Neue Kooperationen und Produkte 02.05.2017, 07:10 Uhr

Anbietervergleich: Wer tummelt sich auf dem Datenmarkt?

Im Datenmarkt gibt es derzeit viel Bewegung. Welche neuen Kooperationen und Produkte für Targeting-Zwecke gibt es und welche Anbieter tummeln sich in dem lukrativen Sektor?
Das Versprechen von Programmatic Advertising lautet, den passenden Nutzer zum passenden Zeitpunkt mit der passenden Kampagne anzusprechen. Dafür braucht es Daten.
(Quelle: Fotolia.com/Jakub Jirsak)
In jüngster Zeit häufen sich Produkt­ankündigungen und Kooperationen für den verstärkten Einsatz von Daten im ­digitalen Marketing. Mit der Verbreitung von Programmatic Advertising setzt sich die Nutzung von Daten bei der Ausspielung von Werbung durch. Das Versprechen von Programmatic Advertising lautet ja, den passenden Nutzer zum passenden Zeitpunkt mit der passenden Kampagne anzusprechen. Das Hinzuziehen von ­Datenpunkten ist eine Grundlage, damit das funktioniert. Der Markt der Daten­anbieter für Targeting-Zwecke wächst und wird unübersichtlicher.
Eine Kategorisierung der Anbieter ist nicht einfach. Auffällig ist, dass sich diejenigen Vermarkter mit dem wahrscheinlich grössten digitalen Datenschatz recht schmallippig geben, wenn es um den Einsatz von Nutzerdaten für Werbung geht. Facebook, Google und Amazon haben die Recherchefragen von INTERNET WORLD Business für diesen Artikel nicht beantwortet. Google teilte lediglich mit, dass das Unternehmen keine persönlichen Daten verkaufe. Amazon, so ein Sprecher, kommentiere generell keine internen Geschäftsprozesse oder Kennzahlen.
Zudem verwenden Anbieter die gleichen Begriffe, meinen aber etwas anderes damit. So bezeichnen sich beispielsweise sowohl die gerade gegründete Retail Media Group als auch Q Division als Daten­vermarkter. Der Unterschied zwischen dem Geschäftsmodell beider Unternehmen ist, dass Werbungtreibende und ­Media-Agenturen bei Q Division sowohl Daten beziehen (Datenhandel) als auch Kampagnen buchen können, während sie bei der Retail Media Group ausschliesslich Kampagnen buchen können.

Retail Media Group: Kein Datenhandel

Die Retail Media Group (RMG) ist eine Neugründung von Ceconomy, die aus der Aufspaltung der Metro Group hervorging. Ceconomy umfasst unter anderem die Marken Media Markt, Saturn, Redcoon, den Musikdienst Juke und das Live-Shopping-Portal iBood. Händler besitzen ­grosse Datenschätze, unterstreicht Pieter Haas, Media-Saturn-Chef und Vorstandsvorsitzender von Ceconomy. "Wenn wir uns branchenübergreifend zusammentun, wird die Kombination dieser Besucher- und Transaktionsdaten zusätzliche Erlösquellen sichern", meint er.
RMG wertet die Daten der Händler aus und spielt Kampagnen auf der Basis von Intent- und Kaufdaten der Retail-Partner aus. Zugleich zieht RMG ergänzende ­Informationen von weiteren Handelspartnern aus Deutschland hinzu. In Zukunft sollen die digitalen Kontakte mit den Offline-Daten von Kunden in stationären Geschäften verknüpft werden.
Die Retail Media Group ist nur das ­jüngste Beispiel dafür, wie Händler das Wissen über ihre Kunden für zielgerichtete Werbung einsetzen. Otto Group Media macht das schon eine Weile. Im März 2017 gingen die Hamburger eine strategische Partnerschaft mit der Ströer Digital Group ein. Otto Group Media bringt Daten mit, der Vermarkter Ströer liefert Reichweite und qualitatives Inventar. Einen ähnlichen Ansatz verfolgen Zalando Media Solutions und ProSiebenSat.1 seit Januar 2017. 

Emetriq: Daten mit Herkunftsnachweis

Ein weiteres Beispiel dafür, dass sich bei den Datenanbietern viel tut, ist Emetriq. Der Datenpool-Anbieter hat sein Portfolio um "Branded Segments" erweitert. Bisher agierte Emetriq ausschliesslich als Dienstleister für Vermarkter, die sich zur Intelligent Data Alliance zusammengeschlossen haben. Emetriq führt die Daten der Partner anonymisiert in einem gemeinsamen Datenpool zusammen. Nur wer Partner der Intelligent Data Alliance ist, kann von diesem gemeinsamen Pool profitieren.
Mit Branded Segment öffnet sich die Tochter der Deutschen Telekom nun für Dritte. Ein Problem vieler Datenanbieter sei, dass sie allein nicht genügend Profil­daten haben, um für Markenwerbung im Business-to-Consumer-Geschäft werberelevant zu sein, erläutert Daniel Neuhaus, Gründer und CEO von Emetriq. Mit ­einem (anonymisierten) Datenpool wird die Chance grösser, die gewünschten Nutzerprofile in einer werberelevanten Reichweite aufzuspüren.
Für Branded Segments übergeben ­Datenlieferanten wie Adality oder GfK Nutzerprofile an Emetriq. Emetriq bildet Segmente und stellt diese für den automatisierten oder den klassischen Media-Einkauf bereit. Bei der Segmentbildung gibt es zwei Varianten. Erstens: Nur die von Dritten angelieferten Daten werden segmentiert ("Pure"-Variante). Zweitens: Emetriq bildet Look-alike-Profile basierend auf dem eigenen Datenpool, um die Reich­weite zu erhöhen ("Extended"-Variante). Look-alike bedeutet, dass ausgehend vom ursprünglichen Profil Nutzer mit einem ähnlichen Profil identifiziert werden.

Q Division, Quantcast und Conversant

Q Division: Keine Datenmodellierung

Wie Emetriq ist auch Q Division im ­Datenhandel aktiv. Q Division wurde im Januar 2016 vom Online-Marketing-­Unternehmen Kupona gegründet und ­vermarktet Daten von Online-Shops, Vergleichsportalen und Special-Interest-Webseiten. Die Daten werden als Targeting-Filter für Display- und Videokam­pagnen eingesetzt.
Anfang Februar 2017 hat sich die Mediengruppe RTL mit 30 Prozent an Q Division beteiligt. Matthias Dang, Geschäftsführer IP Deutschland, bezeichnet die Vermarktung digitaler Daten als eines der am schnellsten wachsenden Segmente im Werbemarkt: "Unser Einstieg bei Q Division sichert den Zugriff auf Daten, die es IP Deutschland ermöglichen, datenangereicherte Werbeprodukte zu vermarkten", begründet er das Interesse der Mediengruppe RTL an dem jungen Unternehmen. Melanie Vogelbacher, Geschäftsführerin von Q Division, grenzt das Angebot des Unternehmens von anderen Datenanbietern folgendermassen ab: "Wir erheben harte, echte Daten branchenübergreifend aus zahlreichen Shops und Vergleichsseiten. Wir modellieren nicht, vermehren nicht und geben Transparenz über die ­Datenquelle." Die Datengeber können kontrollieren, wer die Daten nutzen darf.

Quantcast: Profilbildung in Echtzeit

Während die Retail Media Group, Emetriq oder Q Division recht junge Unternehmen sind, sind Quantcast und Conversant schon länger im digitalen Werbemarkt ­aktiv. Auch sie setzen auf datenbasierte Geschäftsmodelle.
Quantcast hat zwei Produkte: "Mea­sure", eine Analytics-Lösung für Publisher, mit der das Unternehmen Nutzerdaten auf deren Webseiten sammelt. Die Publisher erhalten dafür Echtzeitdaten über ihre ­Besucher. Mit "Advertise" für Agenturen und Werbungtreibende liefert Quantcast Kampagnen in Echtzeit basierend auf den mit „Measure“ erhobenen Daten aus. Quantcast übernimmt den Media-Einkauf und das Ausliefern der Kampagnen.
Conversant nutzt den eigenen Datenpool für die Profilbildung und die zielgerichtete Werbeauslieferung. Conversant ist aus der Zusammenführung des Vermarkters Valueclick Media und des Affi­liate-Netzwerks Commission Junction entstanden und gehört zum US-amerikanischen E-Mail-Marketing-Anbieter Epsilon. Das Unternehmen bildet User-Profile ­anonymisiert mit einer "Unique User ID" ab. Die Profile werden aus rund 7.000 Einzelkriterien gebildet, ein Profil besteht aus durchschnittlich 200 Datenpunkten. Diese Daten werden für spezifische Kampagnen von Werbungtreibenden eingesetzt.
Daten befeuern eine grundlegende Veränderung in der Auslieferung von Werbung. Die Werbungtreibenden hoffen, dass sich ihr Streuverlust bei den Werbeausgaben reduziert, weil sie mithilfe der Daten diejenigen Konsumenten aus­machen können, die sich für ihr Produkt interessieren. In der Realität ist die Welt nicht immer so rosig.
Auf Konferenzen, ­etwa bei der d3con, äussern sich Marketingverantwortliche schon mal kritisch zur angebotenen Datenqualität, zum Beispiel bei Look-alike-Profilen. Nichtsdestotrotz ist absehbar, dass Daten und vor ­allem Login-Daten von Nutzern, die eine noch genauere, geräteübergreifende Profilbildung ermöglichen, künftig einen grösseren Stellenwert erhalten werden.



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