Innerhalb der letzten zwei Jahre ist eine Data Management Plattform (DMP) zu einem Kernbestandteil in der Technologiearchitektur für die Werbeauslieferung mutiert. Sei es, dass SSPs und DSPs ihre DMP-Funktionalitäten transparenter und zugänglicher machen, oder dass Publisher, Agenturen und Advertiser selbst ihre Technologieumgebung mit einer DMP erweitern. Mit zunehmender Digitialisierung der «klassischen» Broadcast-Medien und zunehmender Vernetzung im Zusammenhang mit dem «Internet der Dinge» werden die Anforderungen an eine Data Management Plattform mehr.
Hier zu den Überlegungen, was die DMP in den nächsten 2-3 Jahren beantworten muss:
- Qualität: Adressierung der «richtigen» Zielgruppensegmente
Was ist Zielgruppen-Qualität und wie kann man als externer die Qualität beurteilen ist sicherlich eine der grossen Fragen im Data Management. Sozio-Demografie Parameter können mit Panel-Daten gematcht werden. Mit zunehmendem Mobil-Anteil stehen hier allerdings auch Panelanbieter im Druck, diesen Traffic entsprechend abbilden zu können.
Doch was ist mit dem Rest? Accurancy und Recency sind die beiden Schlagworte, die in der Diskussion fallen. Die Chance liegt aber auch in der Transparenz, die man als Publisher geben kann: Welche Daten bilden die Grundlage für die Behaviour-/Interest-/Intention-…-Segmente und was sind Kriterien in Hinblick die Hierarchie- und Segmentbildung und auch für die Prediction sind in diesem Zusammenhang die wichtigen Fragen die auftauchen.
Die DMP wird zunehmend sich des Themas Datenvisualiserung und Reportingoberfläche annehmen müssen. Die Einbindung von Benchmarks über Paneldaten oder Open Source Data für mehr Transparenz ist ein Ansatz, die Abbildung von KPIs um Aktualität und Aktivität der Profile eine weitere Fragestellung. „Drag und Drop“ Oberflächen für individuelle Betrachtungen und zur Identifikation von Handlungsfeldern werden key.
- Cross Device: Identifikation des Konsumenten über die digitalen Devices hinweg
Die Forderung, den Konsumenten über die verschiedenen Devices wiederzuerkennen, wird vermehrt gestellt. Auch im Rahmen der Fraud-Diskussion hilft eine Identifikation des Cross-Device Users, human von non human Traffic zu unterscheiden.
Grundsätzlich ist es kaum möglich, umfassend den User mit seiner Gerätenutzung wiederzuerkennen. Jedenfalls nicht, wenn innerhalb der entsprechenden Datenschutzrichtlinien gearbeitet wird. Vor diesem Hintergrund muss auch hier mit pseudonymisierten Daten gearbeitet werden, die nur eine «Cluster» Denke erlaubt. Ein sogenannter «Device Graph» baut in der Regel auf einem deterministischem Data-Grundstock auf, der über ein probabilistisches Verfahren, was über das Surfverhalten eine «digitale DNA»der Profile ermittelt, diesen Data-Stock erweitert.
Die DMP muss Data Matching auf n-Unique Identifiern vornehmen können. Je nach Datenquelle gibt es unterschiedliche Anknüpfungspunkte, wie die Datenverbindung aussehen kann. Hier kann ein sogenannter Device Graph in der DMP diese Verbindung angehen. Es gibt aber auch die Möglichkeit, auf Cross-Device Anbieter zuzugreifen, die auf diesen Graph und auch Daten spezialisiert sind. Hier ist zu überprüfen, wie die Integrationsmöglichkeit dieser Anbieter in das eigene Technologiestack ist – die kritische Datenmenge kann so schneller angegangen werden.
Grundsätzlich muss das Bewusstsein geschult werden, dass bei einer Cross-Device Ansprache auch nur die Profile adressiert werden, die eine Cross Device Nutzung ausweisen. Wird eine Kampagne auf Cross Device Profile ausgerichtet, werden die nicht als Cross-Device Nutzer identifizierten Profile nicht berücksichtigt.
- Data Privacy: Der Umgang mit Profilbildung im Rahmen der kommenden EU Datenschutz Grundverordnung (DSGVO / GDPR 2018) und im Rahmen der Totalrevision des Schweizer Datenschutzgesetzes
Der Umgang mit Profilen wird im Rahmen der anstehenden EU Datenschutz Grundverordnung wie auch bei der Totalrevision des Schweizer Datenschutzgesetzes zukünftig restriktiver gehandhabt. Es unterliegen im Prinzip alle modernen Online- und Trackingtechnologien inklusive Cookie-Synchronisation, Cross Device Targeting und Profilbildung den Datenschutzgesetzen. Die Nutzereinwilligung wie auch das Widerspruchsrecht werden neu geregelt wie auch Pflichten für Veröffentlichungen, Datenschutzbeauftragte, Erklärungen etc. Eine intensive Beschäftigung mit mit beiden Gesetzen ist Pflicht und hat auch Auswirkungen auf den Technologieeinsatz:
Technologiepartner – also auch eine DMP – sollten idealerweise eine Data Privacy Zertifizierung haben. Für Technologien wird aber das Thema „Privacy by Design“ immer mehr zum Schlüsselfaktor – d.h. wie transparent kann ich auch in die Profilbildung einsehen.
Bei diesem Thema möchten wir auf die Informationen des IAB Europe zu den Cookie-Richtlinien und auch auf die Stellungnahme der IAB Schweiz zum Vorentwurf für das totalrevidierte Datenschutzgesetz verweisen – letzteres als Artikel im aktuellen Newsletter zu finden.
https://www.iabeurope.eu/cookie-regulation-faq/
- Cross Media: Die Königsdisziplin – verknüpfen der Online-Medienwelt mit TV, Radio, OOH und Co.
Die Cross Device Nutzeridentifikation wird auf weitere Medien erweitert. Neben der eindeutig Userindizierten Nutzung z.B. des Mobilen Devices kommt jetzt gemeinsame Nutzung (z.B. von TV oder OOH) oder Device-Sharing (z.B. Radionutzung im Car-Sharing) als weitere Herausforderungen an die Profilbildung dazu. Das Mobile Device wird mehr und mehr zum Nexus im Data Management. Die Cross-Media Nutzung wird zur Herausforderung der User-Wiedererkennung. Die Machine-to-Machine Kommunikation wird zum neuen Datenfeld (z.B. Alexa).
Die DMP muss sich somit zukünftig nicht nur der Multidimensionalität von Profilen auch im Hinblick von Ein- und Mehrdeutigkeit stellen – es geht auch um die Mulitkonnektivität zu Auslieferplattformen und damit einhergehend auch einer Stabilität bei der Profilübertragung (Stichwort: Datenverlust).
- Kontext und Gefühlswelten: Differenzierung der Datensätze nach Zeit, Ort und Stimmung
Schon einhergehend mit den unterschiedlichen Touchpoints stellt sich die Frage nach dem Kontext. Der Kontext, der sich aus Zeit, Ort und persönlicher Situation oder auch Stimmung des Rezepienten ergibt, kann zusätzlich neue Dimensionen in das Profil rein geben. Auch hier ist die Anforderung an die DMP, diese Elemente für die Hierarchie- und Segmentbildung zu ermöglichen.
- Prediction des zukünftigen Verhaltens – Erkennen von Kundenpotentialen
Zukünftige Verhaltensmuster vorherzusagen ist die Anforderung an das Data Managment und somit auch an die DMP Infrastruktur der nächsten Jahre. Wie erkenne ich frühzeitig, wenn sich (Kauf-)Interessen bilden. Die rückwärtsgerichtete Betrachtung auf dem gleichen Profil limitiert. Machine Learning und künstliche Intelligenz sind mehr als nur Buzzwords 2017. Sie sind zukünftig vielmehr notwendiger Bestandteil in der DMP um diese Fragestellungen der Vorhersage begegnen zu können. Ein starkes Grunddatenset als Basis für diese Form Prediction sowie ein kontinuierliches Matchen zwischen Plan und Realität ist dabei Voraussetzung.
Data Managment verändert den Umgang mit Werbung. Es wird mehr Involvement im Umgang mit Technologie, Analytik und auch Verständnis für rechtliche Fragestellungen gefragt – und auch Offenheit für neue Themenfelder.
Autorin: Annette Dielmann, CPO Goldbach Digital Services AG
