entfernung zu einem Flughafen oder Bahnhof und wie wirkt sich dies auf die Wahl von Reisezielen aus?
Musterbasierte Ableitungen
Hier werden Muster im Kundenverhalten genauer betrachtet, um daraus z.B. folgende Erkenntnisse abzuleiten:
- Was ist die längste Abfolge identischer Produkte, die gekauft worden sind?
- Was war die persönliche „Bestleistung“ eines Kunden – also z.B. welches war der Kauf mit dem höchsten Wert und in welche Richtung hat sich der Kunde entwickelt – sind die Käufe über Zeit höherwertiger geworden oder nicht?
- Welche Abfolge von Ereignissen gab es vor einem bestimmten Event? Was hat zu einem Kauf geführt? Z.B. Mailing -> Website-> Laden -> Website-> Kauf.
Und das benötigen Sie, um „mehr“ aus Ihren Daten zu machen
Nachdem Sie nun einige Beispiele kennengelernt haben, wie Sie neue Informationen aus Ihren Daten ableiten können, möchten wir kurz auf die Voraussetzungen eingehen, die erfüllt sein müssen, um „Abgeleitete Variablen“ erfolgreich einzusetzen.
1. Direkter Zugriff auf Ihre Marketing-Daten
Alle relevanten Kunden- und Transaktionsdaten sollten Ihnen zur Verfügung stehen. Häufig werden diese in verschiedenen Systemen erfasst und gesammelt, sodass kein ganzheitlicher Blick auf die Daten möglich ist. Idealerweise stehen Ihnen die Daten entweder in einer CDP oder einer Single Customer View zur Verfügung.
2. Vielseitige Datenbearbeitungsfunktionen
Es gibt Hunderte von möglichen Datenbearbeitungsfunktionen, die Sie nutzen können, um neue Informationen aus Ihren Daten abzuleiten. Diese Funktionen geben datensatzweise einen neuen Wert zurück. Dies kann einerseits mit einem statistischen Programm wie R oder Python umgesetzt werden, oder auch mit speziellen Analyse-Tools, die das Gleiche bieten und zudem auf die Anforderungen von Marketing-Experten ausgerichtet sind. Im Gegensatz zu Programmen wie R benötigt man keine besonderen technischen Vorkenntnisse, sodass Datenbearbeitungsfunktionen direkt im Marketing angewendet werden können.
3. Eine einfache Möglichkeit, die neuen Werte in Analysen zu nutzen
Damit die neu generierten Werte einen praktischen Nutzen haben, wird eine einfache Möglichkeit benötigt, diese in Analysen zu nutzen und in permanente Variablen umzuwandeln. So können Marketer die neuen Werte tagtäglich für Targeting- und Personalisierungszwecke verwenden. Gleichzeitig können die Variablen so automatisch aktualisiert werden, wenn neue Daten in das Marketing Automations-System gelangen. Dies ermöglicht die Nutzung von Trigger-basierten Kampagnen, die durch Wertänderungen ausgelöst werden.
Zero- und First-Party-Daten bilden zentralen Erfolgsfaktor in der Zukunft
Abschließend können wir also festhalten – Zero- und First-Party-Daten stellen eine dringend benötigte Alternative zu Third-Party-Cookie-Daten für ein personalisiertes Targeting dar und sind damit ein zentraler Erfolgsfaktor in der Zukunft. Nicht nur für das E-Mail Marketing sondern auch für andere Marketing Kanäle. Allerdings müssen die Daten umgewandelt und manipuliert werden, um einen echten Mehrwert zu generieren und neue Erkenntnisse zu erschließen. Gleichzeitig ist es wichtig, dass dies von Marketern nicht als IT-Projekt betrachtet wird, sondern die notwendigen Prozesse schnell und agil direkt im Marketing umgesetzt werden können.
Wenn Sie sich unverbindlich mit einem Experten dazu austauschen möchten, welche zusätzlichen Informationen man aus Ihren Daten gewinnen kann oder wie eine entsprechende Software-Lösung Sie dabei unterstützen könnte, kontaktieren Sie uns gerne hier.