Was sind Data clean rooms und wie funktionieren sie?

Was ist data clean room?

Data Clean Room ist eine geschlossene Umgebung, die auf der Cloud basiert und bei der der Datenschutz an erster Stelle steht. Es handelt sich um eine Software-as-a-Service-Lösung (SaaS), die als sichere und geschützte Plattform fungiert, die es Marken ermöglicht, ihre Erstanbieter-Benutzerdaten mit den Erstanbieter-Benutzerdaten eines Herausgebers abzugleichen, ohne dass sie auf die PII-Daten (Personenbezogene Daten) des jeweils anderen Zugriff haben ) für Messungs-Targeting und analytische Endnutzung.

Die Funktionsweise ist wie folgt: Auf der einen Seite übermittelt ein Unternehmen (oder ein Werbetreibender) seine Erstanbieterdaten an einen data clean room (technisch gesehen in eine Blackbox), der von keinem externen Faktor beeinflusst oder gestört wird. Die First-Party-Daten können aus verschiedenen Quellen (E-Commerce-Daten, CRM, Google Analytics, Apps usw.) stammen, die das Unternehmen betreibt. Auf der anderen Seite gibt es eine andere Partei (Publisher, wie zum Beispiel Facebook), die der Box auch ihre Erstanbieter-Benutzerdaten zur Verfügung stellt. Es ist wichtig, dass diese Datensätze gemeinsame Identifikatoren haben, die es ermöglichen, sie in einzelne Profile wie (gehashte) E-Mail-Adressen, Benutzer-IDs usw. einzuordnen. Sobald sich beide Datenströme in der Box befinden, werden sie von ihren Benutzer-PII durch eine Reihe von entfernt Transformationen (Hashing, Pseudonymisierung usw.). Jetzt können Zielgruppen, die beide Parteien gemeinsam haben, miteinander überlappt werden, um ein Identitätsdiagramm zu erstellen, ohne auf die Datensätze der anderen zugreifen zu müssen. Das Ergebnis des Prozesses ist eine aggregierte Zielgruppe, die keine Identifizierung eines einzelnen Benutzers ermöglicht, den eine der Parteien bereitgestellt hat.

Daten auf Benutzerebene gelangen in den Reinraum und aggregierte Erkenntnisse kommen in einer zusammengesetzten Zielgruppe namens Kohorte heraus, die dann für eine bessere Zielgruppenausrichtung und -messung wiederverwendet werden können.

Wie funktionieren data clean rooms?

Wir werden den Prozess mit den folgenden Schritten zusammenfassen

1. Daten einspeisen und speichern
Der Herausgeber und der Werbetreibende hätten bereits Konten bei demselben Cloud-Anbieter (Beispiel: eine gemeinsam genutzte Snowflake-Datenbank oder ein beliebiges Datenreinraumangebot) und beide Parteien stimmen zu, einen Datenreinraum zwischen ihnen einzurichten, und damit halten sie sich an die Sicherheit und den Datenschutz Rahmen, der vom Datenreinraumanbieter festgelegt wird, und ihre Daten vollständig getrennt haben, ohne dass eine Seite Zugriff auf Rohdaten der anderen beteiligten Partei hat (in der Praxis kann dies mehr als zwei Parteien für einen bestimmten Reinraum umfassen).
2. Datensätze zusammenfügen
Basierend auf gemeinsamen Schlüsseln (wie gekürzte E-Mail- oder IP-Adressen, die von ihren PII befreit sind) werden Datensätze von beiden Parteien zusammengeführt, wodurch die Notwendigkeit für ETL-Tools entfällt, um Daten voneinander zu extrahieren und darauf zuzugreifen. Falls keine gemeinsamen Schlüssel vorhanden sind, können maschinelle Lernfähigkeiten und probabilistische Modellierung angewendet werden, um den Abgleich zu optimieren. Dadurch stimmen Werbetreibende und Publisher den Datenverbindungsregeln des jeweils anderen zu.
3. Analysieren Sie Daten für bessere Einblicke
Nach erfolgreicher Zusammenführung hätten Werbetreibende die Möglichkeit, die Ergebnisse zu analysieren, indem sie die aggregierten Ergebnisse der anonymen Erstanbieterdaten des Publishers analysieren, sehen, wo beide Datensätze zusammengeführt werden, und bessere Einblicke in das Zielgruppen-Targeting (Demografie, gemeinsames Nutzerverhalten) erhalten.

Vor- und Nachteile von data clean rooms

Vorteile

• Datenschutz und DSGVO-Konformität: Publisher- und Advertiser-First-User-Party-Daten sind vollständig voneinander getrennt und gesichert. Persönliche Benutzerinformationen werden verborgen gehalten und es findet nur eine Überschneidung der Zielgruppen basierend auf Schlüsseln statt. Somit entspricht es den aktuellen DSGVO-Datenschutzgesetzen und schützt die Privatsphäre Ihrer Benutzer-PII

• Trends, Segmentierung und Analysen: Datenreinräume liefern aggregierte Benutzerinformationen und gewähren so Einblick in Trends und Zielgruppensegmente. Durch die Verwendung der sich überschneidenden Zielgruppen können Unternehmen detailliertere Zielgruppen aufbauen, ihre Kampagnenausrichtung aktualisieren und verfeinern, Reichweiten- und Häufigkeitsmessungen optimieren und eine bessere Kapitalrendite erzielen

Nachteile

• Menschliche Fehler und potenzielle Sicherheitsverletzungen: Sehr sensible Daten werden im Datenreinraum geteilt. Im Falle einer Datenschutzverletzung kann dies schwerwiegende Folgen haben. Manuell verwaltete Reinräume können das Element menschlicher Fehler mit sich bringen, wo eine falsche Abfrage oder eine falsche Zugangsberechtigung ebenfalls sehr schlimm sein können.

• Granularität der Daten kompromittiert: Da Erstanbieterdaten anonymisiert und von ihren PII befreit werden, wäre die Granularität der Daten (im Vergleich zum Cookie-Tracking) geringer.

• Nicht standardmäßige Implementierung: Auch wenn Datenreinräume seit einigen Jahren auf den Markt kommen, fängt das Thema jetzt an zu brennen. Die Software ist relativ neu. Das bedeutet, dass es noch keine Standardimplementierung gibt.

Grösste data clean room anbieter

Zuerst haben wir die Datenreinräume der Walled Gardens (Google, Amazon). Wo sie ihre gesicherten First-Party-Daten für Unternehmen bereitstellen, die ihre Werbeplattformen nutzen.

Google Ads-Datenhub

Data Hub ist eine sichere, datenschutzfreundliche Lagerlösung, die auf der Google Cloud basiert und es Kunden ermöglicht, personalisierte Berichte basierend auf Werbekampagnendaten auf Ereignisebene und aggregierten Erkenntnissen zu erstellen. Sie können Ihre First-Party-Daten in BigQuery hochladen und mit den Kampagnendaten von Google verknüpfen.

Amazon-Marketing-Cloud

Amazon Marketing Cloud wiederum ist die Warehousing-Lösung, die auf der AWS-Cloud aufbaut. Es bietet auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte Berichte auf Ereignisebene über mehrere Datensätze hinweg zu erstellen, und bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Kampagnenleistung.

Es gibt auch andere Technologieunternehmen, die Datenreinräume anbieten, wie Infosum, Habu, Snowflake, AppsFlyer.

Abschließende Anmerkungen

Cookies werden sehr bald aus den meisten Browsern verschwinden und die DSGVO-Datenschutzrichtlinien werden immer strenger. Das Nachverfolgen von Marketingaktivitäten und der Leistung von Werbekampagnen wird immer schwieriger. Die Walled Gardens und Technologieunternehmen haben sich stark auf die Entwicklung von Technologien konzentriert, die einen First-Party-Datenplan verwenden. Datenreinräume erweisen sich als die vielversprechendste Lösung, da sie es zwei Unternehmen ermöglichen, ihre Daten abzugleichen, ohne auf den Datensatz des anderen zugreifen zu müssen, DSGVO-konform sind und wertvolle Erkenntnisse für die Verfolgung von Marketingmaßnahmen liefern.