Wie funktioniert das Sammeln von Daten mit einer DMP?

Veröffentlicht: September 7, 2017 Update: Oktober 12, 2018 Autor , Kategorie Data Management

Die meisten Unternehmen nutzen mehrere Datenerfassungs-Tools. Dazu gehören jene, die Daten aus Online- (z.B. Web-Analytics- und Marketing-Automation-Plattformen) und Offlinequellen (z.B. Transaktionssysteme, CRM) beziehen.

Da große Datenmengen aus mehreren verschiedenen Quellen erfasst werden, ist die Erfassung all dieser Datensätze, an einem zentralen Ort, wichtig für jedes Unternehmen. Denn nur so können sie erfahren, wie sich Kunden über Kanäle und Geräte hinweg verhalten. Und mit Hilfe dieser Informationen neue potenzielle Kunden erreichen.

Die Erfassung all dieser Daten aus diversen Quellen und ihre Organisierung in strukturierte und nützliche Informationen ist nicht einfach – außer Sie nutzen eine Data-Management-Platform (DMP).

Datensammeln mit einer DMP

Eines der interessantesten Merkmale einer DMP ist die Fähigkeit, hochwertige Zielgruppensegmente zu erstellen und sie für eine Reihe von Aktivitäten im Online- und Offline-Marketing und in der Werbung zu nutzen. All dies wäre jedoch ohne die vorherige ordnungsgemäße Datenerfassung nicht möglich.

Während der Schritt der Datenerfassung bereits am Anfang unternommen wird, spielt er eine wichtige Rolle beim Resultat der nachfolgenden Stufen: Segmentierung und Datenaktivierung.

Die Datentypen, die eine DMP erfasst, können in vier Kategorien unterteilt werden:

Web- und App-Daten: Daten über Kunden, die Ihre Website besucht und/oder Ihre App genutzt haben.

Daten aus Ihren First-Party-Systemen: Sie enthalten hochwertige, aber äußerst sensible Kundendaten (Name, Adresse, E-Mail-Adresse etc.) aus Ihren Online- und Offlinesystemen, z.B. dem CRM und Transaktionssystemen.

Daten aus Ihren Marketing- und Werbekampagnen: Beispielsweise Daten aus Suchmaschinen-Marketing- und Display-Advertising-Kampagnen.

Daten aus Second- und Third-Party-Quellen: z.B. Daten von Partnerseiten oder Datenanbietern

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Der tatsächliche Prozess der Datenerfassung kann variieren, aber im Allgemeinen erfassen DMPs Daten per Tags (die meisten DMP-Anbieter bieten Tag Management an), Server-to-Server-Integration und Application Programming Interface (API).

Eine DMP kann Daten per Tags sammeln.
Eine DMP kann Daten via Server-DMP-Integration sammeln.
Eine DMP kann Daten aus verschiedenen Systemen über Application Programming Interface (API) sammeln (z.B. Transaktionssystemen oder Marketing-Automations-Plattformen) .

Falls ein großer Verleger (z.B. cnn.com) seine Website-Daten an seine DMP senden möchte, könnte er Tags nutzen. Alternativ könnte ein E-Commerce-Store die Kundendaten von seiner Marketing-Automation-Plattform per API an seine DMP senden.

Es gibt auch andere Wege, Daten zu erfassen und zu importieren. First-Party Data Onboarding ist ein gutes Beispiel dafür.

Zusätzlich zur Erfassung von First-Party-Daten erweitern viele DMPs die Daten des Unternehmens um Standortangaben und Third-Party-Zielgruppendaten, die von Datenlieferanten angeboten werden.

Diese Third-Party-Zielgruppendaten können für die Verhaltensanalyse und das Lookalike-Modeling genutzt werden. Dies beinhaltet das Finden von Zielgruppen, die ähnliche Qualitäten und Verhaltensmuster hinsichtlich der Unternehmensziele und der profitabelsten Zielgruppen teilen.

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Datennormierung und -anreicherung in einer DMP

Sobald Daten erfasst worden sind, sollten sie normiert werden.

Der Prozess der Datennormierung kann eine Reihe folgender Prozesse umfassen:

  • Erfassen von IDs von Web-Cookies.
  • Das Löschen überflüssiger oder unbrauchbarer Daten.
  • Übertragen des Datenschemas der Quelle auf das Datenschema der DMP.
  • Anreichern der Daten um zusätzliche Datenpunkte, wie z.B Geolocation und OS/Browser-Attribute.

Die Datennormierung und Datenanreicherung bieten zwei wichtige Vorteile:

  1. Die verschiedenen Datensätze werden in ein allgemeines Format gegliedert.
  2. Datenwert und -qualität werden verbessert.

Während der Normierung und Anreicherung werden jedem Nutzer eine einzigartige ID und verschiedene vorgegebene Attribute zugeteilt. In der Stufe der Segmentierung wird dies eine Schlüsselrolle spielen.

Diese Attribute können Folgendes beinhalten:

  • Alter
  • Geschlecht
  • Standort
  • Browserverlauf
  • Interessen
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    Profilerstellung

    Die Profilbildung ist ein wesentlicher Bestandteil des gesamten Datenerfassungsprozesses, da er für die Umwandlung der erfassten Daten in Events und Profile zuständig ist – die Eckpfeiler der Zielgruppensegmentierung.

    Ein weiterer wichtiger Teil dieser Stufe ist die Abstimmung der Datensätze mit gängigen Bezeichnungen – z.B. der abgleich einer E-Mail-Adresse aus einem CRM-System mit einer E-Mail-Adresse von einer Marketing-Automation-Plattform.

    Damit wird gewährleistet, dass die in einer Wechselbeziehung stehenden Events und Attribute in einem Profil zusammengeführt werden, wodurch doppelte Profile beseitigt werden.

    Qualität rein, Quantität raus

    Viele behaupten, dass Datenaktivierung der wichtigste Teil Ihrer Datenstrategie sei, was jedoch nur teilweise richtig ist. Fakt ist, dass Sie nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen werden, falls Ihre Zielgruppensegmente duplizierte Nutzer und oberflächliche Profile (z.B. Profile mit nur sehr wenigen Attributen) beinhalten.

    Beachten Sie bitte: Der tatsächliche Prozess der Datenerfassung, der Normierung und der Anreicherung unterscheidet sich geringfügig je nach DMP. Die oben aufgeführten Prozesse beziehen sich auf die DMP der Piwik PRO Marketing Suites.

    Dieser Artikel erschien zuerst in unserem englischen Blog von Maciej Zawadziński.

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Autor:

Saskia Wollenberg, Content Marketing Manager DACH

Sie jongliert tagtäglich mit Texten, Bildern und anderen Medienformaten. Sie ist verantwortlich für das gesamte Content-Management von Piwik PRO in Deutschland.

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Autor:

Maciej Zawadziński, CEO & Gründer Piwik PRO

Er ist begeisterter Entrepreneur mit Leib und Seele. Ihn faszinieren Analytics- und Marketing-Technologien.

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