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Neue gesetzliche Datenschutzbestimmungen und ein steigendes Datenschutzbewusstsein der Verbraucherinnen und Verbraucher (im weiteren Verlauf des Textes wird zur besseren Lesbarkeit die männliche Form verwendet) – Politik und Gesellschaft stellen die Werbebranche vor die Herausforderung, sich an neue Gegebenheiten anzupassen. Um dem zu begegnen, muss die Branche den Übergang in das Zeitalter des Datenschutzes einläuten.
In dieser Ära ist das Vertrauen der Verbraucher und der Schutz ihrer Privatsphäre die Voraussetzung für den unternehmerischen Umgang mit Daten. Das steht jedoch im Widerspruch zu vielen aktuellen Praktiken und Prozessen im Werbemarkt, die auf dem Teilen sensibler Kundendaten basieren. Werbetreibende stellt das vor die folgenden Problemstellungen:
Kontrollverlust: Durch das Teilen von Daten mit verschiedenen Akteuren verlieren Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten, was das Risiko eines Datenmissbrauchs erhöht.
Vertrauensverlust: Aufgrund regelmäßiger Daten-Leaks sinkt das Vertrauen von Verbrauchern, dass ihre personenbezogenen Daten bei Unternehmen sicher sind.
Eingeschränktes Skalierungspotenzial: Datenschutzgesetze schränken den Zugang zu Daten von Partnerunternehmen ein, was die Adressierbarkeit und Skalierbarkeit erschwert.
Leistungseinbußen: Wenn es schwieriger wird, Kundendaten zu erhalten und zu aktivieren, kann das zu niedrigeren Trefferquoten, geringere Genauigkeit, schlechteren Kundenerfahrungen und höheren Kosten für Werbetreibende führen.
"Echte" Data Clean Rooms lösen diese Herausforderungen. Sie bieten eine sichere Umgebung für mehrere Unternehmen, um auf Basis ihrer First-Party-Daten zusammenzuarbeiten. Sie können die Datensätze analysieren, anreichern, segmentieren oder auf ihrer Basis relevante Kundenerlebnisse für Zielgruppen aktivieren – ohne jedoch die Daten selbst teilen oder preisgeben zu müssen.
Auf diese Weise verhindern Data Clean Rooms den Verlust, die Offenlegung und den Missbrauch von Kundendaten, so dass diese in vollem Umfang genutzt werden können, während gleichzeitig die Privatsphäre der Kunden und die Sicherheit der Daten im Vordergrund stehen.
Balanceakt zwischen Datenschutz und Performance
Datengetriebene Online-Werbung ist traditionell eine Gratwanderung zwischen Datenschutz und Performance, die Werbetreibende dazu zwingt, sich auf das eine oder das andere zu konzentrieren. Kampagnen-Performance darf jedoch nicht auf Kosten des Datenschutzes gehen – und umgekehrt.
Data Clean Rooms ermöglichen es, den Spagat zwischen dem Schutz von Kundendaten einerseits und der Performance einer Kampagne andererseits zu überwinden. Ein Data Clean Room ersetzt damit das bloße Vertrauen, dass die eigenen Kundendaten bei einem dritten Akteur sicher sind, durch technologische Gewissheit.
Entsprechende Lösungen bieten dazu Kontrolle, Tools und Technologien, die bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen helfen und den Schutz sowie die Integrität von Kundendaten gewährleisten. Werbetreibende erhalten damit die vollständige Kontrolle und Souveränität über ihre First-Party-Daten. Alle an einer solchen Zusammenarbeit beteiligten Akteure können genaue Berechtigungen festlegen, um zu bestimmen, wie, mit wem und zu welchem Zweck die Daten verknüpft werden.
Gleichzeitig können sie verschiedene Datensätze zurate ziehen, um genauere Einblicke in die Attribute, Verhaltensweisen und Merkmale ihrer Kunden zu erhalten und so bestehende Beziehungen zu stärken oder neue Zielgruppen zu erschließen.
Aber Data Clean Room ist nicht gleich Data Clean Room. Seit dem Aufkommen der Technologie vor einigen Jahren haben sich verschiedene Definitionen und Lösungen herauskristallisiert, die den unterschiedlichen Anforderungen der Werbetreibenden gerecht werden.
Formen von Data Clean Rooms
Reine Data Clean Rooms bilden eine neutrale, unabhängige und vollständig dezentrale Umgebung, die es Werbetreibenden ermöglicht, Datenkollaborationen mit vollständig transparenten Datenschutz- und Sicherheitskontrollen zu verwalten und zu kontrollieren. Diese Umgebungen ermöglichen verschiedene Anwendungsmöglichkeiten, von Consumer Insights, über die Zielgruppenplanung bis hin zur Aktivierung und Messung. Dabei können sie von verschiedenen Nutzern ausgeführt werden, von einem Mediaplaner genauso wie von einem Data Scientist.
Die Analyseumgebungen der Walled Gardens werden von der jeweiligen Plattform verwaltet und kontrolliert, damit Werbetreibende ihre First-Party-Daten zur Analyse und Messung der Kampagnenleistung verknüpfen können. Diese Umgebungen bieten wenig bis keine Transparenz über die bei der Zusammenarbeit verwendeten Matching- und Datenschutztechnologien.
Data Warehouses bieten eine sichere Umgebung, in der Nutzer derselben Warehouse-Plattform die gemeinsame Verwendung von Daten und die Zusammenarbeit über komplexe Abfragen und Data-Science-Tools verwalten und kontrollieren können. In der Regel müssen die Daten in einem zentralen Repository zusammengeführt werden, um erweiterte Mess- und Analyseanwendungen durchführen zu können.
Legacy-CRM- und Identitätsmanagement-Plattformen bieten Data-Science-Tools und -Ressourcen für die Durchführung von föderalem Lernen über verbundene Datensätze. Diese Anwendungen bieten Lösungen für Datenhygiene, Matching, Identity Resolution und ein erweitertes Measurement über einen Black Box Managed Service oder die Data-Science-Ressourcen des jeweiligen Werbetreibenden.
Daten aktivieren, ohne sie zu teilen
Im Zeitalter des Datenschutzes bieten viele der derzeit verfügbaren Data-Clean-Room-Lösungen Werbetreibenden einen Mehrwert. Sie ermöglichen die sichere Verknüpfung wertvoller Daten, um Rückschlüsse darauf zu ziehen, wer die aktuellen Kunden sind, wie mehr dieser Kunden erreicht werden können und wie die Performance der Kundenerlebnisse optimiert werden kann.
Bei der Auswahl einer Data-Clean-Room-Lösung müssen alle an einem Strang ziehen, um herauszufinden, welche Prioritäten für ein Unternehmen die entscheidenden sind. Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit, Effizienz, Skalierbarkeit, Kosten und Datenschutz sind dabei wichtige Komponenten, die berücksichtigt werden müssen.
Bei reinen Data Clean Rooms profitieren Unternehmen von einer hochwertigen Datenschutz- und Sicherheitstechnologie, die in die zugrunde liegenden Frameworks integriert ist. Solche Lösungen sind für die sichere Datenkollaboration zwischen mehreren Akteuren konzipiert, da sie schnell zu implementieren sowie einfach zu nutzen sind und somit einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen bieten.
Andere Lösungen, wie Data Warehouses und Identitätsplattformen, eignen sich insbesondere für die Verwaltung, Verbesserung und Operationalisierung von Unternehmensdaten. Diese Anwendungen sind jedoch nicht geeignet, wenn sensible Daten aus anderen Abteilungen oder von externen Partnern integriert werden sollen. Der Schutz aller Beteiligten und der ihnen zugrunde liegenden Kundendaten kann nur gewährleistet werden, wenn alle Daten dezentral bleiben. (mb)