Kollaboration im Datenschutz-Zeitalter
In einer Welt ohne Third-Party-Cookies wird es für Marken immer schwieriger zu verstehen, wie ihre Kunden auf anderen Plattformen interagieren. Data Clean Rooms bieten hier eine Lösung: Die Daten werden auf aggregierter Ebene abgeglichen. So lässt sich beispielsweise ermitteln, wie viele Personen, die eine Anzeige bei Google gesehen haben, später tatsächlich im Onlineshop des Werbetreibenden gekauft haben – ohne dass individuelle Nutzerprofile ausgetauscht werden müssen.
Nutzen für die Marketing-Automation
Data Clean Rooms ermöglichen Analysen, die früher technisch unmöglich oder rechtlich riskant waren:
- Attributions-Präzision: Genaue Messung des Einflusses von Werbekontakten auf unterschiedlichen Plattformen auf den tatsächlichen Umsatz.
- Zielgruppen-Insights: Tiefes Verständnis über die Überschneidungen der eigenen Kunden mit den Zielgruppen einer Plattform.
- Privacy-Safe Targeting: Erstellung von anonymisierten Zielgruppensegmenten (Lookalikes), ohne gegen die DSGVO zu verstoßen.
Experten-Tipp von DMA
Data Clean Rooms sind die Zukunft des High-End-Marketings für Unternehmen mit großen Datenmengen. Wenn Sie über beträchtliche First-Party-Daten verfügen, können Sie diese in einem Clean Room nutzen, um Ihre Marketing-Infrastruktur auf das nächste Level zu heben. Es ermöglicht Ihnen eine wissenschaftliche Messung des „Inkrementellen Uplifts“ – also der Frage: Hätte dieser Kunde auch ohne die Anzeige gekauft? Das ist die ehrlichste Form der Erfolgsmessung.
Häufige Fragen zu Data Clean Rooms
Wer bietet Data Clean Rooms an?
Die großen Player (Walled Gardens) haben eigene Lösungen: Google (Ads Data Hub), Amazon (Amazon Marketing Cloud) und Meta. Es gibt aber auch unabhängige Anbieter wie Snowflake oder Habu.
Ist das nur etwas für Großkonzerne?
Aktuell ja, da die Nutzung technisches Know-how und ein gewisses Datenvolumen voraussetzt. Mit zunehmender Automatisierung werden diese Lösungen jedoch auch für den gehobenen Mittelstand zugänglich.
Sind die Daten dort wirklich sicher?
Ja, Data Clean Rooms nutzen mathematische Verfahren wie „Differential Privacy“, die sicherstellen, dass aus den Ergebnissen keine Rückschlüsse auf einzelne Individuen gezogen werden können.