Alle reden von First Party Data - doch was ist das genau? Diese Session vermittelt vom Einstieg via "einfachem" Tracking-Pixel, über advanced Tagging bis hin zur Integration mit CRM und Datawarehouse-Informationen einen Überblick, was alles geht und warum First Party Daten so wertvoll sind. Und: wie koordinieren wir alle "Data Silos", zB in Google AdWords, Analytics, facebook und DMPs. Mit Erweiterungen wie Customer Match, Statistischen Zwillingen und mehr nutzen wir das dann, um besonders erfolgreiche Kampagnen umzusetzen.
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Über mich
Martin Frotzler
Senior Consultant Digital Analytics
frotzler@e-dialog.at
+43-1-309 09 09
www.e-dialog.at
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First Party?
Source: https://www.flickr.com/photos/intercontinentalhongkong/14003505249
Creator: InterContinental Hong Kong
Title: “Kids Party at InterContinental Hong Kong”
Lizenz & Copyright: CC BY-ND 2.0, https://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/
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Definition - “First Party Daten”
● Daten, die ein Unternehmen selbst erhebt
● sind
○ gratis, aber nicht kostenlos
○ nicht vorhanden, müssen erst gesammelt werden
○ begrenzt verfügbar
○ wertvoll ;)
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Datenquellen
1st Party Data
Sind von mir & „gehören“ mir.
Dauerhaft. Qualität?
Quellen:
− Webanalyse, Tagging, Data-Layer
− Online Shop, CMS, …
− CRM, Data Warehouse, BI
− Call Center, E-Mail Marketing, …
− Display Advertising
2nd & 3rd Party Data
Sind zugekauft; nur für bezahlten
Zweck nutzbar; flüchtig; Qualität?
Quellen:
− fix verfügbare (AdWords GDN, DSP, …)
− Publisher
− Data Provider
− Fix integrierte (eyota, …)
− Per API angeschlossene (Wetter, TV, Stock-Quotes, …)
− DMPs
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Customer purchase funnel & Targeting
Awareness
Consideration
Evaluation
Purchase
Advocacy
Demographic &
Context
Affinity
In-market Segments /
Similar Audiences
advanced
Remarketing
3rd & 2nd
party data
1st party
data
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Datentypen
Besonders 1st Party Daten sind sehr wertvoll!
Aggregierte, anonymisierte Daten von verschiedenen Online-Quellen, die für die
Neukundenakquise verwendet werden
1st Party-Daten, die von anderen Anbietern wie Mediaagenturen
bezogen werden können (auch kollaborative Daten genannt)
Online | Website-Daten, Media (earned und owned),
Social Media etc.
Offline | Name, Adresse, E-Mail, Telefon,
Call Center, POS, Kaufhistorie, etc.
1st
2nd
3rd
Skalierbarkeit
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Offline und Online 1st Party Daten
Offline (CRM, ...)
● Email
● Telefonnummer
● Adresse
● Kaufhistorie
● Name
● Demographie
Online (Google Analytics, …)
● On Site Footprint (Cookie based)
● On Site Footprint (User based)
○ Email
○ Telefonnummer
○ …..
● Mobile Apps
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3P vs 1P Data from the Sight of Advertisers
INACCURATE COSTLY UNTRANSPARENT NOT THAT FRESH
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First Party Daten sammeln - Basic
Basic:
● Conversions Pixel (Adwords,
Facebook,....)
○ binär (Nutzer hat Event
getriggert: Y/N)
○ keine Nutzerhistorie
○ z.B. Nutzer mit einer
Transaktion über 300€
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First Party Daten sammeln - Intermediate
Intermediate:
● Analytics - Tool, inkl. advanced
Tagging (Messkonzept)
○ User - zentriert, gesamtes
Verhalten
○ Nutzerhistorie
○ z.B: Neukunden mit einem
Gesamtumsatz >300€ in den
letzten 30 Tagen
14. Seite 14
First Party Daten sammeln - Rocket Science
“Rocket Science”:
● Data Management Platform (DMP) +
Analytics Tool
● User - zentriert, gesamtes Verhalten aus
mehreren Datenquellen (inklusive 2nd &
3rd Party)
● Nutzerhistorie aus unterschiedlichen
Systemen
● Nutzer mit einem Einkommen über 75k,
20-30 Jahre alt, Webseitenbesuch in den
letzten 30 Tagen, >300€ Gesamtumsatz
● First Party Daten sind Grundlage um volles
Potential auszuschöpfen
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1st Party Daten - Meisterklasse: Offline + Online
Voraussetzungen Online:
● User (ID) basiertes Tracking
● Analytics Platform
● Schlüssel für das Matching
○ z.B. Email
○ verschlüsselt!
Voraussetzungen Offline:
● Schlüssel für das Matching
○ verschlüsselt
● Datenexport manuell oder via API
User ID
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Neue Rolle/Job: Audience Manager
In Zukunft wird es Menschen brauchen, die sich
exklusiv um Audiences kümmern:
● Exploration → wertvolle finden
● Pflege → Aktualität
● Dokumentation → für Sales und Kunden
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Daten als Grundlage
Action / Automation
Prediction / AI
Insights
Information / Reports
Daten
w
enn
daw
asfaulist...
18. Seite 18
Daten als Grundlage
Action / Automation
Prediction / AI
Insights
Information / Reports
Daten
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Qualitätssicherung
● Vollständige Dokumentation
○ Konzeptionell (Messkonzept)
○ Technisch (was muss wo wie eingebaut werden)
○ auch wenn es fad ist…
○ zahlt sich aus
● Regelmäßige Audits
○ Prozess dafür aufsetzen
○ Alerts einrichten
○ Auf PII prüfen, Mitarbeiter sensibilisieren
○ Validieren
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1st Party Daten → $$$$
Eigene 1st Party Daten bringen die höchsten Erfolge!
● Retargeting (noch nicht gekauft; Bestandskunde)
● Kundenstatus (A/B/C)
● Kundenlifecycle (Neukunde, Vertragsablauf, Churn
propability)
● Kundeninteressen (Luxusartikel, Schnäppchenjäger)
● Kundenattribute (Geo, Demographisch, …)
● Auf all das: Similar Audiences (statistische Zwillinge)
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1st Party Daten → Personalisierung/Testing
● Alle First Party Daten können auch für die
Personalisierung genutzt werden (wenn Tools
integriert)
● Ideal: Im Doppelpass mit Testing
○ Erst testen was wirklich funktioniert
○ Dann entsprechend personalisieren
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1st Party Daten → Analyse, Insights, Optimierung
Basic:
● Grundlegende Nutzersignale (Lead, Kauf, ...) nutzen
Intermediate:
● Analytics
○ z.B.: Phase in der Customer Journey erkennen und Botschaften danach steuern
Rocket Science:
● Analytics + Predictive AI
○ Machine Learning Algorithmen errechnen modellieren Daten um Voraussagen
über die Nutzer zu treffen (z.B. mehr investieren wenn Kaufwahrscheinlichkeit
hoch)
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Mit auf den Weg geben möchte ich...
● Früh anfangen / die nächsten Schritte gehen
○ mit Konzept (Datenstrategie, Qualitätssicherung)
○ mit Willen (Organisationskultur)
○ mit dem richtigen Partner (z.B. uns ;)
● Die Daten auch (richtig) nutzen
○ Targeting
○ Personalisierung (Werbemittel und Onsite)
○ Analyse, Insights, Optimierung
● immer hungrig bleiben!
○ es gibt immer Neues zu entdecken und zu lernen ;)