Vereinbarkeit von Personalisierung und Datenschutz

Eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass 71% der B2C-Kunden und 86% der B2B-Kunden erwarten, dass der Kundenservice gut über ihre Bedürfnisse informiert ist. Gleichzeitig machen sich die Kunden zunehmend Sorgen darüber, wie ihre persönlichen Daten verwendet werden. Infolge dieser Besorgnis wurden bereits zahlreiche gesetzliche Änderungen verabschiedet. Es wird erwartet, dass die persönlichen Daten der Weltbevölkerung bis 2025 durch moderne Datenschutzbestimmungen abgedeckt sind. In Anbetracht dieser Ergebnisse ist davon auszugehen, dass die Bereitstellung relevanter Dienstleistungen und personalisierter Erlebnisse bei gleichzeitiger Berücksichtigung des Datenschutzes in Zukunft eine größere Herausforderung darstellen wird.¹

Data Clean Rooms sind zu einem wichtigen Bestandteil der Diskussion über das Gleichgewicht zwischen Personalisierung und Datenschutz in der Marketing- und Werbebranche geworden, insbesondere wenn es darum geht, die Anforderungen der letzten beiden Grundsätze in der obigen Liste zu erfüllen.

Data Clean Rooms im Kontext erhöhter Datenschutzanforderungen und weitere Vorteile

Die Medizintechnik hat den Begriff "Reinraum" geprägt. Die Idee eines Reinraums besteht darin, einen geschlossenen Raum zur Verfügung zu stellen, der das Eindringen von Umweltkontaminanten verhindert, da diese die im Reinraum durchgeführten Arbeiten gefährden könnten.³ Ein Data Clean Room ist ein datenzentriertes Äquivalent zu den physischen Reinräumen in der Medizintechnik. Im Gegensatz zur physischen Kontamination geht es bei einem Data Clean Room darum, Nutzerdaten bei der Interaktion mit Werbepartnern isoliert zu halten. Es handelt sich dabei (in der Regel) um eine Cloud-basierte Infrastruktur, die dazu dient, Daten auf Nutzerebene mit anderen Parteien abzugleichen, ohne dabei die Datenschutzbestimmungen zu verletzen. Wie in seinem Ursprung beschreibt der Begriff des Clean Rooms einen sicheren Raum, aber in der Werbebranche bezieht er sich auf die Verfügbarkeit von aggregierten und anonymisierten personenbezogenen Daten, die für Mess-, Analyse- und Targeting-Zwecke querreferenziert werden können. Die Definition des sicheren Raums bezieht sich auf den Prozess der Einrichtung einer geschlossenen Umgebung, in der der Schutz der Privatsphäre im Vordergrund steht und in der alle Daten anonym bleiben müssen. Alle individuellen 1st-Party-Nutzerinformationen werden gehasht und in Clustern gruppiert, wobei kein Cluster auf z. B. weniger als 50 Nutzer beschränkt werden kann, wodurch die Daten aggregiert und anonymisiert werden. Die Möglichkeit, Querverweise zu erstellen, gibt Aufschluss über den Grad der Ähnlichkeit und die Relevanz von zwei unterschiedlichen Clustern (Zielgruppen).

Data Clean Rooms setzen gemeinsam genutzte technologische Infrastrukturen ein, in der die Partner ihre Datensätze auf Überschneidungen überprüfen und diese dann darauf basierend aktualisieren können. Der verwendete Ansatz kann singulär, bidirektional oder so aufgebaut sein, dass sogar Many-to-many-Beziehungen hergestellt werden können - in jedem Fall bleiben die eigenen, ursprünglichen Datensätze der beteiligten Parteien immer von denen der anderen Partei(en) getrennt. Ein neutraler Partner im Sinne eines Hosts bildet eine Zwischeninstanz, die den Data Clean Room verwalten soll.

In Anbetracht dieser Vorteile sind Data Clean Rooms eine hervorragende Lösung für das Problem des Verlusts von 3rd-Party Cookies.

Je nach Branche gibt es eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Im Konsumgüter- und Einzelhandelsbereich wurde in der Vergangenheit unter "Datenarmut" gelitten, da die Hersteller keine eigenen Transaktionsdaten hatten. Die wenigen Ersatzlösungen, die eingerichtet werden konnten, wurden dann in den letzten Jahren mit dem Verlust von Cookies von Drittanbietern unbrauchbar. Ein Data Clean Room kann diesen Unternehmen eine Umgebung bieten, in der sie ihre 1st-Party-Zielgruppendaten und ihre Werbemaßnahmen mit den Transaktionsdaten ihrer Handelspartner abgleichen können. Außerdem können sie die Kampagnenleistung messen und ihre Zielgruppenansprache optimieren, während die Einzelhändler ihren Effekt auf die Kampagnenziele nachweisen können - vor allem, wenn sie ein Treueprogramm haben.

Vermarkter und Werbetreibende sind ein weiteres Beispiel mit eigenen Anwendungsfällen für Data Clean Rooms. In der Vergangenheit waren Vermarkter von Drittanbietern abhängig, um ihre Audiencedaten in der Zusammenarbeit mit Werbetreibenden zu monetarisieren und eine Einnahmequelle aus diesen zu erzielen. Die fortschreitende Abschaffung von 3rd-Party-Cookies zwang die Vermarkter dazu, ihren Mehrwert für die Werbetreibenden zu demonstrieren. Mit Hilfe eines Data Clean Rooms können Vermarkter nun Datenkooperationen mit Werbetreibenden angehen, um von reichhaltigeren, qualitativ hochwertigeren Zielgruppen zu profitieren, ohne dabei (viel) Reichweite zu verlieren. Mit Data Clean Rooms erhalten Vermarkter und Werbetreibende daher eine praktikable Alternative zur Messung der Werbewirkung in einer Welt, in der die Attribution immer schwieriger wird.

Fazit

Die Marketing- und Werbetechnologiebranche investiert derzeit intensiv in dauerhafte Alternativen zu 3rd-Party-Cookies, die den Datenschutz einhalten und gleichzeitig zusätzliche Erkenntnisse über die eigenen Audiences des Unternehmens liefern, personalisierte Werbung ermöglichen und die Audience Segmente in den richtigen Kanälen bereitstellen. Data Clean Rooms sind eine solche Lösung. Obwohl sich Data Clean Rooms in der Branche noch in einem frühen Stadium befinden, deuten die aktuellen Entwicklungen auf ihre zunehmende Bedeutung und das zu erwartende Angebot hin, das die einzelnen Partnerschaften erweitert und ergänzt.

Quellen:
¹ The Future of Customer Service, Gartner Inc., 2022
² The Future of Customer Service, Gartner Inc., 2022
³ What are Cleanrooms?, news-medical.net/life-sciences, 2019