Das Thema Daten bleibt im Trend: mit Data Privacy, Data Qualität und Cross Device werden wir uns 2017 intensiv beschäftigen.
2016 war das Jahr von Data. Data Management Plattformen haben breiten Einzug gehalten in die Marketingkommunikation. Immer mehr Kampagnen werden datenbasiert ausgesteuert – und das möglichst in Echtzeit. Mit neuen Technologien, die grosse Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Systemen sammeln, ordnen und zur Aussteuerung bereitstellen, gibt es auch neue Anforderungen an Prozesse, Businessmodelle wie auch an die Unternehmensstruktur selbst.
2017 wird das Thema Data und damit auch Data Management weiter an Bedeutung gewinnen, und hier sehen wir 3 grosse Themenfelder, die in diesem Kontext den Schwerpunkt der Diskussion darstellen:
- Data Privacy und die kommende Europäische Datenschutzverordnung
- Data Qualität
- Cross Device und die Nettoreichweiten-Aussteuerung
Diese Themenfelder haben einen Impact auf Data und Analytics, was mit Data zunehmend an Komplexität gewinnt. Ein eigener Trend, aber auch mit grossen Auswirkungen auf Data Management, ist der ganze Bereich IoT (=Internet of Things), was wir 2017 auch in der Kommunikation verstärkt zu spüren bekommen.
- Data Privacy und die kommende Europäische Datenschutzverordnung
Im Rahmen der EU Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) wird es zu verschiedenen Änderungen bzw. Verschärfungen bzgl. Informations- und Auskunftspflichten der Unternehmen kommen. Für die Online-Werbung kann das Veränderungen bezüglich des Online- und Dienstleistungsangebots nach sich ziehen.
Ab Mai 2018 wird die EU Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Kraft treten. Zu meinen, dass in der Schweiz diese Verordnung nicht greifen wird, dass Safe-Harbour Abkommen und nationales Recht ausreichen, ist kurzsichtig gedacht. Welche Daten im Rahmen des Targetings und auch im Rahmen des Data Managements verwendet werden dürfen, hat grenzüberschreitend Auswirkungen. Und gerade die Nutzung von persönlichen Daten wird zweckgebunden und restriktiv gehandhabt.
Die wichtigsten Änderungen lassen sich bei der Erweiterung des Konzeptes von «personenbezogenen Daten» finden wie auch bei einer veränderten datenschutzrechtlichen Bewertung pseudonymisierter Daten. Diese Änderungen haben Auswirkungen auf Dokumentations- und Auskunftspflichten und bedeuten auch für den Einsatz von Technologien inkl. Trackingtechnologien eine datenschutzrechtliche Überprüfung. Wer Daten regelmässig und systematisch erhebt und noch keinen Datenschutzbeauftragten hat, wird hier zukünftig dazu verpflichtet werden.
Weitere Informationen können hier nachgelesen werden: https://www.eprivacy.eu/consulting/eu-dsgvo/
Und für diejenigen, die tiefer in die juristischen Feinheiten einsteigen möchten: Ein Kommentar und eine Analyse zu diesem Thema findet sich im Social Media Recht Blog von RA Nina Diercks (http://www.socialmediarecht.de/2016/11/29/big-data-im-zeitalter-der-eu-datenschutzgrundverordnung-dsgvo-teil-6-zur-eu-dsgvo/)
- Data Qualität
Data Management ermöglicht das Strukturieren und Organisieren von Daten. Data Management Plattformen erlauben aber auch die Integration von 3rd Party Daten und Weiterverarbeitung von Daten. Das ist grundsätzlich nichts Neues – Admanagement Systeme erlauben diesen Part auch schon länger.
Insbesondere bei aggregierten 3rd Party Daten stellt sich mehr und mehr die Frage der Qualität: Ist das, was man kauft auch das, was draufsteht?
Bereits 2016 ist der Trend zur Panelmessung übergegangen: Wie gut ist die Targetingqualität bei sozio-demografischer Aussteuerung der Kampagne. Wichtig hierbei ist, dass diese Vermessung mit einem Panel durchgeführt wird, das für die Schweiz ausreichend Fallzahlen bereithält wie auch keine «Schieflage» hat. Doch diese «Vermessung» gibt nur einen kleinen Aspekt von Data-Qualität wieder. Aktualität, Frequenz, Fraud sind hier noch weitere Stichpunkte, genauso wie der Umgang mit «mehrdeutigen» Datenfeldern.
Eine grosse Herausforderung für die Qualitätsbeurteilung stellt sich durch die Fragmentierung der Technologie-Landschaft. Panelanbieter haben heute schon die Herausforderung, den sogenannten App-Traffic abbilden zu können. Mit dem «Internet-of-Things» kommen neue Herausforderungen dazu. Wie ist das zukünftig zu bewerten, wenn das Device, auf dem letztlich der Kontakt stattfindet, von einer Maschine angesteuert wird?
Datenqualität und ein differenziertes Vorgehen mit den Daten ist auch für das dritte grosse Themenfeld von grosser Bedeutung: Cross Device. Dass Data-Qualität insbesondere auch für Algorithmen und Machine Learning eine hohe Relevanz hat, kann hier sehr gut nachgelesen werden: http://www.uniserv.com/unternehmen/blog/detail/article/ground-truth-ohne-datenqualitaet-kein-machine-learning/
- Cross Device und Netto-Reichweitenaussteuerung
Cross Device Targeting und damit auch der mögliche Ausweis der Netto-Reichweite über die Devices hinweg ist schon länger eine Forderung der Werbetreibenden. Mit Data Management ist das jetzt in greifbare Nähe gerückt und es gibt hierzu auch schon Ansätze. In kleinen Ländern wie der Schweiz stellt sich hier allerdings auch direkt die Frage nach der Datenmenge. Um Cross Device anbieten zu können, benötigt man Profildaten, die über einen sogenannten «Unique Identifier» entsprechend zueinander «gematcht» werden können. Da dies nicht allein mit Rohdaten erfolgen kann, ist der für Cross Device gängige Ansatz derjenige, dass ein «Cross Device Graph» ermittelt wird, der auf deterministischen Daten basiert und mit probabilistischem Matching erweitert wird, um die Anzahl von möglichen Cross Device Profilen zu erhöhen.
Deterministische Daten sind bekannte Informationen, die die Devices zueinander bringen, z. B. eMail-Adressen, Telefonnummern, Adressdaten… Hier sieht man auch schon direkt den Zusammenhang zu dem ersten Trend: Data Privacy. Diese Daten erfordern ein «Anonymisierungsverfahren» um die sogenannten PII (=personal identifiable informations) zu lösen.
Herausforderungen an Data Management Systeme im Bereich von Cross Device sind neben der Möglichkeit, die verschiedenen Identifier für den Cross Device Graph zunächst zusammen zu bringen, aber auch die Datenauslieferung. Eine Cross Device Auslieferung hat einen Einfluss auf das Werbeinventar und auf die Kennzahlen. Die Bewertung einer Kampagne muss sich mit diesen neuen Voraussetzungen verändern und erfordert neue Planungsansätze.
Resumee:
Neue technologische Möglichkeiten eröffnen auch neue Anwendungsgebiete für das Data Management. Die Veränderungen bedürfen einer Bewertung und Steuerung durch Experten. Die digitale Transformation wird auch in 2017 mit noch mehr Geschwindigkeit unsere Arbeit und unseren Umgang mit Kommunikation verändern.
Autorin: Annette Dielmann, Chief Product Officer bei Goldbach Digital Services AG
